一种土壤湿度预测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及湿度预测技术领域，尤其涉及一种土壤湿度预测方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.土壤湿度是农作物生长的关键因子，土壤湿度的预测结果可作为农作物灌溉的重要指导依据，因此，如何预测土壤湿度成为了重点研究内容。
3.在现有技术中，通常是根据当地的气象数据，预测未来几天的土壤湿度，但是，由于土壤湿度不仅仅只受气象因素的影响，导致现有技术得到的土壤湿度预测结果的准确性较低。


技术实现要素：

4.本技术提供一种土壤湿度预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术得到的土壤湿度预测结果的准确性较低等缺陷。
5.本技术第一个方面提供一种土壤湿度预测方法，包括：
6.获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息；
7.根据所述目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息；
8.根据所述农作物生长阶段信息，确定农作物在当前生长阶段的需水量；
9.根据所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和所述农作物在当前生长阶段的需水量，确定所述目标区域的土壤湿度预测结果。
10.可选的，所述当前气象信息包括当前气象数据和当前环流数据，所述根据所述目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息，包括：
11.根据所述目标区域的当前气象数据和当前环流数据，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息；
12.根据所述目标区域的当前土壤湿度和所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。
13.可选的，获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息，包括：
14.将所述目标区域划分为若干个区域网格；
15.获取各所述区域网格的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息。
16.可选的，所述根据所述目标区域的当前土壤湿度和所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息，包括：
17.根据各所述区域网格的当前土壤湿度，确定所述目标区域的土壤湿度空间影响结果；
18.根据所述目标区域的土壤湿度空间影响结果和所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。
19.可选的，所述根据所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和所述农作物在当前生长阶段的需水量，确定所述目标区域的土壤湿度预测结果，包括：
20.根据所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和所述农作物在当前生长阶段的需水量，确定所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息；
21.根据所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定所述农作物在所述预设时间步长内的需水量变化信息；
22.根据所述农作物在所述预设时间步长内的需水量变化信息和所述土壤湿度预测信息，确定所述目标区域的土壤湿度预测结果。
23.可选的，还包括：
24.根据所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围；
25.根据所述目标区域的土壤湿度预测结果和所述目标土壤湿度范围，确定所述目标区域的农作物灌溉策略。
26.可选的，所述根据所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围，包括：
27.根据所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息，判断所述农作物在所述预设时间步长内是否将进入下一生长阶段；
28.若所述农作物在所述预设时间步长内将进入下一生长阶段，则将所述下一生长阶段的适宜土壤湿度范围，确定为所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围；
29.若所述农作物在所述预设时间步长内不进入下一生长阶段，则将当前生长阶段的适宜土壤湿度范围，确定为所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围。
30.本技术第二个方面提供一种土壤湿度预测装置，包括：
31.获取模块，用于获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息；
32.第一确定模块，用于根据所述目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息；
33.第二确定模块，用于根据所述农作物生长阶段信息，确定农作物在当前生长阶段的需水量；
34.预测模块，用于根据所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和所述农作物在当前生长阶段的需水量，确定所述目标区域的土壤湿度预测结果。
35.可选的，所述当前气象信息包括当前气象数据和当前环流数据，所述第一确定模块，具体用于：
36.根据所述目标区域的当前气象数据和当前环流数据，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息；
37.根据所述目标区域的当前土壤湿度和所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。
