智能灌溉是不需要人為控制，灌溉系統智能自動做出灌溉決策并執行決策，動態監測執行過程，進行深度的反饋學習，精準水肥一體化的灌溉。智能灌溉控制器是智能灌溉系統的核心，感知現場環境的傳感器是智能灌溉的基礎，對大量數據的人工智能數據處理是智能灌溉的關鍵。下面農業智能灌溉的小編為大家講解與智能灌溉相關的幾個常見問題。

1、自動灌溉與智能灌溉的區別

自動灌溉是區別于手動灌溉、人工灌溉的概念，突出灌溉控制器能夠根據設定的時間、流量、土壤濕度上下限等參數自動執行灌溉或者基于物聯網技術的遠程控制取代人工現場操作，具有解放勞動力的價值，但是，如前述，在溫室等人工干預較大的環境中，自動灌溉在一定程度上能夠滿足灌溉需求，對于廣泛的大田環境，影響灌溉決策的變化因素很多，涉及生物學、氣象和人為活動。農業生產過程中需要做出的許多決定，如：哪塊地要先種，種什么作物？選哪種型號的種子、化肥、農藥？施肥、灌溉的時間點、量及頻率如何把握？氣象、天氣、降雨預測，土壤理化性質的變化情況？農場農業灌溉設施、機械、工人的協調安排……當眾多因素需要協調研究從中選擇最優方案時，“自動灌溉”完全離不開人在各個環節中參與決策，因此，不存在離開人為決策的“自動灌溉”。 智能灌溉則要求不需要人為控制，灌溉系統智能自動做出灌溉決策，而且系統做出的灌溉決策要比人做出的決策更科學、更迅速，就如同已經稱霸圍棋界的谷歌人工智能系統AlphaGo，AlphaGo的每一步圍棋怎么走完全是“人工智能”自動做出的決定。

2、傳統的灌溉控制器本質上是定時器或流量控制器

智能灌溉需要智能灌溉控制器來實現，目前市場上有大量冠以“智能灌溉控制器”名稱的產品，但絕大部分這些產品本質上是定時器或流量控制計。即，按照用戶預設的時間點、時間周期進行灌溉。對于受人工干預較大的環境，比如人工溫室，采用定時、定量的灌溉模式一定程度上能夠滿足灌溉需求。但是，對于廣泛的大田環境，由于時刻發生的氣象變化、土壤環境變化等情況，固定灌溉時間或灌溉量的灌溉方式不能滿足灌溉需求。

3、智能灌溉系統需求具備的4個核心要素

3.1全方位、多維度地現場感知

實時獲得全方位、多維度的現場數據及生態大數據是智能灌溉系統決策的基石?，F場感知多深度土壤水分及連續變化情況、地表及地下土壤溫度、作物活躍吸水根系位置及分布情況、氣象數據等諸多對作需水及生產環境產生影響的因素。生態大數據提供本地ET0歷史數據、未來的ET0預測數據、未來的降雨預測數據、農作物耗水規律數據、土壤水特征數據等?；诂F場感知和本地的生態大數據的無縫融合，根據作物生長信息，自動分析根系活躍吸水位置及分布比例；智能識別作物缺水脅迫、田間持水量、飽和含水量；智能計算土壤有效儲水量、土壤蓄水潛力、土壤水滲透速率；智能預測未來的降雨量、作物需水量等信息的綜合計算，才可以科學動態的做出一次灌溉延續時間、灌溉量、灌溉周期等決策。

3.2人工智能的灌溉決策及執行

灌溉控制器內置灌溉決策模型，基于現場感知的數據及生態大數據進行灌溉決策并控制水泵、變頻器、田間電子閥、噴槍等設備執行灌溉決策。

3.3深度反饋學習，自我修正、自我衍進

具備反饋系統是智能灌溉與自動灌溉、傳統灌溉的核心區別。灌溉系統向灌溉控制器反饋流量、水壓、水泵、變頻器、電磁閥開關狀態等運行工況信息；田間傳感器向灌溉控制器反饋灌溉深度、有效灌溉量等灌溉目標執行情況。灌溉控制器對反饋數據與目標數據進行對比分析，調整灌溉決策。灌溉控制器與云端大數據平臺智能互聯，灌溉控制器能自動從云端獲取更新最新的灌溉決策程序。比如，傳統的灌溉控制器沒有檢測或報警反饋系統，系統不能智能判斷管道是否有泄漏或者電磁閥工作狀態異常（例如嚙齒動物咬斷了電線）。

3.4精準水肥一體化

智能灌溉控制器能夠對施肥機、肥料濃度、流量進行控制，將由固體肥料或液體肥料配兌成的肥液母液按照設定時間，以預定的配比均勻、適量的按時輸送到作物根部土壤。

結語

智能灌溉是當前農業灌溉發展的潮流.智能灌溉系數整合先進的傳感器技術,信息技術以及人工智能技術,提高灌溉的精準度,提高水的利用率,提高灌溉管理水平,改變人為操縱操作的隨意性和盲目性,同時減少灌溉用工,降低管理成本,顯著提高農業生產效益。以上都是農業智能灌溉的小編為大家講解與智能灌溉相關的幾個常見問題的相關內容，

希望可以幫助到大家！