综述：智能灌溉系统中灌溉决策方法的应用：综述

《Irrigation and Drainage》：Application of Irrigation Decision-Making Methods for Smart Irrigation Systems: A Review

智能灌溉系统利用AI技术实现灌溉控制与决策，传统方法存在数据获取难和传感器成本高问题，机器学习模型和多源灌溉策略可提升管理精度与效益，但面临模型可解释性差、数据不足及小农场普及障碍，未来需整合新技术与边缘计算，强化数据隐私保护并简化操作界面。

　　

摘要

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智能灌溉系统利用人工智能技术来控制、监测并自动灌溉农田。灌溉决策是智能灌溉系统的核心功能，其目的是实现高效灌溉并确保水资源的可持续利用。传统的灌溉决策方法在获取气象数据方面存在困难，同时传感器成本也较高。机器学习（ML）模型和多源灌溉策略有望提供更精确且更具成本效益的灌溉管理方案。本文概述了传统灌溉决策方法在智能灌溉系统中的应用，并指出机器学习模型是实现从传统农业向智能农业转型的关键。通过捕捉环境与作物之间的复杂关系，机器学习模型将灌溉管理从基于经验的模式提升为数据驱动的模式，从而优化水资源利用。然而，这些模型仍面临模型可解释性差、数据不足以及在小型农场推广受阻等问题。未来的研究应致力于开发闭环系统，整合新兴技术，将机器学习模型与边缘计算相结合，加强数据隐私保护，并简化操作界面，以充分发挥其在精准和可持续灌溉方面的潜力。

总结

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智能灌溉系统通过人工智能技术实现对农田的自动控制、监测和灌溉。灌溉决策是这些系统的核心功能，旨在优化灌溉过程并保障水资源的可持续利用。传统灌溉决策方法在获取气象数据方面存在挑战，且传感器成本较高。机器学习（ML）模型和多源灌溉策略有望实现更精确、更经济的灌溉管理。本文介绍了传统灌溉决策方法在智能灌溉系统中的应用，并强调机器学习模型在推动农业转型中的关键作用。机器学习模型通过分析环境与作物之间的关系，将灌溉管理从经验驱动模式提升为数据驱动模式，从而优化水资源利用。不过，这些模型仍面临模型可解释性低、数据匮乏以及在小型农场推广困难等问题。未来的研究应重点开发闭环系统，整合新兴技术，将机器学习模型与边缘计算相结合，加强数据保护，并简化操作界面，以实现精准和可持续的灌溉目标。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

由于本研究中未生成或分析任何数据集，因此不适用数据共享规定。