38.可选的，所述获取模块，具体用于：
39.将所述目标区域划分为若干个区域网格；
40.获取各所述区域网格的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息。
41.可选的，所述第一确定模块，具体用于：
42.根据各所述区域网格的当前土壤湿度，确定所述目标区域的土壤湿度空间影响结果；
43.根据所述目标区域的土壤湿度空间影响结果和所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。
44.可选的，所述预测模块，具体用于：
45.根据所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和所述农作物在当前生长阶段的需水量，确定所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息；
46.根据所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定所述农作物在所述预设时间步长内的需水量变化信息；
47.根据所述农作物在所述预设时间步长内的需水量变化信息和所述土壤湿度预测信息，确定所述目标区域的土壤湿度预测结果。
48.可选的，所述预测模块，还用于：
49.根据所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围；
50.根据所述目标区域的土壤湿度预测结果和所述目标土壤湿度范围，确定所述目标区域的农作物灌溉策略。
51.可选的，所述预测模块，具体用于：
52.根据所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息，判断所述农作物在所述预设时间步长内是否将进入下一生长阶段；
53.若所述农作物在所述预设时间步长内将进入下一生长阶段，则将所述下一生长阶段的适宜土壤湿度范围，确定为所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围；
54.若所述农作物在所述预设时间步长内不进入下一生长阶段，则将当前生长阶段的适宜土壤湿度范围，确定为所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围。
55.本技术第三个方面提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；
56.所述存储器存储计算机执行指令；
57.所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一个方面以及第一个方面各种可能的设计所述的方法。
58.本技术第四个方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一个方面以及第一个方面各种可能的设计所述的方法。
59.本技术技术方案，具有如下优点：
60.本技术提供一种土壤湿度预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息；根据目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息；根据农作物生长阶段信息，确定农作物在当前生长阶段的需水量；根据目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在当前生长阶段的需水量，确定目标区域的土壤湿度预测
结果。上述方案提供的方法，通过将农作物生长阶段信息表征的农作物需水量作为土壤湿度预测的重要影响因子，在对目标区域进行土壤湿度预测时考虑到农作物对土壤水分的吸收，提高了土壤湿度预测结果的准确性。
附图说明
61.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
62.图1为本技术实施例基于的土壤湿度预测系统的结构示意图；
63.图2为本技术实施例提供的土壤湿度预测方法的流程示意图；
64.图3为本技术实施例提供的土壤湿度预测装置的结构示意图；
65.图4为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
66.通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。
具体实施方式
67.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
68.此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。在以下各实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
69.在现有技术中，通常是根据当地的气象数据，预测未来几天的土壤湿度，近年来人工智能算法逐渐被应用在土壤湿度预测领域，但是传统的机器学习模型主要聚焦在目标值(土壤湿度)对气象要素的时间依赖性的影响，一方面土壤湿度随时间动态变化，农作物的生长状态和需水量也随之变化，另一方面现有的技术预测的是干旱程度，欠缺直接对农作物需水量预测，此外传统的机器学习模型未考虑到气象要素的空间信息对土壤湿度的影响，导致无法准确预测土壤湿度，也就无法对小麦等农作物的生长提供准确的干旱预警。
70.针对上述问题，本技术实施例提供的土壤湿度预测方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息；根据目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息；根据农作物生长阶段信息，确定农作物在当前生长阶段的需水量；根据目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在当前生长阶段的需水量，确定目标区域的土壤湿度预测结果。上述方案提供的方法，通过将农作物生长阶段信息表征的农作物需水量作为土壤湿度预测的重要影响因子，在对目标区域进行土壤湿度预测时考虑到农作物对土壤水分的吸收，提高了土壤湿度预测结果的准确性。
71.下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某
