(19)國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(10)申請公布號(hào)CN120218681A(71)申請人北京鑫大禹水利建筑工程有限公司地址101300北京市順義區(qū)楊鎮(zhèn)地區(qū)格吉路7-202號(hào)(72)發(fā)明人王東海韓星亮王振博王安薛小明劉紅俊蘭偉平賈廣金王鵬飛梁媛王偉米杰董建輝曲磊王海軍尚海江王一壹馬云魏統(tǒng)全A01CA01GA01C (74)專利代理機(jī)構(gòu)北京市恒有知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11576專利代理師劉偉沖孫志鵬(54)發(fā)明名稱一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法和系統(tǒng)(57)摘要本發(fā)明提供一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法和系統(tǒng)，通過獲取高標(biāo)農(nóng)田的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)，并生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)該集合生成高程模型；對(duì)作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，計(jì)算出水分脅迫指數(shù)；將其與微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成地形補(bǔ)償參數(shù)集；在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令；根據(jù)多目標(biāo)灌溉控制指令和微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，進(jìn)行高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控；本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了水肥精21.一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法，其特征在于，包括：獲取高標(biāo)農(nóng)田的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)；根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)；對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)；將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集；在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令；根據(jù)所述多目標(biāo)灌溉控制指令和所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，進(jìn)行高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)，包括：基于預(yù)設(shè)的相鄰點(diǎn)數(shù)量閾值，計(jì)算所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)與相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的高程差值和水平間距，生成高程梯度分布特征集合，所述梯度分布特征集合包括坡度值、坡向角度以及曲率值；將所述坡度值進(jìn)行空間插值處理，生成坡度分布表面，基于所述坡度分布表面中坡度值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值且覆蓋面積大于第二預(yù)設(shè)閾值的閉合區(qū)域標(biāo)記為灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)；對(duì)所述坡度分布表面中每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)與相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的坡度差值超過第三預(yù)設(shè)閾值的邊界線段標(biāo)記為徑流區(qū)邊界；對(duì)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，得到多個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元內(nèi)所有坐標(biāo)點(diǎn)的坡度值標(biāo)準(zhǔn)差，將所述坡度值標(biāo)準(zhǔn)差大于或等于第四預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元標(biāo)記為微地形差異參數(shù)；將所述灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)的空間坐標(biāo)范圍、所述徑流區(qū)邊界的拓?fù)溥B接關(guān)系以及所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的編碼信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)映射，生成高程模型。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)，包括：將所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)檢測區(qū)域，提取所述檢測區(qū)域的第一反射率值和第二反射率值；基于所述第一反射率值和第二反射率值，生成每個(gè)檢測區(qū)域?qū)?yīng)的歸一化反射率特征獲取所述高標(biāo)農(nóng)田中作物的生長階段編碼，根據(jù)預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表，確定與所述生長階段編碼對(duì)應(yīng)的判定閾值范圍；將所述歸一化反射率特征值與所述判定閾值范圍進(jìn)行比較，以生成水分狀態(tài)標(biāo)簽；基于所述水分狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)和線性轉(zhuǎn)換規(guī)則，計(jì)算每個(gè)檢測區(qū)域?qū)?yīng)3的水分脅迫指數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，獲取所述高標(biāo)農(nóng)田中作物的生長階段編碼，根據(jù)預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表，確定與所述生長階段編碼對(duì)應(yīng)的判定閾值范圍，包從高標(biāo)農(nóng)田管理系統(tǒng)中調(diào)取預(yù)存的播種日期數(shù)據(jù)，根據(jù)所述播種日期數(shù)據(jù)和實(shí)際采集日期，計(jì)算作物生長天數(shù)，所述實(shí)際采集日期為獲取所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)時(shí)的系統(tǒng)將所述作物生長天數(shù)與預(yù)設(shè)的生長周期階段劃分規(guī)則進(jìn)行匹配，以提取與所述作物生長天數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)關(guān)聯(lián)階段編碼作為作物的生長階段編碼，所述預(yù)設(shè)的生長周期階段劃分規(guī)則包括多個(gè)時(shí)間區(qū)間，每個(gè)時(shí)間區(qū)間包括起始天數(shù)、終止天數(shù)以及關(guān)聯(lián)階段編碼；從預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表中提取與所述生長階段編碼對(duì)應(yīng)的目標(biāo)閾值下限數(shù)和目標(biāo)閾值上限數(shù)，所述脅迫判定閾值映射表包括階段編碼字段、閾值下限數(shù)字段以及閾值上限數(shù)字段，所述閾值下限數(shù)字段和閾值上限數(shù)字段分別表示不同生長階段對(duì)應(yīng)的歸一化反射率特征值的判定邊界；將所述目標(biāo)閾值下限數(shù)和目標(biāo)閾值上限數(shù)進(jìn)行組合，生成與所述生長階段編碼對(duì)應(yīng)的判定閾值范圍。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集，包括：將所述水分脅迫指數(shù)的第一空間分布數(shù)據(jù)與所述微地形差異參數(shù)的第二空間分布數(shù)據(jù)進(jìn)行空間位置匹配，得到匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元；基于所述高標(biāo)農(nóng)田的作物類型對(duì)應(yīng)的需水敏感度參數(shù)和土壤持水能力參數(shù)，為每個(gè)匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元分配作物生理權(quán)重系數(shù)和地形特征權(quán)重系數(shù)；結(jié)合每個(gè)匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元對(duì)應(yīng)的作物生理權(quán)重系數(shù)、地形特征權(quán)重系數(shù)、水分脅迫指數(shù)以及微地形差異參數(shù)，生成每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元對(duì)應(yīng)的融合權(quán)重值；基于預(yù)設(shè)補(bǔ)償基準(zhǔn)值對(duì)所述融合權(quán)重值進(jìn)行比例縮放處理，以生成地形補(bǔ)償參數(shù)集。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令，包括：將所述地形補(bǔ)償參數(shù)集與歷史灌溉記錄的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊處理，得到對(duì)齊后歷史灌溉記錄；基于對(duì)齊后歷史灌溉記錄和預(yù)設(shè)生長周期階段，生成與歷史灌溉日期對(duì)應(yīng)的歷史生長階段編碼；根據(jù)所述歷史生長階段編碼對(duì)應(yīng)的灌溉時(shí)長變化趨勢，結(jié)合所述地形補(bǔ)償參數(shù)集，計(jì)算脈沖灌溉時(shí)序因子；根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集中相鄰數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元間的參數(shù)差異率，生成空間變化梯度，以為每個(gè)匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元分配流量分配權(quán)重；在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中構(gòu)建時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，將所述脈沖灌溉時(shí)序因子和所述流量分配權(quán)重進(jìn)行多目標(biāo)約束優(yōu)化，生成脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值和流量分配權(quán)重優(yōu)化值；4將所述脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值和流量分配權(quán)重優(yōu)化值進(jìn)行指令封裝處理，生成多目標(biāo)灌溉控制指令。