[发明专利]一种温室作物需水量预测系统、设备、终端及介质

权利要求书

1.一种温室作物需水量预测系统，其特征在于，所述温室作物需水量预测系统包括：

作物空间需水信息确定模块，与中央控制模块连接，用于基于预处理后的温室作物所在区域的历史气象特征数据、遥感数据以及温室作物的种类数据确定所述温室作物空间需水信息；

蒸发系数计算模块，与中央控制模块连接，用于基于预处理后的数据计算温室作物的蒸发系数；

需水量趋势确定模块，与中央控制模块连接，用于基于历史数据确定所述温室作物的需水量趋势；

预测模块，与中央控制模块连接，用于基于所述优化后的温室作物需水量预测模型结合确定的作物空间需水信息以及需水量趋势确定温室作物的需水量；

灌溉策略输出模块，与中央控制模块连接，用于基于确定的温室作物的需水量结合气象预报数据输出温室作物的灌溉策略。

2.如权利要求1所述温室作物需水量预测系统，其特征在于，所述温室作物需水量预测系统还包括：

数据采集模块，与中央控制模块连接，用于采集温室作物所在区域的历史气象数据、气象预报数据以及温室作物的种类、生长阶段以及其他相关数据；同时用于获取温室作物种植区域的遥感数据；

田间管理数据采集模块，与中央控制模块连接，用于采集温室作物的田间管理数据；

土壤湿度确定模块，与中央控制模块连接，用于采集温室作物种植区域的土壤样本，并对所述土壤样本进行检测，确定所述温室作物种植区域的土壤湿度数据；

中央控制模块，与数据采集模块、田间管理数据采集模块、土壤湿度确定模块、数据预处理模块、作物空间需水信息确定模块、蒸发系数计算模块、需水量趋势确定模块、预测模型构建模块、模型优化模块、预测模块以及灌溉策略输出模块连接，用于利用单片机或控制器控制各个模块正常工作；

数据预处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的温室作物所在区域的气象数据以及温室作物的数据进行预处理；

预测模型构建模块，与中央控制模块连接，用于构建基于神经网络的温室作物需水量预测模型；

模型优化模块，与中央控制模块连接，用于利用历史数据集对所述构建的温室作物需水量预测模型进行训练与测试，得到优化后的温室作物需水量预测模型。

3.如权利要求2所述温室作物需水量预测系统，其特征在于，所述气象数据包括温度数据、日照数据、降雨数据、海拔数据、太阳辐射、风速、相对湿度数据。

4.如权利要求2所述温室作物需水量预测系统，其特征在于，所述数据预处理模块对采集的温室作物所在区域的气象数据以及温室作物的数据进行预处理包括以下步骤：

首先，对获取的温室作物所在区域的气象数据以及温室作物的数据进行格式归一化处理；

其次，对所述温室作物所在区域的气象数据以及温室作物的数据按照时间顺序进行排列，并对缺失数据利用均值法进行填补；

然后，筛选采集的温室作物所在区域的气象数据以及温室作物的数据中的异常数据，并利用均值法对所述异常数据进行填补；

最后，对填补好的温室作物所在区域的气象数据以及温室作物的数据进行去噪以及降维处理，得到预处理后的温室作物所在区域的气象数据以及温室作物的数据。

5.如权利要求1所述温室作物需水量预测系统，其特征在于，所述蒸发系数计算模块基于预处理后的数据计算温室作物的蒸发系数包括：

首先，基于温室作物的种类数据计算作物蒸发量；基于获取的遥感数据进行反演得到地表蒸发数据；

其次，利用微型蒸渗仪测定所述温室区域内的土壤蒸发量；基于所述作物蒸发量、地表蒸发数据以及土壤蒸发量确定温室作物的蒸发系数。

6.如权利要求5所述温室作物需水量预测系统，其特征在于，所述基于获取的遥感数据进行反演得到地表蒸发数据包括：

首先，将温室作物的历史遥感数据与历史采集的土壤数据与气象数据进行时空对应；

其次，基于所述历史遥感数据进行地表反演，计算大气透过率、地表潜热通量并构建蒸散模型；

然后，利用与所述历史遥感数据时空对应的土壤数据与气象数据对所述蒸散模型进行校正，得到地表蒸发模型；

最后，利用所述地表蒸发模型得到温室作物种植区域内的地表蒸发数据。