20、基于机器学习、遥感和土壤湿度传感器技术的土壤灌溉调度优化

基于机器学习、遥感和土壤湿度传感器技术的土壤灌溉调度优化

1. 引言

随着人口增长、气候变化以及因收入增加导致的饮食习惯向高耗水产品转变，专家预测到 2050 年农业生产需扩大约 70%。气候变化带来更频繁和严重的干旱，可持续农业面临挑战。灌溉是维持农业的主要方式，但全球淡水提取已接近或超过极限，且预计 25 - 40%用于灌溉农业的水将被重新分配到高生产率部门。因此，寻求和采用节水灌溉方法至关重要，而合理的灌溉调度不仅能节水还能提高作物产量。

常见的灌溉调度方法有基于土壤、气候和植物的三种，其中基于土壤的方法因准确且易实施而被广泛应用。不过，测量植物根区的土壤湿度成为一大挑战，而土壤湿度传感器、遥感和机器学习技术可解决这一问题，为了解作物根区土壤湿度提供有价值的信息。

土壤湿度是地球水循环的关键组成部分，对植物水分供应、养分运输和生态系统健康起着重要作用。准确估计土壤湿度，特别是植物根区的湿度，对有效灌溉管理、优化作物生产力和缓解水分胁迫至关重要。传统测量方法存在空间覆盖有限、劳动强度大、耗时等问题，而土壤湿度传感器和遥感技术的进步为无损和连续监测土壤湿度提供了新机会。

土壤湿度传感器能直接测量特定位置和深度的土壤湿度，具有高时间分辨率，可捕捉土壤湿度的细微空间变化，为遥感土壤湿度估计技术的校准和验证提供有价值的现场数据，但通常需要大量资金，且只能提供点源测量。遥感技术可通过卫星、飞机和无人机等平台间接估计土壤湿度，但在多云季节或需要每日监测的地区，可能无法准确预测植物根区的土壤湿度。在这种情况下，机器学习技术可通过学习过去的土壤湿度趋势来预测未来的变化或消耗水平。

机器学习算法在处理复杂和大规模数据集方面表现出色，可利用遥感和土壤湿度传