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中構(gòu)建時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，將所述脈沖灌溉時(shí)序因子和所述流量分配權(quán)重進(jìn)行多目標(biāo)約束優(yōu)化，生成脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值和流基于歷史灌溉記錄和生長階段編碼，統(tǒng)計(jì)每個(gè)生長階段編碼對(duì)應(yīng)的單次灌溉時(shí)長均值和流量分配比例波動(dòng)范圍；設(shè)定多目標(biāo)約束條件，所述多目標(biāo)約束條件包括日灌溉總量上限、相鄰作物種植區(qū)間的流量差異閾值以及設(shè)備運(yùn)行能耗閾值；基于所述單次灌溉時(shí)長均值以及所述流量分配比例波動(dòng)范圍，計(jì)算脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重的全局適配偏差值；基于所述全局適配偏差值和所述參數(shù)差異率，在時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型中建立參數(shù)調(diào)整規(guī)則，所述參數(shù)調(diào)整規(guī)則包括脈沖灌溉時(shí)序因子的調(diào)整幅度與所述全局適配偏差值正相關(guān)，流量分配權(quán)重的調(diào)整方向與所述參數(shù)差異率正相關(guān)；根據(jù)所述參數(shù)調(diào)整規(guī)則，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，對(duì)脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重進(jìn)行迭代優(yōu)化，直至滿足所述多目標(biāo)約束條件，得到脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值和流量分配權(quán)重優(yōu)化值。8.一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控系統(tǒng)，其特征在于，包括：獲取模塊，用于獲取高標(biāo)農(nóng)田的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)；生成模塊，用于根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)；解析模塊，用于對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)；匹配模塊，用于將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集；優(yōu)化模塊，用于在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令；調(diào)控模塊，用于根據(jù)所述多目標(biāo)灌溉控制指令和所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，進(jìn)行高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控。9.一種計(jì)算設(shè)備，其特征在于，包括處理組件以及存儲(chǔ)組件；所述存儲(chǔ)組件存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)指令；所述一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)指令用以被所述處理組件調(diào)用執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1~7任一項(xiàng)所述的一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法。10.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被計(jì)算機(jī)執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1~7任一項(xiàng)所述的一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法。5一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法和系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及水肥調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法和系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]在高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)中，盡管土地平整度已達(dá)到規(guī)范要求，但微地形差異(如坡降≤0.5%的標(biāo)準(zhǔn)化地塊)仍會(huì)導(dǎo)致水肥在田間運(yùn)移不均勻。由于地形起伏引發(fā)的局部高程差，灌溉過程中易出現(xiàn)低洼區(qū)積水、高地處供水不足、徑流區(qū)肥料流失等問題，導(dǎo)致作物根系水分和養(yǎng)分吸收不均衡，影響產(chǎn)量與資源利用效率。[0003]目前，針對(duì)微地形差異導(dǎo)致的水肥運(yùn)移不均問題，現(xiàn)有主流技術(shù)方案通過地形測繪生成三維高程模型，結(jié)合土壤水分傳感器數(shù)據(jù)，預(yù)設(shè)不同地形區(qū)域的灌溉閾值，并通過固定程序控制滴灌系統(tǒng)分區(qū)域差異化供水，并定期人工校準(zhǔn)參數(shù)。此類現(xiàn)有方案存在一些局限：依賴靜態(tài)參數(shù)，導(dǎo)致灌溉決策缺乏對(duì)作物實(shí)際需水需求的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，可能出現(xiàn)高處干旱、低處過濕的現(xiàn)象；參數(shù)更新依賴人工校準(zhǔn)或固定周期的傳感器數(shù)據(jù)，無法快速響應(yīng)局部微地形因耕作、沉降等因素產(chǎn)生的細(xì)微變化，導(dǎo)致水肥分配策略滯后于實(shí)際需求等。發(fā)明內(nèi)容[0004]本發(fā)明提供一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法和系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中依賴靜態(tài)參數(shù)，導(dǎo)致灌溉決策缺乏對(duì)作物實(shí)際需水需求的動(dòng)態(tài)響應(yīng)；參數(shù)更新依賴人工校準(zhǔn)或固定周期的傳感器數(shù)據(jù)，無法快速響應(yīng)局部微地形因耕作、沉降等因素產(chǎn)生的細(xì)微變化，導(dǎo)致水肥調(diào)控策略滯后于實(shí)際需求的問題。獲取高標(biāo)農(nóng)田的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)；根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)；對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)；將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集；在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令；根據(jù)所述多目標(biāo)灌溉控制指令和所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，進(jìn)行高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控。[0006]可選地，根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及6基于預(yù)設(shè)的相鄰點(diǎn)數(shù)量閾值，計(jì)算所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)與相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的高程差值和水平間距，生成高程梯度分布特征集合，所述梯度分布特征集合包括坡度將所述坡度值進(jìn)行空間插值處理，生成坡度分布表面，基于所述坡度分布表面中坡度值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值且覆蓋面積大于第二預(yù)設(shè)閾值的閉合區(qū)域標(biāo)記為灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)；對(duì)所述坡度分布表面中每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)與相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的坡度差值超過第三預(yù)設(shè)閾值的邊界線段標(biāo)記為徑流區(qū)邊界；對(duì)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，得到多個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元內(nèi)所有坐標(biāo)點(diǎn)的坡度值標(biāo)準(zhǔn)差，將所述坡度值標(biāo)準(zhǔn)差大于或等于第四預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元標(biāo)記為微地形差異參數(shù)；將所述灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)的空間坐標(biāo)范圍、所述徑流區(qū)邊界的拓?fù)溥B接關(guān)系以及所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的編碼信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)映射，生成高程模型。將所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)檢測區(qū)域，提取所述檢測區(qū)域的第一反射率值和第二反射率值；基于所述第一反射率值和第二反射率值，生成每個(gè)檢測區(qū)域?qū)?yīng)的歸一化反射率特征值；獲取所述高標(biāo)農(nóng)田中作物的生長階段編碼，根據(jù)預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表，確定與所述生長階段編碼對(duì)應(yīng)的判定閾值范圍；將所述歸一化反射率特征值與所述判定閾值范圍進(jìn)行比較，以生成水分狀態(tài)標(biāo)基于所述水分狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)和線性轉(zhuǎn)換規(guī)則，計(jì)算每個(gè)檢測區(qū)域?qū)?yīng)的水分脅迫指數(shù)。獲取模塊，用于獲取高標(biāo)農(nóng)田的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)；生成模塊，用于根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)；解析模塊，用于對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)；匹配模塊，用于將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集；優(yōu)化模塊，用于在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)調(diào)控模塊，用于根據(jù)所述多目標(biāo)灌溉控制指令和所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，進(jìn)行高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控。[0009]第三方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算設(shè)備，包括處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有7計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以執(zhí)行第一方面任一所述的一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法。[0010]第四方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)第一方面中任意一項(xiàng)所述的一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法。