些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明实施例进行描述。
72.首先，对本技术所基于的土壤湿度预测系统的结构进行说明：
73.本技术实施例提供的土壤湿度预测方法、装置、电子设备及存储介质，适用于对农作物种植地的土壤湿度进行预测。如图1所示，为本技术实施例基于的土壤湿度预测系统的结构示意图，主要包括数据采集装置和土壤湿度预测装置。具体地，数据采集装置用于采集农作物种植地的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息等，并将采集到的信息发送给土壤湿度预测装置，该装置根据得到的信息，预测该农作物种植地的土壤湿度。
74.本技术实施例提供了一种土壤湿度预测方法，用于对农作物种植地的土壤湿度进行预测。本技术实施例的执行主体为电子设备，比如服务器、台式电脑、笔记本电脑、平板电脑及其他可用于对农作物种植地的土壤湿度进行预测的电子设备。
75.如图2所示，为本技术实施例提供的土壤湿度预测方法的流程示意图，该方法包括：
76.步骤201，获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息。
77.其中，目标区域具体指农作物种植地，农作物可以是小麦或玉米等。
78.步骤202，根据目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。
79.其中，预设时间步长可以是7天或30天等。
80.需要说明的是，土壤湿度主要受降水量和蒸散量等气象要素的影响，因此当前气象信息可以作为土壤湿度预测的主要依据。
81.具体地，可以根据当前气象数据表征的未来几天的降水量和蒸散量等气象要素，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化情况，进而结合当前土壤湿度，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。其中，土壤湿度预测信息表征土壤湿度仅受气象因素影响情况下的预测结果。
82.步骤203，根据农作物生长阶段信息，确定农作物在当前生长阶段的需水量。
83.其中，当农作物为小麦时，农作物的生长阶段至少分为播种阶段、拔叶阶段、开花阶段和成熟阶段。
84.具体地，可以根据农作物生长阶段信息表征的农作物当前生长阶段及其各生长阶段对应的需水量，确定农作物在当前生长阶段的需水量。
85.步骤204，根据目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在当前生长阶段的需水量，确定目标区域的土壤湿度预测结果。
86.具体地，可以根据农作物在当前生长阶段的需水量，确定农作物在预设时间步长内的土壤水分吸收量，进而结合目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在预设时间步长内的土壤水分吸收量，确定目标区域的土壤湿度预测结果。
87.在上述实施例的基础上，为了进一步提高最终得到的土壤湿度预测结果的准确性，作为一种可实施的方式，在一实施例中，当前气象信息包括当前气象数据和当前环流数据，根据目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息，包括：
88.步骤2021，根据目标区域的当前气象数据和当前环流数据，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息；
89.步骤2022，根据目标区域的当前土壤湿度和目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。
90.其中，当前气象数据具体可以包括降水量、月最高气温、月最低气温、月平均气温、月平均相对湿度、月平均气压和月平均辐射等，当前环流数据具体指大尺度环流数据，如200hpa、500hpa和1000hp的位势高度场，以及850hpa的气温场。
91.具体地，可以基于预设的土壤湿度预测信息预测模型，确定目标区域在当前气象数据和当前环流数据下的土壤湿度预测信息。其中，预设的土壤湿度预测信息预测模型具体可以采用predrnn++模型，predrnn++模型提供了一种提供了端到端建模工作流，特征提取过程集成到建模过程中，允许模型自主学习特征，相比于传统机器学习模型，predrnn++模型不受制于预先设计的特征。内部结构由stack-lstm变成了causal-lstm，既由并列计算变成了级联计算。这种新设计的级联记忆使预测模型对短期突变的更大建模能力。相比与stack convlstm时序模型在时间步(step to step)的过程中就是普通的每层相连，不会有额外的建模能力；predrnn++模型的创新在于每个时间的传播既有每层的连接，同时从最深层(l层)传播回到第1层，增加了时间步的传播深度，在第一层添加gradient highway unit(ghu)结构，避免在神经网络深度传递中出现梯度消失的情况。
92.具体地，针对土壤湿度预测信息预测模型的训练过程，预先构建数据集，数据集包括目标区域在过去几年的气象数据、环流数据和土壤湿度数据，然后将数据集划分为训练集和测试集。基于训练集中每条数据表征的气象数据和环流数据对土壤湿度数据的影响，建立气象信息与土壤湿度预测信息之间的对应关系，以降低损失函数为目标，进行模型调参，直至达到损失最小，以得到训练后的土壤湿度预测信息预测模型。然后基于测试集，对训练后的土壤湿度预测信息预测模型进行测试，以验证模型的准确性。
93.其中，在数据集构建过程中，可以根据如下归一化公式，对气象数据、环流数据和土壤湿度数据进行归一化处理：
[0094][0095]
x
scaled
＝
std
×
(max-min)+min
[0096]
其中，x
min
是每列中的最小值组成的行向量；min
max
是每列中的最大值组成的行向量；max是映射到的区间最大值，默认是1；min是映射到的区间最小值，默认是0；x
std
是标准化结果；x
scaled
是归一化结果。
[0097]
具体地，在模型测试过程中，可以根据如下评价函数，计算模型输出的预测值和实测值之间的误差：
