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数字灌区技术是一种基于现代信息和通信技术的灌溉管理方法，它通过集成传感器、网络通信和数据分析等技术，实现对灌溉系统的智能化监测和控制。然而，尽管数字灌区技术在提高灌溉效率和节约水资源方面具有巨大潜力，但它也面临着一些挑战和问题。存在问题详见《机器学习在智慧灌溉领域的应用 一 问题和发展》，《数字灌溉路途尚远，仍然需要努力》，《智慧灌溉决策问题及其解决方案-存在的问题》，《智慧灌溉需要了解和注意的地方》。
农作物产量和质量：数字灌区系统可以实现对灌溉水量和灌溉时间的精确控制，从而提供了最适宜的水分供应给作物。通过对比数字灌区系统与传统灌溉系统的农作物产量和质量，可以评估数字灌区对作物生长和产量的影响。
数字灌区项目是一个旨在提高农业灌溉效率的创新计划。它利用数字技术和智能系统来监测和管理农田的水资源使用。该项目的目标是减少水的浪费，提高农作物的产量和质量。
在数字灌区中，智能控制的应用案例有很多。更多内容详见《谈谈数字农业如何落地生根》，《机器学习在智慧灌溉领域的应用 一 智慧灌溉的背景和目标》，《数字灌溉中作物模型应用的研究进展》，《浅谈农业数字化》，《现代灌溉实用技术- 灌溉数字化技术》。
智能灌溉系统的设计与实现是一个涉及多个方面的复杂任务。详细内容见《 现代灌溉实用技术- 灌溉决策支持系统的设计和实现》，《智慧灌溉如何实现“从而”的》，《智慧灌溉系统开发技术路线- 1. 数据是基础》。
灌溉设备的自动化控制是灌区决策支持系统中的一个重要功能，它可以通过智能化技术和传感器网络实现对灌溉设备的远程监控和控制。更多内容详见《灌溉自动化技术》。以下是灌溉设备自动化控制的设计与应用方面的一些主要内容：
灌区决策支持系统（Irrigation District Decision Support System，IDDSS）是一种专门为灌区管理者和农民设计的决策支持工具，旨在帮助他们进行灌溉决策和管理。
灌溉调度是指合理安排灌溉时间、水量和频率，以满足作物的水分需求，并最大程度地提高灌溉效率和水资源利用率。
在处理作物生长数据之前，预处理是非常重要的步骤，它可以帮助我们清洗和转换原始数据，以便进行后续的统计分析。以下是一些常用的作物生长数据预处理方法：
作物生长监测和生理参数测定是灌溉决策中非常重要的一部分，可以通过这些数据来修正作物模型参数，从而得到作物生长发育模拟模型，也叫数字孪生模型，更好地制定灌溉决策方案。
气象传感器是一种用于测量和监测气象参数的设备，包括温度、湿度、风速、降雨量等。
土壤水分传感器是为了充分利用灌溉系统的优势，定期监测土壤、灌溉水和作物的实际状况的需要而安装的。为了便于收集灌溉系统管理的有用数据，提供全面的高质量传感器，无论是独立的还是可直接链接到云端服务器的传感器都十分重要。
作物生长模型和作物需水计算是农业领域中重要的研究方向，用于预测和优化作物的生长过程和灌溉管理。下面将介绍作物生长模型和作物需水计算的相关内容。更多内容详见《数字灌溉中作物模型应用的研究进展》。
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