卫星遥感监测

利用多光谱卫星数据获取灌区植被指数、土壤湿度等宏观信息，实现大范围旱情监测。

 

* 无人机巡检系统

高频次低空飞行，获取高分辨率农田影像，识别作物长势异常与渠道渗漏点。

 

* 物联网传感器网络

部署土壤墒情、气象、水位等传感器，实时采集墒情、降雨、蒸发量等数据。

 

* 数据融合中台

整合多源异构数据，通过时空对齐与质量控制，生成统一监测数据产品。

地理信息建模（GIS+BIM）

融合倾斜摄影与BIM技术，构建渠道、闸门、农田等设施的毫米级精度三维模型。

 

* 水文动态耦合模型

集成土壤-作物-大气连续体模型，模拟水分运移与作物吸水过程。

 

* 实时数据驱动更新

通过传感器数据动态调整模型参数，保持虚拟与物理灌区状态同步。

 

* 可视化交互平台

支持三维场景中任意剖切、水量模拟推演与工程方案预演。

作物需水预测模型

基于LSTM神经网络分析历史气象、土壤及作物阶段需水规律，生成未来7天需水曲线。

 

* 多目标优化算法

统筹节水、能耗、产量目标，求解最优灌溉时长与轮次组合。

 

* 异常诊断系统

通过模式识别检测设备故障（如闸门卡阻）与灌溉异常（如渗漏超标）。

 

* 知识图谱应用

整合农艺专家规则与历史案例，提供病虫害防治等辅助决策建议。

自适应灌溉策略

根据实时墒情与预报降雨动态调整灌溉计划，避免无效灌溉。

 

* 闸群协同联控

通过分布式控制算法实现多闸门联动，确保水流均衡分配。

 

* 移动端远程操控

支持APP一键启停泵站、调节闸门开度，操作记录区块链存证。

 

* 应急响应机制

暴雨预警时自动启动渠道排水模式，洪峰流量智能消纳。