[0011]本發(fā)明中，獲取高標(biāo)農(nóng)田的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)；根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)；對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)；將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集；在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令；根據(jù)所述多目標(biāo)灌溉控制指令和所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，進(jìn)行高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控。本發(fā)明提供的技術(shù)方案通過同步獲取高精度地形特征與作物生理狀態(tài)數(shù)據(jù)，為水肥調(diào)控提供多維度輸入基礎(chǔ)，解決傳統(tǒng)方法中地形與作物數(shù)據(jù)分離采集導(dǎo)致的時(shí)空不一致問題；基于地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)量化灌溉低洼區(qū)、徑流路徑及微地形差異參數(shù)，構(gòu)建高程模型，解決傳統(tǒng)地形測繪無法捕捉高標(biāo)農(nóng)田微地形波動(dòng)的問題；通過標(biāo)準(zhǔn)化的水分脅迫指數(shù)，解決傳統(tǒng)目視判讀或單波段閾值法的主觀性與適應(yīng)性不足問題；通過空間位置匹配融合水分脅迫指數(shù)與微地形差異參數(shù)，構(gòu)建作物需水與地形導(dǎo)流能力的耦合決策依據(jù)，解決單一地形或生理指標(biāo)調(diào)控導(dǎo)致的局部水肥失衡問題；利用邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)融合實(shí)時(shí)地形補(bǔ)償參數(shù)集與歷史灌溉規(guī)律，動(dòng)態(tài)優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，解決傳統(tǒng)定時(shí)定量灌溉模式無法適應(yīng)微地形動(dòng)態(tài)變化的問題；結(jié)合水肥運(yùn)移速率參數(shù)實(shí)現(xiàn)灌溉動(dòng)作的時(shí)空差異化執(zhí)行，解決傳統(tǒng)均一化灌溉導(dǎo)致的高滲漏區(qū)浪費(fèi)與低滲透區(qū)供給不足的復(fù)合缺陷。進(jìn)一步的，將作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)劃分為檢測區(qū)域，提取其中的第一反射率值和第二反射率值生成歸一化反射率特征值；通過生長階段編碼匹配判定閾值范圍，基于歸一化反射率特征值和判定閾值范圍生成的水分狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)和線性轉(zhuǎn)換規(guī)則，生成水分脅迫指數(shù)。其中，通過動(dòng)態(tài)閾值機(jī)制與生長階段編碼的協(xié)同，解決傳統(tǒng)固定閾值方法無法適應(yīng)作物生育期變化的缺陷；基于歸一化反射率特征值與水分狀態(tài)標(biāo)簽的線性映射，實(shí)現(xiàn)水分脅迫的精細(xì)化分級(jí)判定，顯著提升高標(biāo)農(nóng)田水肥調(diào)控決策的空間適配性與生理響應(yīng)準(zhǔn)確性。[0012]本發(fā)明的這些方面或其他方面在以下實(shí)施例的描述中會(huì)更加簡明易懂。附圖說明[0013]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。[0014]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意8圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種計(jì)算設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式[0015]為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。[0016]在本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的描述的一些流程中，包括了按照特定順序出現(xiàn)的多個(gè)操作，但是應(yīng)該清楚了解，這些操作可以不按照其在本文中出現(xiàn)的順序來執(zhí)行或并行執(zhí)行，操作的序號(hào)如101、102等，僅僅是用于區(qū)分開各個(gè)不同的操作，序號(hào)本身不代表任何的執(zhí)行順序。另外，這些流程可以包括更多或更少的操作，并且這些操作可[0017]下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施[0018]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法的流程圖，如圖1針對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田中微地形差異導(dǎo)致的水肥運(yùn)移不均問題，現(xiàn)有技術(shù)依賴靜態(tài)預(yù)設(shè)參數(shù)和固定程序控制，無法動(dòng)態(tài)響應(yīng)作物實(shí)際需水需求及地形細(xì)微變化，導(dǎo)致灌溉決策滯后、水肥分配失衡。本發(fā)明基于以下核心突破：通過融合高精度地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)與作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測，構(gòu)建地形補(bǔ)償參數(shù)集，結(jié)合5G邊緣計(jì)算的時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，實(shí)現(xiàn)灌溉策略的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)整。具體而言，首先利用高程模型精準(zhǔn)識(shí)別微地形差異(如低洼區(qū)、徑流區(qū)),同時(shí)通過水分脅迫指數(shù)量化作物生理狀態(tài)，將地形特征與作物需水需求進(jìn)行空間匹配，生成地形補(bǔ)償參數(shù)集；其次，依托5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的低延遲特性，實(shí)時(shí)整合歷史灌溉記錄與地形補(bǔ)償參數(shù)集，建立時(shí)序優(yōu)化模型，以多目標(biāo)約束優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序和流量分配權(quán)重，從而突破傳統(tǒng)固定閾值的局限性。該方法通過地形-生理-歷史數(shù)據(jù)的多維度耦合，解決了靜態(tài)參數(shù)滯后、局部地形變化未被及時(shí)捕捉、灌溉策略與作物實(shí)際需求脫節(jié)等關(guān)鍵問題，實(shí)現(xiàn)水肥在微地形差異場景下的精準(zhǔn)按需分配，提升資源利用效率與作物產(chǎn)量?；诖耍景l(fā)明提供了一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法，如圖1,包括：步驟101:獲取高標(biāo)農(nóng)田的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)。[0019]在該步驟中，高標(biāo)農(nóng)田指通過土地整治達(dá)到：田塊平整、集中連片、設(shè)施完善的標(biāo)準(zhǔn)的農(nóng)田，符合土地平整度要求(坡降≤0.5%)。地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)指通過激光雷達(dá)掃描獲取的密集三維坐標(biāo)點(diǎn)集合，用于構(gòu)建高程模型，反映微地形起伏特征。作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)指通過多光譜傳感器獲取的作物冠層反射率數(shù)據(jù)，包含預(yù)設(shè)水分敏感波段和預(yù)設(shè)參考波段的反射率值。[0020]在本發(fā)明實(shí)施例中，通過機(jī)載激光雷達(dá)對(duì)高標(biāo)農(nóng)田進(jìn)行三維掃描，生成包含三維坐標(biāo)(X/Y/Z)的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)；同時(shí)，通過無人機(jī)搭載多光譜傳感器采集作物冠層的反射光譜數(shù)據(jù)，得到作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)，用于表征作物蒸騰作用強(qiáng)度及水分虧缺狀態(tài)。9[0021]步驟102:根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)。[0022]在該步驟中，高程梯度分布特征集合指從地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取的坡度、坡向及曲率值的集合，量化地表形態(tài)變化特征。高程模型指以數(shù)字矩陣形式表達(dá)的地表三維模型，包含灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界及微地形差異參數(shù)。灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)指在高程模型中標(biāo)注的坡度值≤第一預(yù)設(shè)閾值且覆蓋面積>第二預(yù)設(shè)閾值的閉合區(qū)域，易發(fā)生積水或鹽堿化。徑流區(qū)邊界參數(shù)指根據(jù)坡度差值劃定的地表徑流路徑分界線段，用于預(yù)測水肥流失高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。指以網(wǎng)格為單元計(jì)算的坡度標(biāo)準(zhǔn)差，量化局部地形波動(dòng)強(qiáng)度(標(biāo)準(zhǔn)差≥0.15為顯著差異)。微地形差異參數(shù)指以數(shù)據(jù)網(wǎng)格為單元計(jì)算的坡度標(biāo)準(zhǔn)差，量化局部地形波動(dòng)強(qiáng)度(坡度值標(biāo)準(zhǔn)差≥0.15為顯著差異)。[0023]在本發(fā)明實(shí)施例中，計(jì)算地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)與相鄰點(diǎn)的高程差值和水平間距，生成包括坡度值、坡向角度及曲率值的高程梯度分布特征集合；隨后利用空間插值處理坡度值，生成坡度分布表面，將其中坡度值≤第一預(yù)設(shè)閾值且覆蓋面積>第二預(yù)設(shè)閾值的閉合區(qū)域標(biāo)記為灌溉低洼區(qū)；同時(shí)識(shí)別坡度差值>第三預(yù)設(shè)閾值的邊界線段作為徑流區(qū)邊界。接著將地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元，計(jì)算各單元內(nèi)坡度值的標(biāo)準(zhǔn)差，將坡度值標(biāo)準(zhǔn)差≥第四預(yù)設(shè)閾值的單元標(biāo)記為微地形差異參數(shù)。最后，整合上述所有結(jié)果生成包括地形特征的高程模型。[0024]步驟103:對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)。[0025]在該步驟中，水分脅迫指數(shù)指通過反射率特征值與動(dòng)態(tài)閾值生成的0-1連續(xù)值，反映作物水分虧缺程度。[0026]在本發(fā)明實(shí)施例中，首先將作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)劃分成多個(gè)檢測區(qū)域，提取各區(qū)域的反射率值并生成歸一化反射率特征值；隨后結(jié)合作物當(dāng)前生長階段編碼，從預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值表中匹配對(duì)應(yīng)的判定閾值范圍；通過比較歸一化反射率與判定閾值范圍，生成水分狀態(tài)標(biāo)簽；最后基于水分狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)和線性規(guī)則，計(jì)算各區(qū)域的水分脅迫指數(shù)，實(shí)現(xiàn)水分脅迫程度的量化評(píng)估。