[0098][0099][0100]
其中，表示预测土壤湿度，表示实测土壤湿度；rmse范围在0至正无穷，rmse
越小，表明误差越小；nse范围在负无穷至1，nse越接近1，表明预测值与实测值的过程吻合性越好。
[0101]
具体地，在一实施例中，考虑土壤湿度预测对气象要素时间依赖性的基础上，如何进一步深入融合相关要素空间变化信息对预测的影响是待解决的难题。为了解决该问题，可以将目标区域划分为若干个区域网格；获取各区域网格的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息。
[0102]
进一步地，在一实施例中，可以根据各区域网格的当前土壤湿度，确定目标区域的土壤湿度空间影响结果；根据目标区域的土壤湿度空间影响结果和目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。
[0103]
需要说明的是，目标区域中各区域网格受地势高低等空间变化的影响，不同区域网络的土壤湿度存在一定的差异。
[0104]
具体地，可以按照预设的区域网格规格，将目标区域划分为若干个区域网格，并获得各区域网格的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息。进一步地，可以根据各区域网格的当前土壤湿度表征的差异性，确定目标区域的土壤湿度空间影响结果，其中，土壤湿度空间影响结果至少表征相邻区域网格间的土壤湿度影响，结合目标区域的土壤湿度空间影响结果和目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息，使得到的土壤湿度预测信息考虑到区域空间变化，提高了土壤湿度预测信息的可靠性，也就提高了最终得到的土壤湿度预测结果的准确性。
[0105]
其中，各区域网格都可以设置一个土壤湿度实测设备，该设备至少包括无线网信号装置和探测头，探测头可根据需要设定深入土壤的深度(0～30cm)，用于探测相应深度的土壤湿度，无线网信号装置用于上报探测头探测到的土壤湿度。将得到的土壤湿度实测数据整理成符合模型要求的数据格式，主要是土壤湿度的度量单位换算。
[0106]
具体地，针对上述实施例提供的土壤湿度预测信息预测模型，该模型可以接受不同空间分辨率的数据，即可以接受不同区域网格规格的土壤湿度、气象信息和农作物生长阶段信息，从而不要求输入数据为保持相同分辨率而采用降尺度的处理方式，保证数据信息完整性，这也是模型兼容性的体现。
[0107]
在上述实施例的基础上，作为一种可实施的方式，在一实施例中，根据目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在当前生长阶段的需水量，确定目标区域的土壤湿度预测结果，包括：
[0108]
步骤2041，根据目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在当前生长阶段的需水量，确定农作物在预设时间步长内的生长阶段变化信息；
[0109]
步骤2042，根据农作物在预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定农作物在预设时间步长内的需水量变化信息；
[0110]
步骤2043，根据农作物在预设时间步长内的需水量变化信息和土壤湿度预测信息，确定目标区域的土壤湿度预测结果。
[0111]
其中，生长阶段变化信息至少包括进入下一生长阶段的时间。
[0112]
具体地，可以根据目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在当前生长阶段的需水量，判断农作物在预设时间步长内是否会进入下一生长阶段，并预测进入下一生长阶段的时间，得到农作物在预设时间步长内的生长阶段变化信息。然后依据农
作物在预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定农作物在预设时间步长内每个时间点的生长阶段，进而按照农作物在不同生长阶段的需水量，以得到农作物在预设时间步长内的需水量变化信息。最后在土壤湿度预测信息的基础上，结合农作物在预设时间步长内的需水量变化信息，得到目标区域的土壤湿度预测结果。
[0113]
进一步地，在一实施例中，还可以根据农作物在预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定农作物在预设时间步长内的目标土壤湿度范围；根据目标区域的土壤湿度预测结果和目标土壤湿度范围，确定目标区域的农作物灌溉策略。
[0114]
具体地，在一实施例中，可以根据农作物在预设时间步长内的生长阶段变化信息，判断农作物在预设时间步长内是否将进入下一生长阶段；若农作物在预设时间步长内将进入下一生长阶段，则将下一生长阶段的适宜土壤湿度范围，确定为农作物在预设时间步长内的目标土壤湿度范围；若农作物在预设时间步长内不进入下一生长阶段，则将当前生长阶段的适宜土壤湿度范围，确定为农作物在预设时间步长内的目标土壤湿度范围。
[0115]
示例性的，若农作物为小麦，农作物在各生长阶段的目标土壤湿度范围如下表所示：
[0116][0117]
具体地，在目标区域的土壤湿度预测结果表征目标区域的土壤湿度达不到对应的目标土壤湿度范围，则预测目标区域存在干旱风险，此时可以根据土壤湿度预测结果和目标土壤湿度范围之间的差距，确定目标区域的农作物灌溉策略。其中，农作物灌溉策略至少包括灌溉时间和灌溉流量等信息。
[0118]
本技术实施例提供的土壤湿度预测方法，通过获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息；根据目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息；根据农作物生长阶段信息，确定农作物在当前生长阶段的需水量；根据目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在当前生长阶段的需水量，确定目标区域的土壤湿度预测结果。上述方案提供的方法，通过将农作物生长阶段信息表征的农作物需水量作为土壤湿度预测的重要影响因子，在对目标区域进行土壤湿度预测时考虑到农作物对土壤水分的吸收，提高了土壤湿度预测结果的准确性。
