灌溉是农业生产中的重要环节，但目前全球淡水资源普遍匮乏，全球80多个国家的约15亿人口面临淡水不足的问题[32]。因此农业生产中如何合理高效利用有限的水资源是农业可持续发展的重点。当前农田灌溉基本通过水泵或埋入地下的机井装置，同时基于传感器技术，通过机井灌溉控制器对农田机井进行取水管理，以IC卡刷卡取水的方式取代传统的专人管理水泵，初步实现农业用水计量，水资源信息的自动化采集和测控。灌溉方式大致分为漫灌、喷灌和滴灌三种类型，其中滴灌技术相对最能充分利用水资源，农作物的吸收利用率也高。但不管哪种方式都还需要人为根据经验判断土壤的缺水程度后发出指令进行才能进行下一步的操作。不仅费时费力，而且人为经验判断的误差较大。
伴随物联网技术的发展，采集数据的范围越来越广，类型逐渐丰富。经历了从单一维度的数据到立体多维环境气候地理信息数据的发展过程。充分的数据维度及庞大的数据量积累也成为人工智能应用的基础，人工智能技术的突破，使得根据土壤和作物的实际需求进行智能灌溉成为可能。具体过程为，首先对不同来源不同类型的数据进行结构化处理，其次通过深度学习技术实时分析土壤和作物的缺水情况以及天气状况，进而给出决策建议或自动决策进行灌溉操作。根据作物所需实现智能灌溉，一方面可以优化作物品质提高产量，另外一方面也可以节约水资源，实现水资源的高效利用。目前农业科研机构及一些创新企业正在进行这方面的研究。比如美国农业智能灌溉解决方案科技企业CropX开发的一款土壤探测硬件，支持探测地形、土壤结构和含水量，并通过无线装置实时把数据发到服务器上，然后通过数据分析土壤需要的灌溉量，再把这个灌溉数据实时发送给农户。通过这个装置和系统，免去人为经验判断误差带来的浪费及损失，帮农户在灌溉方面节约了大量的水资源，并做到实时反馈。(www.xing528.com)
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