[0027]步驟104:將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集。[0028]在該步驟中，作物生理狀態(tài)指作物因水分脅迫表現(xiàn)出的生理響應(yīng)特征，通過光譜反射率差異量化。地形特征指微地形差異參數(shù)描述的地表導(dǎo)流能力差異，影響水肥運(yùn)移速率。地形補(bǔ)償參數(shù)集指覆蓋整個(gè)高標(biāo)農(nóng)田的所有數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的地形補(bǔ)償參數(shù)(指單個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元內(nèi)通過水分脅迫指數(shù)與微地形差異參數(shù)融合生成的量化值，反映該數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元因微地形差異導(dǎo)致的作物需水補(bǔ)償強(qiáng)度)的集合，以空間分布矩陣形式存儲(chǔ)，包含每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的坐標(biāo)、補(bǔ)償參數(shù)值及優(yōu)先級(jí)標(biāo)簽，用于標(biāo)識(shí)需優(yōu)先進(jìn)行水肥補(bǔ)償?shù)膮^(qū)域及其調(diào)控強(qiáng)度。[0029]在本發(fā)明實(shí)施例中，將水分脅迫指數(shù)的第一網(wǎng)格化數(shù)據(jù)(由水分脅迫指數(shù)構(gòu)成)與微地形差異參數(shù)的第二網(wǎng)格化數(shù)據(jù)(由坡度值標(biāo)準(zhǔn)差構(gòu)成)進(jìn)行空間位置匹配，得到匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元；根據(jù)作物類型對(duì)應(yīng)的需水敏感度參數(shù)和土壤持水能力參數(shù)，為每個(gè)匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元分配作物生理權(quán)重系數(shù)和地形特征權(quán)重系數(shù)；結(jié)合每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元對(duì)應(yīng)的作物生理權(quán)重系數(shù)、地形特征權(quán)重系數(shù)、水分脅迫指數(shù)以及微地形差異參數(shù)，生成每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元對(duì)應(yīng)的融合權(quán)重值；將其與預(yù)設(shè)補(bǔ)償基準(zhǔn)值進(jìn)行比例縮放，生成地形補(bǔ)償參數(shù)集。[0030]步驟105:在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令。[0031]在該步驟中，歷史灌溉記錄指存儲(chǔ)于農(nóng)田管理系統(tǒng)的歷史灌溉時(shí)長、施肥量及對(duì)應(yīng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)。時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型指通過分析歷史灌溉記錄與實(shí)時(shí)地形補(bǔ)償參數(shù)集的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，生成優(yōu)化決策的數(shù)學(xué)模型。脈沖灌溉時(shí)序因子指控制灌溉裝置開關(guān)時(shí)長的參數(shù)，根據(jù)作物需水高峰與微地形差異動(dòng)態(tài)調(diào)整。流量分配權(quán)重指各灌溉區(qū)域單位時(shí)間內(nèi)的水肥流量占比，基于地形補(bǔ)償參數(shù)集優(yōu)化分配。多目標(biāo)灌溉控制指令指包含脈沖時(shí)序、流量權(quán)重及執(zhí)行優(yōu)先級(jí)的三元組指令集，用于協(xié)調(diào)多區(qū)域灌溉作業(yè)。[0032]在本發(fā)明實(shí)施例中，將歷史灌溉記錄與地形補(bǔ)償參數(shù)集進(jìn)行對(duì)齊，以確定歷史生長階段編碼；結(jié)合該編碼對(duì)應(yīng)的灌溉時(shí)長變化趨勢和地形補(bǔ)償參數(shù)集，計(jì)算脈沖灌溉時(shí)序因子，并確定相鄰數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元間流量分配權(quán)重；通過5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)建的時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，利用多目標(biāo)約束優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子與流量分配權(quán)重，得到脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值和流量分配權(quán)重優(yōu)化值，將兩者封裝處理后生成多目標(biāo)灌溉控制指令。[0033]步驟106:根據(jù)所述多目標(biāo)灌溉控制指令和所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，進(jìn)行高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控。[0034]在該步驟中，水肥運(yùn)移速率參數(shù)指水肥在土壤中的水平擴(kuò)散速度，基于微地形坡度與土壤孔隙度的經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算。[0035]在本發(fā)明實(shí)施例中，執(zhí)行水肥一體化智能調(diào)控的具體實(shí)現(xiàn)過程為：根據(jù)多目標(biāo)灌溉控制指令中的脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值和流量分配權(quán)重優(yōu)化值，結(jié)合微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，控制壓力補(bǔ)償式滴灌裝置執(zhí)行梯度脈沖灌溉。其中，所述水肥運(yùn)移速率參數(shù)的獲取過程為：基于高程模型中每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的微地形差異參數(shù)，查詢預(yù)設(shè)的土壤類型數(shù)據(jù)庫，匹配對(duì)應(yīng)土壤類型(如砂土、黏土)的水肥水平擴(kuò)散經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，再根據(jù)坡度標(biāo)準(zhǔn)差與土壤類型經(jīng)驗(yàn)參數(shù)的乘積關(guān)系計(jì)算得到各網(wǎng)格單元的水肥運(yùn)移速率參數(shù)；最終，根據(jù)水肥運(yùn)移速率參數(shù)調(diào)整灌溉時(shí)長與流量，其中，對(duì)于低滲透區(qū)域(速率參數(shù)≤0.03m/s)延長單次脈沖灌溉時(shí)長，對(duì)于高滲透區(qū)域(速率參數(shù)≥0.05m/s)縮短時(shí)長并降低流量分配權(quán)重。[0036]本發(fā)明實(shí)施例通過微地形差異與作物水分脅迫的高程模型，結(jié)合5G邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)優(yōu)化能力，實(shí)現(xiàn)高標(biāo)農(nóng)田水肥運(yùn)移速率的精準(zhǔn)匹配調(diào)控；相較于傳統(tǒng)靜態(tài)閾值方法，本發(fā)明可動(dòng)態(tài)響應(yīng)作物需水變化與微地形波動(dòng)，改善低洼區(qū)積水、徑流區(qū)養(yǎng)分流失等問題，提升水肥分布均勻度與資源利用效率。[0037]本發(fā)明提供了一個(gè)具體實(shí)施例，步驟102,根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)，具體包括如下步驟：步驟201:基于預(yù)設(shè)的相鄰點(diǎn)數(shù)量閾值，計(jì)算所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)與相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的高程差值和水平間距，生成高程梯度分布特征集合，所述梯度分布特征集合11在該步驟中，預(yù)設(shè)的相鄰點(diǎn)數(shù)量閾值指在計(jì)算單個(gè)點(diǎn)的高程梯度特征時(shí)，需選取的相鄰坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)量下限，例如8個(gè)點(diǎn)，用于保證坡度值計(jì)算的局部一致性。高程差值指兩個(gè)相鄰坐標(biāo)點(diǎn)之間的垂直高度差，通過目標(biāo)坐標(biāo)點(diǎn)高程減去相鄰坐標(biāo)點(diǎn)高程得到，反映局部地形的起伏程度。水平間距指兩個(gè)相鄰坐標(biāo)點(diǎn)在平面坐標(biāo)系中的直線距離，通過平面坐標(biāo)的歐氏距離公式計(jì)算得到。高程梯度分布特征集合指包括坡度值、坡向角度及曲率值的特征數(shù)據(jù)集，用于描述地形表面的幾何形態(tài)變化。坡度值指地表傾斜程度的量化指標(biāo)。坡向角度指地表傾斜方向的方位角，范圍0°-360°。曲率值指地表彎曲程度的凹凸特性。[0038]在本發(fā)明實(shí)施例中，以當(dāng)前坐標(biāo)點(diǎn)為中心，選取最近的相鄰坐標(biāo)點(diǎn)(如8個(gè)點(diǎn)),計(jì)算當(dāng)前點(diǎn)與每個(gè)相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的高程差值(相鄰坐標(biāo)點(diǎn)高程減去當(dāng)前坐標(biāo)點(diǎn)高程)及水平間距(平面坐標(biāo)的歐氏距離),隨后對(duì)所有相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的高程差值取平均值作為當(dāng)前坐標(biāo)點(diǎn)的坡度值(平均高程差值除以平均水平間距),同時(shí)計(jì)算相鄰坐標(biāo)點(diǎn)連線方向角的加權(quán)平均值作為坡向角度(權(quán)重為水平間距的倒數(shù)),并基于連續(xù)三點(diǎn)的高程差二次導(dǎo)數(shù)絕對(duì)值確定曲率值，將每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的坡度值、坡向角度以及曲率值整合為梯度分布特征集合。[0039]步驟202:將所述坡度值進(jìn)行空間插值處理，生成坡度分布表面，基于所述坡度分布表面中坡度值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值且覆蓋面積大于第二預(yù)設(shè)閾值的閉合區(qū)域標(biāo)記為灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)；在該步驟中，坡度分布表面指通過插值算法生成的連續(xù)二維坡度分布圖，每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)坡度值。第一預(yù)設(shè)閾值指判定灌溉低洼區(qū)的坡度上限值(例如1%),基于高標(biāo)農(nóng)田土地平整度標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定。第二預(yù)設(shè)閾值指灌溉低洼區(qū)的最小面積要求(例如10平方米),用于排除零散小范圍低洼點(diǎn)。灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)指在坡度分布表面中標(biāo)記的閉合區(qū)域，其坡度值達(dá)標(biāo)且面積滿足要求，易發(fā)生積水。