[0119]
并且，本技术实施例通过采用predrnn++模型，突破了时间序列模型无法有效考虑变量空间信息的限制，具备非线性特征与灵活的拟合能力，克服了传统模型的缺陷，保证模型深度同时避免梯度消失。在考虑土壤湿度预测对气象要素时间依赖性的基础上，深入融合相关要素空间变化对预测结果的影响，同时加入了大气环流数据。有望解决大范围、长尺度、季节性土壤湿度的预测难题，为当地农作物的生长提供准确的旱情预测。同时在当地安装土壤湿度实测设备为模型提高实时滚动预测能力，预测各个生长阶段下的土壤湿度，根据农作物在不同生长阶段的目标土壤湿度范围，及时为农作物生长提供旱情预警。
[0120]
本技术实施例提供了一种土壤湿度预测装置，用于执行上述实施例提供的土壤湿
度预测方法。
[0121]
如图3所示，为本技术实施例提供的土壤湿度预测装置的结构示意图。该土壤湿度预测装置30包括：获取模块301、第一确定模块302、第二确定模块303和预测模块304。
[0122]
其中，获取模块，用于获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息；第一确定模块，用于根据目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息；第二确定模块，用于根据农作物生长阶段信息，确定农作物在当前生长阶段的需水量；预测模块，用于根据目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在当前生长阶段的需水量，确定目标区域的土壤湿度预测结果。
[0123]
具体地，在一实施例中，当前气象信息包括当前气象数据和当前环流数据，第一确定模块，具体用于：
[0124]
根据目标区域的当前气象数据和当前环流数据，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息；
[0125]
根据目标区域的当前土壤湿度和目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。
[0126]
具体地，在一实施例中，获取模块，具体用于：
[0127]
将目标区域划分为若干个区域网格；
[0128]
获取各区域网格的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息。
[0129]
具体地，在一实施例中，第一确定模块，具体用于：
[0130]
根据各区域网格的当前土壤湿度，确定目标区域的土壤湿度空间影响结果；
[0131]
根据目标区域的土壤湿度空间影响结果和目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。
[0132]
具体地，在一实施例中，预测模块，具体用于：
[0133]
根据目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在当前生长阶段的需水量，确定农作物在预设时间步长内的生长阶段变化信息；
[0134]
根据农作物在预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定农作物在预设时间步长内的需水量变化信息；
[0135]
根据农作物在预设时间步长内的需水量变化信息和土壤湿度预测信息，确定目标区域的土壤湿度预测结果。
[0136]
具体地，在一实施例中，预测模块，还用于：
[0137]
根据农作物在预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定农作物在预设时间步长内的目标土壤湿度范围；
[0138]
根据目标区域的土壤湿度预测结果和目标土壤湿度范围，确定目标区域的农作物灌溉策略。
[0139]
具体地，在一实施例中，预测模块，具体用于：
[0140]
根据农作物在预设时间步长内的生长阶段变化信息，判断农作物在预设时间步长内是否将进入下一生长阶段；
[0141]
若农作物在预设时间步长内将进入下一生长阶段，则将下一生长阶段的适宜土壤湿度范围，确定为农作物在预设时间步长内的目标土壤湿度范围；
[0142]
若农作物在预设时间步长内不进入下一生长阶段，则将当前生长阶段的适宜土壤湿度范围，确定为农作物在预设时间步长内的目标土壤湿度范围。
[0143]
关于本实施例中的土壤湿度预测装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0144]
本技术实施例提供的土壤湿度预测装置，用于执行上述实施例提供的土壤湿度预测方法，其实现方式与原理相同，不再赘述。
[0145]
本技术实施例提供了一种电子设备，用于执行上述实施例提供的土壤湿度预测方法。
[0146]
如图4所示，为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备40包括：至少一个处理器41和存储器42。
[0147]
存储器存储计算机执行指令；至少一个处理器执行存储器存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器执行如上实施例提供的土壤湿度预测方法。
[0148]
本技术实施例提供的一种电子设备，用于执行上述实施例提供的土壤湿度预测方法，其实现方式与原理相同，不再赘述。
[0149]
本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行计算机执行指令时，实现如上任一实施例提供的土壤湿度预测方法。
[0150]
本技术实施例的包含计算机可执行指令的存储介质，可用于存储前述实施例中提供的土壤湿度预测方法的计算机执行指令，其实现方式与原理相同，不再赘述。
[0151]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0152]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0153]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0154]
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0155]
