针对农业滴灌系统的智能灌溉施肥相关技术，研发了面向滴灌系统的动态决策模型、大语言模型，模型准确率达到行业应用水平。研发农业垂直领域大语言模型，通过整合管网设计规范、设备参数库及历史故障案例构建知识图谱，支持自然语言交互及多模态指令解析，采用LoRA微调技术压缩模型参数量，可生成设备维护方案与调优建议，推动滴灌管理从“专家依赖”向“AI自主决策”转型。融合土壤墒情、气象预报、作物生理多源异构数据，构建时空预
原文链接：https://www.cau.edu.cn/xnqnxzgbshrgzngwxxhj/1990d8b74ecc4b9e9aec2e206ff2ff45.htm
approaches and technologies used, and the positive results that studies have shown, there are several aspects that could be investigated in greater depth. These approaches can integrate edge computing to enhance real-time monitoring and control of DI in almond orchards, optimizing water use through AI-driven sensor data processing at the field level. By processing data locally, edge computing reduces latency, enabling faster and more precise irrigation adjustments based on environmental conditions. Combining AI algorithms with soil moisture and climate can optimize water distribution, minimize
AI驱动的智能灌溉系统通过以下流程工作：田间部署的各类传感器实时采集土壤湿度、温度、电导率等数据，经低功耗无线传输节点稳定传输至云端；云端系统融合气象预报、土壤墒情和作物生长模型，既运用传统作物需水规律，又借助AI算法优化施肥配方，为农民提供精确到每一块田的灌溉、施肥操作指南。系统具备自适应调节能力，可根据作物不同生育期的需水需肥特性自动调整灌溉策略，如苗期采用小流量高频次灌溉，生殖生长期保证水肥充足
境等多维传感数据，基于区域水平衡和多种先进深度学习算法，实现了土壤－作物－大气水动态高精度仿真，创新AIOT智能灌溉系统，实现灌溉自主决策与精准执行。
“该系统就像是给农田装上了‘智慧大脑’，不仅能‘看见’
物需水状态，还能‘预测’未来水分变化，并‘自主执行’灌溉命令，实现水资源的按需分配与高效利用。”团队成员介绍道。
目前，该项目已完成系统原型开发与仿真验证，预期应用效果显示，该系统具备提升灌溉水利用效率
AI-supported irrigation
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The Effects of AI-Supported Autonomous Irrigation Systems on Water Efficiency and Plant Quality: A Case Study of Ledeb.
Gülcay Ercan Oğuztürk, Caner Murat, Meryem Yurtseven, Türker Oğuztürk
Plants (Basel). Mar 03, 2025.14(5): Electronic
Source:PubMed PMID: 40094768 doi:10.3390/plants14050770
Cherry Tomato Production in Intelligent Greenhouses-Sensors and AI for Control of Climate, Irrigation, Crop Yield, and Quality.
Silke Hemming, Feije de Zwart, Anne Elings, Anna Petropoulou, Isabella Righini
Sensors (Basel). N
原文链接：https://ngdc.cncb.ac.cn/openlb/publication?term=AI-supported%20irrigation
态研判，精准供给
传感器网络实时捕捉土壤湿度、pH值、氮磷钾含量，气象站同步传输温度、光照、降雨数据——AI软件将这些信息整合分析，动态评估土壤肥力与环境适配性。它能自动判断灌溉时机与水量，精准推荐施肥种类
剂量，从源头避免资源浪费。在广西某蓝莓大棚，土地AI系统通过施肥量精准控制，将每亩年产值提升至8万元，让“按需供给”落地见效。
# 02
病虫害防治：早期识别，精准施策
无人机航拍、卫星多光谱图像、田间摄像头捕捉的
原文链接：http://www.enongzi.com/news/details/aa7346ec-cda3-4c19-8dc6-483f37771974
供水压力减少渗漏损耗；在工业园区冷却用水需求增加时，自动提高再生水输送比例，减少新鲜水消耗。
在农业灌溉场景，AI系统 可以 根据作物当前生长阶段的需水规律、土壤墒情传感器实时 数据与24小时天气预报，精准计算
每块农田的当前需水量 。联动智能滴灌、喷灌设备，当土壤湿度低于阈值时自动启动灌溉，若预报有降雨则提前暂停 或推迟灌溉。相比传统定时灌溉，这种方式既能节水，还能提升作物产量。
在调水工程场景，AI系统可以通过分
原文链接：https://www.chinawater.com.cn/ztgz/xwzt/2026kpy/aizqy/szy/202609/t20260916_1074208.html
的情况：
指导教师承担科研课题情况：
指导教师对本项目的支持情况：
项目简介： 本项目为“智溉良田”物联网AI农业智控系统，针对中小农户灌溉粗放、效率低下的痛点，打造低成本、易操作的“端-边-云-智”一体化方案。
过多源传感器实时采集农田数据，结合轻量化AI模型实现智能灌溉、水肥控制与断网兜底，支持方言语音交互，让老年农户也能轻松上手。系统可节水30%、节肥20%以上，助力农户增产增收，推动智慧农业技术下沉落地。
原文链接：http://gjcxcy.bjtu.edu.cn/NewLXItemListForStudentDetail.aspx?IsLXItem=1&ItemNo=1577470
优秀成果展示——智能气象节水灌溉技术研究及示范应用
发布者： 来源： 发布时间：2026/8/12 0:00:00 标签:
成果评价编号：中气科成评[2025]057
评价结果：优秀二等
成果名称：智能气象节水灌溉技术研究及示范应用
完成单位：内蒙古自治区生态与农业气象中心、内蒙古自治区气象台、兴安盟气象局、通辽市气象局、突泉县气象局、巴彦淖尔市气象局
成果形式：应用研究和技术开发类-方法
研究领域：气象服务与应用气象
评价年份：
完成人：武荣盛、
AI+精准农业：无人机巡田与智能灌溉如何让每亩地多赚300元
找方案
770人浏览 · 2026-10-06 10:00:00
找方案 · 2026-10-06 10:00:00 发布
一、寿光菜农的手机AI助手
2026年4月，山东寿光。
菜农老王种了6个大棚的番茄。早上进棚时，他发现几
番茄叶片上有黄色斑点。不确定是什么病。
老王掏出手机，打开”AI农技”APP，对着病叶拍了一张照片。3秒后，屏幕显示诊断结果：“番茄早疫病，置信度96%。建议用药：嘧菌酯或百菌清，间隔7天喷施2-3次。同时注意降低棚内湿