[0040]在本發(fā)明實(shí)施例中，首先采用線性插值方法將所有點(diǎn)的坡度值轉(zhuǎn)換為覆蓋整個(gè)高標(biāo)農(nóng)田田塊的連續(xù)坡度分布表面，在該表面中篩選坡度值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值(如1%)的連續(xù)區(qū)域，進(jìn)一步計(jì)算這些區(qū)域的面積，僅保留覆蓋面積大于第二預(yù)設(shè)閾值(如10平方米)的閉合區(qū)域，最終將這些閉合區(qū)域的邊界坐標(biāo)及中心點(diǎn)高程記錄為灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)。[0041]步驟203:對(duì)所述坡度分布表面中每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)與相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的坡度差值超過第三預(yù)設(shè)閾值的邊界線段標(biāo)記為徑流區(qū)邊界；在該步驟中，坡度值的突變幅度指相鄰坐標(biāo)點(diǎn)之間坡度值的絕對(duì)差值，用于檢測地表徑流的潛在路徑。第三預(yù)設(shè)閾值指判定徑流區(qū)邊界的坡度突變下限值(例如5%),基于水力學(xué)臨界坡度設(shè)定。邊界線段指由連續(xù)突變點(diǎn)連接形成的折線，反映地表徑流的自然路徑分界線。徑流區(qū)邊界指標(biāo)記的邊界線段集合，用于預(yù)測水肥流失的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。[0042]在本發(fā)明實(shí)施例中，遍歷坡度分布表面的每個(gè)點(diǎn)，計(jì)算其與相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的坡度差值絕對(duì)值，若某坐標(biāo)點(diǎn)的坡度差值超過第三預(yù)設(shè)閾值(如5%),則標(biāo)記為突變點(diǎn)，隨后將連續(xù)的突變點(diǎn)按空間鄰接關(guān)系連接為折線段，剔除長度小于1米的離散線段，最終將剩余折線段的起點(diǎn)、終點(diǎn)坐標(biāo)及坡度突變值存儲(chǔ)為徑流區(qū)邊界。[0043]步驟204:對(duì)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，得到多個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元內(nèi)所有坐標(biāo)點(diǎn)的坡度值標(biāo)準(zhǔn)差，將所述坡度值標(biāo)準(zhǔn)差大于或等于第四預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元標(biāo)記為微地形差異參數(shù)；在該步驟中，數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元指將地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)按規(guī)則尺寸(如0.1米×0.1米)劃分的矩形區(qū)域，作為微地形分析的基本單元。坡度值標(biāo)準(zhǔn)差指單個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元內(nèi)所有點(diǎn)坡度值的離散程度指標(biāo)，反映局部地形波動(dòng)強(qiáng)度。第四預(yù)設(shè)閾值指判定微地形差異顯著的標(biāo)準(zhǔn)差下限值(例如0.15),基于高標(biāo)農(nóng)田微地形管控需求設(shè)定。微地形差異參數(shù)指坡度值標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)標(biāo)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元編碼及其量化值，用于標(biāo)識(shí)需特殊調(diào)控的微地形區(qū)域。[0044]在本發(fā)明實(shí)施例中，首先以預(yù)設(shè)尺寸(如0.1米×0.1米)將地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為規(guī)則的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元，隨后對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元內(nèi)的所有坐標(biāo)點(diǎn)的坡度值計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，篩選出坡度值標(biāo)準(zhǔn)差大于或等于第四預(yù)設(shè)閾值(如0.15)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元，最終將這些數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的編碼(行列號(hào))及標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值記錄為微地形差異參數(shù)。[0045]步驟205:將所述灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)的空間坐標(biāo)范圍、所述徑流區(qū)邊界的拓?fù)溥B接關(guān)系以及所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的編碼信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)映射，生成高程模[0046]在該步驟中，空間坐標(biāo)范圍指灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)的幾何邊界坐標(biāo)集合，以多邊形頂點(diǎn)序列表示。拓?fù)溥B接關(guān)系指徑流區(qū)邊界線段之間的端點(diǎn)共享規(guī)則，確保邊界網(wǎng)絡(luò)的連通性與一致性。編碼信息指微地形差異參數(shù)網(wǎng)格的唯一標(biāo)識(shí)符(如行列號(hào)),用于與空間位置快速匹配。[0047]在本發(fā)明實(shí)施例中，首先將灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)的空間坐標(biāo)范圍與預(yù)設(shè)初始模型的坐標(biāo)系對(duì)齊，隨后建立徑流區(qū)邊界的拓?fù)溥B接關(guān)系，確保邊界線段的連續(xù)性，同時(shí)將微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元編碼(如G001、G002)與網(wǎng)格中心點(diǎn)坐標(biāo)關(guān)聯(lián)，最終將所有空間坐標(biāo)范圍、拓?fù)溥B接關(guān)系及編碼信息整合為統(tǒng)一的高程模型數(shù)據(jù)，將其輸入預(yù)設(shè)初始模型[0048]本發(fā)明實(shí)施例通過高精度地形梯度特征提取與空間插值技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別灌溉低洼區(qū)與徑流邊界，結(jié)合網(wǎng)格化微地形差異量化模型，實(shí)現(xiàn)高標(biāo)農(nóng)田水肥運(yùn)移速率的動(dòng)態(tài)匹配調(diào)控，提升了地形特征分辨率和微地形差異區(qū)域識(shí)別準(zhǔn)確率，灌溉響應(yīng)時(shí)間縮短。[0049]本發(fā)明提供了一個(gè)具體實(shí)施例，步驟103,對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解步驟301:將所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)檢測區(qū)域，提取所述檢測區(qū)域的第一反射率值和第二反射率值。[0050]在該步驟中，檢測區(qū)域指按固定網(wǎng)格尺寸劃分的獨(dú)立分析單元，其尺寸與高程模型中的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元一致，用于實(shí)現(xiàn)水分?jǐn)?shù)據(jù)與地形數(shù)據(jù)的空間對(duì)齊。第一反射率值指從作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)中提取的預(yù)設(shè)水分敏感波段(如近紅外波段)的反射率測量值，反映作物組織的含水量變化。第二反射率值指從作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)中提取的預(yù)設(shè)參考波段(如紅邊波段)的反射率測量值，用于消除環(huán)境干擾的基準(zhǔn)值。[0051]在本發(fā)明實(shí)施例中，首先按照與高程模型中數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元尺寸相同的固定網(wǎng)格尺寸(如0.1米×0.1米)對(duì)作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行空間劃分，形成多個(gè)獨(dú)立的檢測區(qū)域，每個(gè)檢測區(qū)域?qū)?yīng)高標(biāo)農(nóng)田中的一個(gè)物理空間單元；隨后從每個(gè)檢測區(qū)域的作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)中提取第一反射率值和第二反射率值，確保每個(gè)檢測區(qū)域的反射率數(shù)據(jù)與其空間位置嚴(yán)格對(duì)應(yīng)。[0052]步驟302:基于所述第一反射率值和第二反射率值，生成每個(gè)檢測區(qū)域?qū)?yīng)的歸一化反射率特征值。[0053]在該步驟中，歸一化反射率特征值指通過差值求和運(yùn)算生成的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)，計(jì)算公式為(第一反射率值-第二反射率值)/(第一反射率值+第二反射率值),用于量化作物水分狀態(tài)。[0054]在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)每個(gè)檢測區(qū)域的第一反射率值和第二反射率值進(jìn)行差值求和運(yùn)算，即用第一反射率值減去第二反射率值得到差值，再將差值除以第一反射率值與第二反射率值的和，生成歸一化反射率特征值；該運(yùn)算將兩個(gè)波段的反射率差異轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的特征值，消除光照強(qiáng)度差異的影響，使得特征值僅反映作物冠層水分狀態(tài)的相對(duì)變化。[0055]步驟303:獲取所述高標(biāo)農(nóng)田中作物的生長階段編碼，根據(jù)預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表，確定與所述生長階段編碼對(duì)應(yīng)的判定閾值范圍。[0056]在該步驟中，生長階段編碼指通過當(dāng)前日期與預(yù)設(shè)作物生長周期匹配生成的階段標(biāo)識(shí)符，包括播種日期、各階段天數(shù)及階段編碼映射關(guān)系，用于動(dòng)態(tài)調(diào)整水分判定邏輯。預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表指存儲(chǔ)不同生長階段編碼對(duì)應(yīng)閾值范圍的查詢表，包括階段編碼、閾值最小值及最大值字段。判定閾值范圍指與當(dāng)前生長階段編碼對(duì)應(yīng)的歸一化反射率特征值的閉區(qū)間數(shù)值范圍，用于劃分作物水分脅迫狀態(tài)的分類邊界。[0057]在本發(fā)明實(shí)施例中，通過當(dāng)前的作物生長天數(shù)與預(yù)設(shè)的生長周期階段劃分規(guī)則進(jìn)行匹配，生成作物的生長階段編碼；隨后根據(jù)該編碼查詢預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表，獲取對(duì)應(yīng)的判定閾值范圍(如苗期閾值范圍[0.1,0.3]、抽穗期閾值范圍[0.2,0.5]),確保閾值適應(yīng)作物不同生育期的水分需求特性。[0058]步驟304:將所述歸一化反射率特征值與所述判定閾值范圍進(jìn)行比較，以生成水分狀態(tài)標(biāo)簽；在該步驟中，水分狀態(tài)標(biāo)簽指根據(jù)歸一化反射率特征值與判定閾值范圍的比較結(jié)果生成的分類標(biāo)識(shí)，包括嚴(yán)重脅迫、中度脅迫及正常狀態(tài)三種離散標(biāo)簽。