基于智能农作物生长模型的智能灌溉控制系统及方法

本发明涉及农业灌溉技术领域，具体为基于智能农作物生长模型的智能灌溉控制系统及方法。方法包括：采集作物生长环境的温湿度、光照和土壤水分数据,并将其作为机器学习模型的输入；利用LSTM机器学习算法,构建作物生长模型,用于预测作物生长趋势和计算灌溉需水量；在作物生长过程中,通过阶段性采集作物图像数据,并与标准生长图像进行比对,计算相似度和校正系数,对预测的生长趋势进行实时校正；根据校正后的生长趋势,动态调整灌溉需水量,形成闭环反馈控制；根据修正后的灌溉需水量,精准控制灌溉设备进行灌溉,实现作物生长的智能监测和水资源的高效利用。