25、深度强化学习在智能灌溉中的应用

深度强化学习在智能灌溉中的应用

在农业领域，水资源的合理利用至关重要。随着科技的发展，深度强化学习（DRL）在智能灌溉中展现出了巨大的潜力，为提高农业用水效率和作物产量提供了新的解决方案。

1. 智能灌溉系统的组成

智能灌溉系统通常由以下几个关键部分组成：
- 自动化和控制系统 ：能够根据实时数据自动调整灌溉阀门和水泵，无需人工干预。
- 通信网络 ：包括无线和蜂窝网络，确保传感器收集的实时数据能够无缝传输到决策者和控制系统。

2. DRL在智能灌溉中的应用

DRL在改善各种种植系统的灌溉调度方面具有显著潜力。其目标是发现一种智能决策规则，处理种植者可获取的信息，并规定合理的灌溉水量。

2.1 具体应用案例

• DRLIC系统 ：使用神经网络（DRL控制代理）学习最优控制策略，同时考虑当前土壤湿度测量值和未来土壤水分损失。
• 基于物联网的灌溉系统 ：由物联网传感和执行节点的无线网络以及基于DRL的控制算法组成。该算法根据收集的土壤湿度数据和天气数据，找到最优灌溉计划，以最少的水量保证下次灌溉周期前土壤含水量高于所需水平。例如，在一个由六棵杏仁树组成的试验台上部署该系统，经过12天的实地实验，发现该系统比广泛使用的灌溉方案可节水达7.8%。

2.2 环境因素对灌溉的影响

灌溉高度依赖于土壤、天气和作物类型三个主要因素：
|因素|影响|
|