[0059]在本發(fā)明實(shí)施例中，將每個(gè)檢測區(qū)域的歸一化反射率特征值與判定閾值范圍進(jìn)行比較，若歸一化反射率特征值小于判定閾值范圍最小值則標(biāo)記為嚴(yán)重水分脅迫標(biāo)簽，若在判定閾值范圍內(nèi)則標(biāo)記為中度水分脅迫標(biāo)簽，若大于判定閾值范圍最大值則標(biāo)記為正常水分狀態(tài)標(biāo)簽，水分狀態(tài)標(biāo)簽與檢測區(qū)域的空間位置綁定。[0060]步驟305:基于所述水分狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)和線性轉(zhuǎn)換規(guī)則，計(jì)算每個(gè)檢測區(qū)域?qū)?yīng)的水分脅迫指數(shù)。[0061]在該步驟中，預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)指為每種水分狀態(tài)標(biāo)簽分配的基準(zhǔn)數(shù)值，用于將離散標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為連續(xù)指數(shù)值。線性轉(zhuǎn)換規(guī)則指在閾值區(qū)間內(nèi)按比例映射特征值為指數(shù)值的計(jì)算[0062]此步驟根據(jù)水分狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)(如嚴(yán)重=0.9、中度=0.6、正常=0.1),采用線性轉(zhuǎn)換規(guī)則將該標(biāo)簽映射為0到1之間的連續(xù)數(shù)值，具體為在水分狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的閾值區(qū)間內(nèi)按比例插值計(jì)算指數(shù)值(例如中度標(biāo)簽區(qū)間[0.2,0.5]內(nèi)特征值0.35映射為指數(shù)值0.6+(0.35-0.2)/(0.5-0.2)×(0.9-0.6)=0.75),生成每個(gè)檢測區(qū)域的水分脅迫指數(shù)。[0063]例如，針對(duì)某高標(biāo)農(nóng)田(冬小麥種植區(qū)，網(wǎng)格尺寸0.1米×0.1米),首先將作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)劃分為1500個(gè)檢測區(qū)域，提取各區(qū)域近紅外(850nm)和紅邊(720nm)反射率值，計(jì)算歸一化反射率特征值=(850-720)/(850+720)=0.15;當(dāng)前日期為播種后第55天，所以匹配生長階段編碼02(拔節(jié)期),按照預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表查詢到對(duì)應(yīng)判定閾值范圍為[0.2,0.5];因歸一化反射率特征值0.15<0.2,標(biāo)記為嚴(yán)重脅迫標(biāo)簽；按預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)0.9和線性轉(zhuǎn)換規(guī)則計(jì)算出對(duì)應(yīng)的水分脅迫指數(shù)為0.85。[0064]本發(fā)明實(shí)施例解決傳統(tǒng)方法中因作物生育期變化導(dǎo)致的誤判問題；通過歸一化反射率特征值與水分狀態(tài)標(biāo)簽的協(xié)同轉(zhuǎn)換，兼顧離散狀態(tài)識(shí)別與連續(xù)調(diào)控需求，使水分脅迫指數(shù)的空間分布與高標(biāo)農(nóng)田微地形差異參數(shù)精準(zhǔn)耦合，為水肥一體化調(diào)控提供可靠依據(jù)。[0065]本發(fā)明提供了一個(gè)具體實(shí)施例，步驟303,獲取所述高標(biāo)農(nóng)田中作物的生長階段編碼，根據(jù)預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表，確定與所述生長階段編碼對(duì)應(yīng)的判定閾值范圍，具體包括如下步驟：步驟311:從高標(biāo)農(nóng)田管理系統(tǒng)中調(diào)取預(yù)存的播種日期數(shù)據(jù)，根據(jù)所述播種日期數(shù)據(jù)和實(shí)際采集日期，計(jì)算作物生長天數(shù)，所述實(shí)際采集日期為獲取所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)時(shí)的系統(tǒng)記錄日期。[0066]在該步驟中，高標(biāo)農(nóng)田管理系統(tǒng)指用于存儲(chǔ)和管理高標(biāo)農(nóng)田基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)系存的播種日期數(shù)據(jù)指在高標(biāo)農(nóng)田管理系統(tǒng)中預(yù)先錄入的作物播種作業(yè)日期數(shù)據(jù)，格式為年月日，用于計(jì)算作物生長周期。實(shí)際采集日期指通過無人機(jī)搭載多光譜傳感器獲取作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)的具體日期，由數(shù)據(jù)采集設(shè)備自動(dòng)記錄并存儲(chǔ)。作物生長天數(shù)指從播種日期至實(shí)際采集日期之間的累計(jì)天數(shù)，通過實(shí)際采集日期減去播種日期計(jì)算得到。系統(tǒng)記錄日期指數(shù)據(jù)采集設(shè)備在執(zhí)行作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)獲取操作時(shí)自動(dòng)生成的日期戳，與數(shù)據(jù)文件元數(shù)據(jù)綁定存儲(chǔ)。[0067]在本發(fā)明實(shí)施例中，通過訪問高標(biāo)農(nóng)田管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫接口，讀取預(yù)先存儲(chǔ)的播種日期數(shù)據(jù)；獲取采集作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)時(shí)自動(dòng)記錄的系統(tǒng)記錄日期作為實(shí)際采集日期；將實(shí)際采集日期與播種日期數(shù)據(jù)進(jìn)行日期差值計(jì)算，得到作物生長天數(shù)。[0068]步驟312:將所述作物生長天數(shù)與預(yù)設(shè)的生長周期階段劃分規(guī)則進(jìn)行匹配，以提取與所述作物生長天數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)關(guān)聯(lián)階段編碼作為作物的生長階段編碼，所述預(yù)設(shè)的生長周期階段劃分規(guī)則包括多個(gè)時(shí)間區(qū)間，每個(gè)時(shí)間區(qū)間包括起始天數(shù)、終止天數(shù)以及關(guān)聯(lián)階段編碼。[0069]在該步驟中，預(yù)設(shè)的生長周期階段劃分規(guī)則指將作物全生育期按天數(shù)劃分為多個(gè)連續(xù)時(shí)間區(qū)間的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則。目標(biāo)關(guān)聯(lián)階段編碼指通過匹配作物生長天數(shù)與預(yù)設(shè)生長周期階段劃分規(guī)則后確定的唯一標(biāo)識(shí)符，反映作物當(dāng)前所處的生理階段。時(shí)間區(qū)間指預(yù)設(shè)的生長周期階段劃分規(guī)則中對(duì)單個(gè)生長階段的描述，包括起始天數(shù)(區(qū)間開始日)、終止天數(shù)(區(qū)間結(jié)束日)及關(guān)聯(lián)階段編碼。起始天數(shù)指某一生長階段的時(shí)間區(qū)間起始日，以播種日為第1天開始累計(jì)。終止天數(shù)指某一生長階段的時(shí)間區(qū)間結(jié)束日，以播種日為第1天開始累計(jì)。關(guān)聯(lián)階段編碼指預(yù)設(shè)的與時(shí)間區(qū)間綁定的唯一標(biāo)識(shí)符，如苗期=01、拔節(jié)期=02,用于關(guān)聯(lián)脅迫判定閾值。[0070]在本發(fā)明實(shí)施例中，將作物生長天數(shù)依次與各時(shí)間區(qū)間的起始天數(shù)和終止天數(shù)進(jìn)行比對(duì)，當(dāng)作物生長天數(shù)大于等于某時(shí)間區(qū)間的起始天數(shù)且小于等于其終止天數(shù)時(shí)，提取該時(shí)間區(qū)間對(duì)應(yīng)的目標(biāo)關(guān)聯(lián)階段編碼，作為作物的生長階段編碼，所述目標(biāo)關(guān)聯(lián)階段編碼唯一標(biāo)識(shí)當(dāng)前作物所處的生長階段。[0071]步驟313:從預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表中提取與所述生長階段編碼對(duì)應(yīng)的目標(biāo)閾值下限數(shù)和目標(biāo)閾值上限數(shù)，所述脅迫判定閾值映射表包括階段編碼字段、閾值下限數(shù)字段以及閾值上限數(shù)字段，所述閾值下限數(shù)字段和閾值上限數(shù)字段分別表示不同生長階段對(duì)應(yīng)的歸一化反射率特征值的判定邊界。[0072]在該步驟中，目標(biāo)閾值下限數(shù)指從預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表中提取的、與目標(biāo)關(guān)聯(lián)階段編碼對(duì)應(yīng)的歸一化反射率特征值判定邊界下限。目標(biāo)閾值上限數(shù)指從預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表中提取的、與目標(biāo)關(guān)聯(lián)階段編碼對(duì)應(yīng)的歸一化反射率特征值判定邊界上限。階段編碼字段指預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表中的數(shù)據(jù)列，存儲(chǔ)與生長周期階段劃分規(guī)則中完全一致的關(guān)聯(lián)階段編碼。閾值下限數(shù)字段指預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表中的數(shù)據(jù)列，存儲(chǔ)各生長階段對(duì)應(yīng)的歸一化反射率特征值判定下限。閾值上限數(shù)字段指預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表中的數(shù)據(jù)列，存儲(chǔ)各生長階段對(duì)應(yīng)的歸一化反射率特征值判定上限。判定邊界指歸一化反射率特征值的數(shù)值區(qū)間范圍，用于劃分作物水分脅迫等級(jí)，由閾值下限數(shù)和閾值上限數(shù)共同定義。[0073]在本發(fā)明實(shí)施例中，預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表，包括階段編碼字段、閾值下限數(shù)字段及閾值上限數(shù)字段，其中階段編碼字段與關(guān)聯(lián)階段編碼完全一致；以目標(biāo)關(guān)聯(lián)階段編碼作為查詢鍵值，在該映射表中檢索匹配的記錄，從該記錄的閾值下限數(shù)字段和閾值上限數(shù)字段中分別提取目標(biāo)閾值下限數(shù)和目標(biāo)閾值上限數(shù)。[0074]步驟314:將所述目標(biāo)閾值下限數(shù)和目標(biāo)閾值上限數(shù)進(jìn)行組合，生成與所述生長階段編碼對(duì)應(yīng)的判定閾值范圍。[0075]在本發(fā)明實(shí)施例中，將提取的目標(biāo)閾值下限數(shù)和目標(biāo)閾值上限數(shù)按數(shù)值大小排序，若目標(biāo)閾值下限數(shù)小于目標(biāo)閾值上限數(shù)，則直接組合為閉區(qū)間形式的判定閾值范圍；若目標(biāo)閾值下限數(shù)大于目標(biāo)閾值上限數(shù)，則交換兩者數(shù)值后組合為閉區(qū)間，確保判定閾值范圍的下限值始終不大于上限值。[0076]本發(fā)明實(shí)施例通過作物生長天數(shù)與預(yù)設(shè)的生長周期階段劃分規(guī)則的動(dòng)態(tài)匹配，實(shí)現(xiàn)水分脅迫判定閾值的自適應(yīng)調(diào)整，解決傳統(tǒng)固定閾值方法無法適應(yīng)作物生育期變化的缺陷；將生長階段編碼與判定邊界精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)，確保水分狀態(tài)分類的科學(xué)性與可靠性；判定閾值范圍的閉區(qū)間組合機(jī)制規(guī)避了閾值順序錯(cuò)誤導(dǎo)致的邏輯異常，為高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化調(diào)控提供精確的決策依據(jù)。