基于物联网多模态数据驱动的深度学习网络优化小麦作物灌溉精准农业研究

本研究针对小麦种植中灌溉频率与水分需求监测难题，创新性地融合物联网(IoT)多模态传感器数据与深度学习技术(VGG16/19、ResNet50/101、MobileNet)，构建了CNNVGG19 -EF-DNNEF 混合模型，实现灌溉频率预测准确率达97.9%。该成果为精准农业提供了低成本、高精度的智能灌溉解决方案，对提升水资源利用效率具有重要实践意义。

　　

在全球水资源日益紧张的背景下，农业灌溉效率提升成为关乎粮食安全的核心议题。小麦作为主要粮食作物，其生长过程中灌溉频率与水分需求的精准监测长期依赖人工经验判断，存在效率低下、误差率高等问题。传统方法如Cropwat 8.0软件虽能计算蒸散发量，但无法实时响应动态环境变化。更棘手的是，植物水分状态受环境因子(EF)如风速(WS)、空气温度(T)、相对湿度(RH)等多维度因素影响，单一数据源难以全面反映作物真实需求。

针对这一挑战，浙江大学的研究团队创新性地将物联网(IoT)技术与深度学习相结合，开发了一套多模态数据驱动的智能灌溉系统。研究通过部署数字相机、土壤湿度传感器等IoT设备，同步采集小麦生长图像与环境参数，并构建了包含VGG16、ResNet50等5种迁移学习模型与CNN-DNN混合架构的深度学习网络。实验结果显示，融合VGG16环境特征(EF)的CNN模型验证准确率达96.2%，而CNN_VGG19
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三联模型更将性能提升至97.9%，其精确度、F值、召回率及交并比(IoU)分别达到98%、97.9%、97.9%和95.9%。该成果发表于《Expert Systems with Applications》，为精准农业提供了可落地的技术范式。

关键技术方法
研究团队在30盆盆栽小麦（品种：Baomai218）上建立3×4m塑料温室实验场，通过IoT传感器持续采集植物图像、风速、土壤湿度、温湿度等数据。采用数据增强技术（如图像翻转/旋转）扩充样本，对比评估CNN、DNN与VGG16/19、ResNet50/101、MobileNet等预训练模型的性能差异，最终构建融合环境特征的混合深度学习架构。

研究结果

实验材料与设计
在杭州进行的控制实验中，研究人员通过调节灌水量建立不同水分梯度，同步记录小麦各生长阶段的图像与环境参数。实验设计特别关注了环境因子对土壤蒸发与植物蒸腾的复合影响，为模型训练提供多维度数据支撑。

重初始化深度网络与CNN的评估
对比分析表明，迁移学习特征中VGG16-EF组合表现最优（96.2%），显著优于其他预训练模型。数据增强使模型对不同生长阶段的灌溉需求识别鲁棒性提升23.5%，证实多模态数据融合的有效性。

结论
该研究开创性地将IoT多源数据与深度迁移学习结合，解决了传统灌溉管理中数据维度单一、响应滞后的问题。CNN_VGG19
-EF-DNN_EF
模型的优异表现证实：环境特征与植物表型图像的协同分析可突破单一数据源的局限性。这项技术不仅为智能灌溉系统提供了可扩展的框架，其方法论对作物表型组学、精准农业等领域均有重要启示。未来研究可进一步探索该模型在大田环境下的适应性，以及与其他作物生长参数的关联分析。