综述：智能灌溉技术回顾

这篇综述系统梳理了智能灌溉（Smart Irrigation）从传统重力灌溉到AI驱动的全自动化管理（farmerless irrigation）的演进历程，重点探讨了物联网（IoT）、大数据和机器学习（ML）技术在提升水利用效率（WUE）中的应用，同时指出传感器部署、农民接受度和系统互操作性等关键挑战。

　　

智能灌溉技术回顾：从传统到AI驱动的变革

摘要

全球水资源短缺背景下，智能灌溉通过精准控制作物需水量成为农业变革的核心。当前研究融合物联网（IoT）、人工智能（AI）和大数据技术，将土壤-植物-大气连续体（SPAC）模型与数据驱动方法结合，显著提升灌溉效率。然而，农民接受度低、传感器成本高及系统碎片化仍是实现全自动化（farmerless irrigation）的主要障碍。

引言

灌溉消耗全球70%淡水资源，但传统重力灌溉效率不足40%。智能灌溉通过动态监测土壤湿度、气象数据和作物蒸散发（ET_c），结合优化算法实现按需灌溉，可将水利用效率（WUE）提升30%以上。例如，机器学习模型通过分析多光谱遥感数据，预测作物水分胁迫指数（CWSI），指导精准灌溉决策。

智能灌溉的演进

1. 机械化阶段：20世纪泵灌技术普及，但依赖经验决策。
2. 模型驱动阶段：基于Penman-Monteith方程计算参考蒸散发（ET₀），但需大量气象参数。
3. 数据驱动阶段：IoT传感器实时采集土壤电导率（EC_a）和茎秆水势（Ψ_stem），结合随机森林（RF）等算法优化灌溉。
4. AI自动化阶段：数字孪生（Digital Twin）技术模拟田间水循环，实现闭环控制。

关键挑战

• 技术层面：低成本土壤湿度传感器（如电容式VS. TDR）的精度与耐久性矛盾。
• 社会层面：农民对AI模型的信任缺失，需通过可解释性（XAI）工具增强透明度。
• 系统整合：LoRaWAN^?与5G通信协议的互操作性亟待标准化。

未来展望

边缘计算（Edge Computing）将推动分布式决策，而联邦学习（Federated Learning）可解决农业数据孤岛问题。最终，智能灌溉或将成为应对气候变化的“数字农田”基石。

（注：全文严格依据原文内容缩编，未添加外部信息）