[0077]本發(fā)明提供了一個(gè)具體實(shí)施例，步驟104,將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集，具體包括如下步驟：步驟401:將所述水分脅迫指數(shù)的第一空間分布數(shù)據(jù)與所述微地形差異參數(shù)的第二空間分布數(shù)據(jù)進(jìn)行空間位置匹配，得到匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元。[0078]在該步驟中，第一空間分布數(shù)據(jù)指通過步驟301劃分的檢測區(qū)域計(jì)算得到的水分脅迫指數(shù)的空間集合，每個(gè)檢測區(qū)域?qū)?yīng)一個(gè)指數(shù)值，按空間坐標(biāo)排列形成的二維矩陣數(shù)據(jù)，用于反映作物水分狀態(tài)的田塊級(jí)分布特征。第二空間分布數(shù)據(jù)指通過步驟204劃分的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元計(jì)算得到的坡度標(biāo)準(zhǔn)差值的空間集合，每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元對(duì)應(yīng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差值，按空間坐標(biāo)排列形成的二維矩陣數(shù)據(jù)，用于量化高標(biāo)農(nóng)田中微小地形起伏的空間分布特征。匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元指通過空間位置對(duì)齊操作統(tǒng)一后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元，同時(shí)包括水分脅迫指數(shù)和微地形差異參數(shù)值，尺寸不變。[0079]在本發(fā)明實(shí)施例中，首先將水分脅迫指數(shù)按空間坐標(biāo)排列形成的第一空間分布數(shù)據(jù)，將坡度標(biāo)準(zhǔn)差值按空間坐標(biāo)排列形成第二空間分布數(shù)據(jù)；將兩種空間分布數(shù)據(jù)的地理坐標(biāo)系(如WGS84坐標(biāo)系或農(nóng)田局部平面坐標(biāo)系)進(jìn)行統(tǒng)一，確保相同坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的物理位置一致；若檢測區(qū)域與數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的尺寸一致，則直接按坐標(biāo)一一對(duì)應(yīng)；若尺寸不一致，則通過插值法將水分脅迫指數(shù)重新分配到數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元中心點(diǎn)，具體為：以數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元中心點(diǎn)為基準(zhǔn)，搜索其周圍預(yù)設(shè)半徑(如0.05米)內(nèi)的所有檢測區(qū)域的水分脅迫指數(shù)；對(duì)搜索到的水分脅迫指數(shù)取算術(shù)平均值，作為該數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的匹配值，將匹配后的每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元關(guān)聯(lián)其對(duì)應(yīng)的水分脅迫指數(shù)和微地形差異參數(shù)，形成匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元。[0080]步驟402:基于所述高標(biāo)農(nóng)田的作物類型對(duì)應(yīng)的需水敏感度參數(shù)和土壤持水能力參數(shù)，為每個(gè)匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元分配作物生理權(quán)重系數(shù)和地形特征權(quán)重系數(shù)。[0081]在該步驟中，需水敏感度參數(shù)指根據(jù)作物類型預(yù)設(shè)的數(shù)值(0-1),反映作物對(duì)水分短缺的耐受能力，例如水稻需水敏感度參數(shù)為0.9,玉米為0.7。土壤持水能力參數(shù)指根據(jù)土壤類型預(yù)設(shè)的數(shù)值(0-1),反映土壤保水性能，例如黏土為0.8,砂土為0.3.作物生理權(quán)重系數(shù)指分配至水分脅迫指數(shù)的權(quán)重值(0-1),與需水敏感度參數(shù)正相關(guān)，用于放大作物需水信號(hào)。地形特征權(quán)重系數(shù)指分配至微地形差異參數(shù)的權(quán)重值(0-1),與土壤持水能力參數(shù)負(fù)相[0082]在本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)高標(biāo)農(nóng)田種植的作物類型調(diào)用預(yù)設(shè)的需水敏感度參數(shù)和土壤持水能力參數(shù)，需水敏感度參數(shù)越高則作物生理權(quán)重系數(shù)越大，土壤持水能力參數(shù)越低則地形特征權(quán)重系數(shù)越大，并通過歸一化處理確保兩種權(quán)重系數(shù)之和恒為1,例如小麥需水敏感度參數(shù)0.8對(duì)應(yīng)作物生理權(quán)重系數(shù)0.7,砂土持水能力參數(shù)0.3對(duì)應(yīng)地形特征權(quán)重系數(shù)0.6。[0083]步驟403:結(jié)合每個(gè)匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元對(duì)應(yīng)的作物生理權(quán)重系數(shù)、地形特征權(quán)重系數(shù)、水分脅迫指數(shù)以及微地形差異參數(shù)，生成每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元對(duì)應(yīng)的融合權(quán)重值。[0084]在該步驟中，融合權(quán)重值指通過加權(quán)疊加生成的綜合參數(shù)值，同時(shí)反映作物需水緊迫性與地形水肥運(yùn)移效率。[0085]在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的水分脅迫指數(shù)乘以作物生理權(quán)重系數(shù)，微地形差異參數(shù)乘以地形特征權(quán)重系數(shù)，并將兩者的乘積結(jié)果相加生成融合權(quán)重值，計(jì)算公式為水分脅迫指數(shù)與作物生理權(quán)重系數(shù)的乘積加上微地形差異參數(shù)與地形特征權(quán)重系數(shù)的乘積，若計(jì)算結(jié)果超出0至2的范圍則按邊界值截?cái)?。[0086]步驟404:基于預(yù)設(shè)補(bǔ)償基準(zhǔn)值對(duì)所述融合權(quán)重值進(jìn)行比例縮放處理，以生成地形補(bǔ)償參數(shù)集。[0087]在該步驟中，預(yù)設(shè)補(bǔ)償基準(zhǔn)值指基于歷史灌溉效果設(shè)定的基準(zhǔn)數(shù)值，用于將融合權(quán)重值縮放至實(shí)際調(diào)控量綱(如灌溉時(shí)長倍數(shù))。[0088]在本發(fā)明實(shí)施例中，從歷史灌溉記錄中提取預(yù)設(shè)補(bǔ)償基準(zhǔn)值作為調(diào)控量綱基準(zhǔn)，將融合權(quán)重值除以該基準(zhǔn)值完成比例縮放，例如預(yù)設(shè)補(bǔ)償基準(zhǔn)值為0.5時(shí)，融合權(quán)重值0.8對(duì)應(yīng)的地形補(bǔ)償參數(shù)為1.6,最終將每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元對(duì)應(yīng)的縮放后的地形補(bǔ)償參數(shù)與空間坐標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成覆蓋全田塊的地形補(bǔ)償參數(shù)集。[0089]本發(fā)明實(shí)施例解決了傳統(tǒng)方法中(水分脅迫指數(shù))與地形特征(微地形差異參數(shù))孤立分析導(dǎo)致的調(diào)控偏差問題，實(shí)現(xiàn)高標(biāo)農(nóng)田水肥需求與地形導(dǎo)流能力的精準(zhǔn)匹配。[0090]本發(fā)明提供了一個(gè)具體實(shí)施例，步驟105,在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令，具體包括如下步驟：步驟501:將所述地形補(bǔ)償參數(shù)集與歷史灌溉記錄的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊處理，得到對(duì)齊后歷史灌溉記錄。[0091]在該步驟中，歷史灌溉記錄指過去存儲(chǔ)的灌溉操作數(shù)據(jù)，包括歷史灌溉日期、單次灌溉時(shí)長、區(qū)域流量分配比例等字段，用于分析歷史規(guī)律。時(shí)間序列數(shù)據(jù)指按時(shí)間順序排列的歷史灌溉記錄集合，其時(shí)間戳與作物生長階段嚴(yán)格關(guān)聯(lián)。[0092]在本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)地形補(bǔ)償參數(shù)集，按數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元編碼順序讀取每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的地形補(bǔ)償參數(shù)及該單元對(duì)應(yīng)的空間坐標(biāo)，從高標(biāo)農(nóng)田管理系統(tǒng)的灌溉日志數(shù)據(jù)庫中，按時(shí)間倒序篩選最近三年內(nèi)包括歷史灌溉日期、單次灌溉時(shí)長、區(qū)域劃分編碼及流量分配比例字段的完整的歷史灌溉記錄，生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)；通過時(shí)間軸匹配將歷史灌溉日期與地形補(bǔ)償參數(shù)對(duì)應(yīng)的作物生長天數(shù)對(duì)齊，將地形補(bǔ)償參數(shù)數(shù)據(jù)集中每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為與區(qū)域劃分編碼一致的坐標(biāo)系(如WGS84),并將區(qū)域劃分編碼映射至當(dāng)前數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元編碼體系，確保每個(gè)歷史灌溉記錄與當(dāng)前數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元在時(shí)空維度上嚴(yán)格對(duì)應(yīng)，最終生成對(duì)齊后歷史灌溉記錄。[0093]步驟502:基于對(duì)齊后歷史灌溉記錄和預(yù)設(shè)生長周期階段，生成與歷史灌溉日期對(duì)應(yīng)的歷史生長階段編碼。[0094]在該步驟中，對(duì)齊后歷史灌溉記錄指通過時(shí)空對(duì)齊操作關(guān)聯(lián)至當(dāng)前地形補(bǔ)償參數(shù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的歷史數(shù)據(jù)子集，確保時(shí)空維度一致性。預(yù)設(shè)生長周期階段指預(yù)先定義的作物生育期劃分規(guī)則，包括播種日期、各階段天數(shù)及與階段編碼的映射關(guān)系(如01-苗期、02-拔節(jié)期)。歷史灌溉日期指過去實(shí)際執(zhí)行灌溉操作的日期，用于匹配作物歷史生長階段。歷史生長階段編碼指通過歷史灌溉日期與播種日期計(jì)算生成的階段標(biāo)識(shí)符，反映歷史灌溉操作所處的生育期。[0095]在本發(fā)明實(shí)施例中，基于對(duì)齊后歷史灌溉記錄中的歷史灌溉日期和預(yù)設(shè)生長周期階段，計(jì)算歷史灌溉日期與歷史播種日期的間隔天數(shù)，將間隔天數(shù)與預(yù)設(shè)生長周期階段的時(shí)間區(qū)間進(jìn)行匹配(例如間隔70天對(duì)應(yīng)抽穗期編碼03),生成與歷史灌溉日期對(duì)應(yīng)的歷史生長階段編碼，用于標(biāo)識(shí)歷史灌溉操作所處的作物生育階段。