本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完
成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0156]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的范围。

技术特征：
1.一种土壤湿度预测方法，其特征在于，包括：获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息；根据所述目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息；根据所述农作物生长阶段信息，确定农作物在当前生长阶段的需水量；根据所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和所述农作物在当前生长阶段的需水量，确定所述目标区域的土壤湿度预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前气象信息包括当前气象数据和当前环流数据，所述根据所述目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息，包括：根据所述目标区域的当前气象数据和当前环流数据，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息；根据所述目标区域的当前土壤湿度和所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息，包括：将所述目标区域划分为若干个区域网格；获取各所述区域网格的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的当前土壤湿度和所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息，包括：根据各所述区域网格的当前土壤湿度，确定所述目标区域的土壤湿度空间影响结果；根据所述目标区域的土壤湿度空间影响结果和所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度变化信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和所述农作物在当前生长阶段的需水量，确定所述目标区域的土壤湿度预测结果，包括：根据所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和所述农作物在当前生长阶段的需水量，确定所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息；根据所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定所述农作物在所述预设时间步长内的需水量变化信息；根据所述农作物在所述预设时间步长内的需水量变化信息和所述土壤湿度预测信息，确定所述目标区域的土壤湿度预测结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息，确定所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围；根据所述目标区域的土壤湿度预测结果和所述目标土壤湿度范围，确定所述目标区域的农作物灌溉策略。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述农作物在所述预设时间步长
内的生长阶段变化信息，确定所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围，包括：根据所述农作物在所述预设时间步长内的生长阶段变化信息，判断所述农作物在所述预设时间步长内是否将进入下一生长阶段；若所述农作物在所述预设时间步长内将进入下一生长阶段，则将所述下一生长阶段的适宜土壤湿度范围，确定为所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围；若所述农作物在所述预设时间步长内不进入下一生长阶段，则将当前生长阶段的适宜土壤湿度范围，确定为所述农作物在所述预设时间步长内的目标土壤湿度范围。8.一种土壤湿度预测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息；第一确定模块，用于根据所述目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息；第二确定模块，用于根据所述农作物生长阶段信息，确定农作物在当前生长阶段的需水量；预测模块，用于根据所述目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和所述农作物在当前生长阶段的需水量，确定所述目标区域的土壤湿度预测结果。9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种土壤湿度预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标区域的当前土壤湿度、当前气象信息和农作物生长阶段信息；根据目标区域的当前土壤湿度和当前气象信息，确定目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息；根据农作物生长阶段信息，确定农作物在当前生长阶段的需水量；根据目标区域在预设时间步长内的土壤湿度预测信息和农作物在当前生长阶段的需水量，确定目标区域的土壤湿度预测结果。上述方案提供的方法，通过将农作物生长阶段信息表征的农作物需水量作为土壤湿度预测的重要影响因子，在对目标区域进行土壤湿度预测时考虑到农作物对土壤水分的吸收，提高了土壤湿度预测结果的准确性。提高了土壤湿度预测结果的准确性。提高了土壤湿度预测结果的准确性。


技术研发人员：徐志 高希超 田烨 刘志武 傅广泽 梁犁丽 翟然 董义阳 殷兆凯
受保护的技术使用者：中国长江三峡集团有限公司
技术研发日：2023.03.08
技术公布日：2023/7/12