珠海仁智灌区智慧灌溉需水量预测决策数据

该数据是指导精准灌溉决策的核心预测数据，其生成过程首先整合来自田间物联网气象站、土壤湿度传感器及卫星遥感影像的多源实时数据，包括温度、湿度、光照、土壤含水率和作物冠层指数；随后，系统采用彭曼-蒙特斯公式计算参考作物蒸散量，并结合不同生育期的作物系数进行修正，同时通过机器学习算法挖掘历史灌溉与气象数据间的深层关联，最终融合物理模型与数据驱动模型得出未来7至15天的逐日作物需水量预测值。该数据主要用于灌区调度管理平台的智能配水模块，为动态制定灌溉计划提供科学依据。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集整合田间气象站、土壤传感器及卫星遥感等多源实时数据，采用彭曼-蒙特斯公式与机器学习融合的混合模型，生成未来7至15天的逐日作物需水量预测值。数据经清洗、指标提取及多维权重评估后，输出日需水量、灌溉建议量等结构化结果，为灌区调度平台的智能配水模块提供科学依据，助力实现精准灌溉与农业节水。