[0096]步驟503:根據(jù)所述歷史生長階段編碼對(duì)應(yīng)的灌溉時(shí)長變化趨勢，結(jié)合所述地形補(bǔ)償參數(shù)集，計(jì)算脈沖灌溉時(shí)序因子。[0097]在該步驟中，灌溉時(shí)長變化趨勢指特定生長階段內(nèi)單次灌溉時(shí)長的歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律(如抽穗期時(shí)長逐周遞增5%)。脈沖灌溉時(shí)序因子指控制單次灌溉開啟時(shí)長的參數(shù)，初始值基于歷史時(shí)長與當(dāng)前地形補(bǔ)償參數(shù)計(jì)算。[0098]在本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)歷史生長階段編碼查詢對(duì)應(yīng)生長階段的灌溉時(shí)長變化趨勢(如抽穗期歷史平均單次灌溉時(shí)長為120秒),結(jié)合當(dāng)前地形補(bǔ)償參數(shù)集的地形補(bǔ)償參數(shù)均值(如地形補(bǔ)償參數(shù)均值為1.3),將歷史平均灌溉時(shí)長乘以地形補(bǔ)償參數(shù)均值生成初始的脈沖灌溉時(shí)序因子(例如120秒×1.3=156秒),作為脈沖灌溉的基準(zhǔn)控制參數(shù)。[0099]步驟504:根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集中相鄰數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元間的參數(shù)差異率，生成空間變化梯度，以為每個(gè)匹配后的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元分配流量分配權(quán)重。[0100]在該步驟中，參數(shù)差異率地形補(bǔ)償參數(shù)集中相鄰數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元間的地形補(bǔ)償參數(shù)變化速率，用于量化地形導(dǎo)流能力的空間差異程度，反映該區(qū)域地形起伏顯著?？臻g變化梯度指地形補(bǔ)償參數(shù)在相鄰數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元間的變化率，反映局部地形導(dǎo)流差異。流量分配權(quán)重指分配給每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的水肥流量比例，與空間變化梯度正相關(guān)，用于補(bǔ)償?shù)匦螌?dǎo)流差異。[0101]在本發(fā)明實(shí)施例中，遍歷地形補(bǔ)償參數(shù)集中的每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元，計(jì)算其與相鄰數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的參數(shù)差異率(相鄰數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元間的地形補(bǔ)償參數(shù)差除以單元水平間距),將所有參數(shù)差異率歸一化至0-1范圍，得到歸一化后的梯度值，梯度值越大表示地形導(dǎo)流能力變化越顯著,按正相關(guān)關(guān)系為每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元分配與歸一化后的梯度值正相關(guān)的流量分配權(quán)重(例如歸一化后的梯度值0.8對(duì)應(yīng)流量分配權(quán)重0.75),高權(quán)重區(qū)域優(yōu)先分配更多水肥流量以補(bǔ)償?shù)匦螌?dǎo)致的徑流損失。[0102]步驟505:在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中構(gòu)建時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，將所述脈沖灌溉時(shí)序因子和所述流量分配權(quán)重進(jìn)行多目標(biāo)約束優(yōu)化，生成脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值和流量分配權(quán)重優(yōu)化值。[0103]在該步驟中，脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值指通過多目標(biāo)優(yōu)化生成的最終單次灌溉時(shí)長參數(shù)，滿足地形適配與資源約束。流量分配權(quán)重優(yōu)化值指通過多目標(biāo)優(yōu)化生成的最終區(qū)域流量比例參數(shù)，平衡地形導(dǎo)流與全局均勻性。[0104]在本發(fā)明實(shí)施例中，在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中加載地形補(bǔ)償參數(shù)集(反映全局需水態(tài)勢)和歷史灌溉記錄(如生長階段編碼對(duì)應(yīng)的單次灌溉時(shí)長均值),設(shè)定日灌溉總量上限等多目標(biāo)約束條件，通過迭代優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，生成脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值和流量分配權(quán)重優(yōu)化值，使其同時(shí)滿足地形導(dǎo)流需求、歷史規(guī)律適配性以及資源總量限制。[0105]步驟506:將所述脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值和流量分配權(quán)重優(yōu)化值進(jìn)行指令封裝處理，生成多目標(biāo)灌溉控制指令。[0106]在本發(fā)明實(shí)施例中，將脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值(如138秒)和流量分配權(quán)重優(yōu)化值(如0.48)按數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元編碼(如G12、B07)進(jìn)行指令封裝，生成機(jī)器可解析的多目標(biāo)灌溉控制指令，其包括每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的編碼、時(shí)序參數(shù)及流量參數(shù)，驅(qū)動(dòng)灌溉系統(tǒng)執(zhí)行差異化調(diào)控，該指令通過5G網(wǎng)絡(luò)下發(fā)至灌溉控制系統(tǒng)執(zhí)行。[0107]本發(fā)明實(shí)施例通過時(shí)空對(duì)齊融合歷史灌溉規(guī)律與地形補(bǔ)償參數(shù)，結(jié)合5G邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)優(yōu)化能力，實(shí)現(xiàn)高標(biāo)農(nóng)田水肥調(diào)控的時(shí)空協(xié)同決策，相較于傳統(tǒng)方法，灌溉時(shí)長與流量分配可同時(shí)適配作物生育期需水變化和微地形導(dǎo)流差異，提升水肥利用率和地形復(fù)雜區(qū)域的灌溉均勻度。[0108]本發(fā)明提供了一個(gè)具體實(shí)施例，步驟505,在5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中構(gòu)建時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，將所述脈沖灌溉時(shí)序因子和所述流量分配權(quán)重進(jìn)行多目標(biāo)約束優(yōu)化，生成脈沖灌溉時(shí)序因子優(yōu)化值和流量分配權(quán)重優(yōu)化值，具體包括如下步驟：步驟511:基于歷史灌溉記錄和生長階段編碼，統(tǒng)計(jì)每個(gè)生長階段編碼對(duì)應(yīng)的單次灌溉時(shí)長均值和流量分配比例波動(dòng)范圍。[0109]在該步驟中，指同一生長階段編碼下所有歷史灌溉記錄中單次灌溉時(shí)長的算術(shù)平均值，反映該階段的標(biāo)準(zhǔn)灌溉時(shí)長。流量分配比例波動(dòng)范圍指同一生長階段編碼下流量分配比例的歷史最大值與最小值構(gòu)成的區(qū)間，用于限定權(quán)重調(diào)整的合理范圍。[0110]在本發(fā)明實(shí)施例中，首先根據(jù)生長階段編碼(如苗期編碼01、抽穗期編碼03)對(duì)歷史灌溉記錄進(jìn)行分組，計(jì)算每組內(nèi)所有單次灌溉時(shí)長的算術(shù)平均值作為該階段的單次灌溉時(shí)長均值，同時(shí)統(tǒng)計(jì)每組內(nèi)流量分配比例的最大值和最小值，生成流量分配比例波動(dòng)范圍(如抽穗期流量比例波動(dòng)范圍為0.5-0.7)。[0111]步驟512:設(shè)定多目標(biāo)約束條件，所述多目標(biāo)約束條件包括日灌溉總量上限、相鄰作物種植區(qū)域間的流量差異閾值以及設(shè)備運(yùn)行能耗閾值。[0112]在該步驟中，多目標(biāo)約束條件指優(yōu)化過程中需同時(shí)滿足的復(fù)合限制條件，包括資源總量、區(qū)域平衡及設(shè)備能力。日灌溉總量上限指單日允許的最大水肥灌溉量，根據(jù)水泵額定供水量及農(nóng)田面積計(jì)算得到。流量差異閾值指相鄰作物種植區(qū)域間單位時(shí)間流量分配比例的最大允許差值，用于防止局部過量或不足。設(shè)備運(yùn)行能耗閾值指灌溉設(shè)備單日最大允許運(yùn)行時(shí)長或耗電量，基于設(shè)備性能參數(shù)設(shè)定。[0113]在本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)高標(biāo)農(nóng)田的水泵日最大供水量設(shè)定日灌溉總量上限(如500噸),依據(jù)農(nóng)田地塊相鄰區(qū)域的作物需水特性差異設(shè)定流量差異閾值(如相鄰區(qū)域流量比例差不超過10%),并基于灌溉設(shè)備額定功率及運(yùn)行時(shí)間限制設(shè)定設(shè)備運(yùn)行能耗閾值(如單日最大運(yùn)行時(shí)長8小時(shí))。[0114]步驟513:基于所述單次灌溉時(shí)長均值以及所述流量分配比例波動(dòng)范圍，計(jì)算脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重的全局適配偏差值。[0115]在該步驟中，全局適配偏差值指當(dāng)前參數(shù)與歷史規(guī)律的偏離程度指標(biāo)，用于量化當(dāng)前參數(shù)與歷史規(guī)律的偏離程度。[0116]在本發(fā)明實(shí)施例中，將當(dāng)前脈沖灌溉時(shí)序因子(如160秒)與對(duì)應(yīng)生長階段的單次灌溉時(shí)長均值(如130秒)的差值絕對(duì)值，加上當(dāng)前流量分配權(quán)重(如0.7)與歷史流量分配比例波動(dòng)范圍上限(如0.6)的差值絕對(duì)值，生成綜合偏差值(即|160-130|+|0.7-0.6|=30.1)。[0117]步驟514:基于所述全局適配偏差值和所述參數(shù)差異率，在時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型中建立參數(shù)調(diào)整規(guī)則，所述參數(shù)調(diào)整規(guī)則包括脈沖灌溉時(shí)序因子的調(diào)整幅度與所述全局適配偏差值正相關(guān)，流量分配權(quán)重的調(diào)整方向與所述參數(shù)差異率正相關(guān)。[0118]在該步驟中，參數(shù)調(diào)整規(guī)則指優(yōu)化過程中參數(shù)修改的邏輯依據(jù)。[0119]在本發(fā)明實(shí)施例中，在時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型中定義脈沖灌溉時(shí)序因子的調(diào)整幅度為全局適配偏差值的預(yù)設(shè)比例(如偏差值×0.1),同時(shí)規(guī)定流量分配權(quán)重的調(diào)整方向需與地形補(bǔ)償參數(shù)集中相鄰網(wǎng)格單元的參數(shù)差異率正相關(guān)(如差異率0.8對(duì)應(yīng)權(quán)重調(diào)整幅度+0.15),且調(diào)整后的權(quán)重不得超出歷史流量分配比例波動(dòng)范圍。[0120]步驟515:根據(jù)所述參數(shù)調(diào)整規(guī)則，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，