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申请/专利权人：中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所;淄博数字农业农村研究院;北方农牧业技术创新中心;淄博乐悠悠农业科技有限公司

摘要：本发明公开了一种低成本土壤墒情探测方法和系统，涉及智慧农业技术领域，所述方法包括：S1、选取测量时刻为t0时刻，获取共享式土壤墒情探测仪控制权，在t0时刻通过共享式土壤墒情探测仪对地块进行检测，并获取该地块土壤水分含量SW0和该地块栽培作物的作物系数Kc；S2、选取下一次测量时刻为t1时刻，在t1时刻之前通过第一公式计算实时土壤水分含量SWs1；S3、在t1时刻通过共享式土壤墒情探测仪对地块进行检测，并获取该地块土壤水分含量信息SW1，将SWs1和SW1作为反演数据，采用人工神经网络方法对Kc进行反演校正；将校正后的Kc替换校正前的Kc。本发明具有节省成本和实现更精确土壤墒情预测管理的优点。

主权项：1.一种低成本土壤墒情探测系统，其特征在于，包括：共享检测模块，用于选取测量时刻为t0时刻，还用于获取共享式土壤墒情探测仪控制权，还用于在t0时刻通过共享式土壤墒情探测仪对地块进行检测，并获取该地块土壤水分含量SW0和该地块栽培作物的作物系数Kc；预测模块，用于选取下一次测量时刻为t1时刻，在t1时刻之前通过第一公式计算实时土壤水分含量SWs1，所述第一公式包括：SWs1＝SW0+R+1-ETc；其中，R为降雨量，I为灌溉量，ETC为作物蒸腾和土壤蒸发消耗水分量；所述ETC通过第二公式获取，所述第二公式包括：ETC＝ET0*Kc；其中，ET0为地块指定栽培作物蒸散量，Kc为作物系数；反演校正模块，用于在t1时刻通过共享式土壤墒情探测仪对地块进行检测，并获取该地块土壤水分含量信息SW1，还用于将SWs1和SW1作为反演数据，采用人工神经网络方法对Kc进行反演校正，Kc表达式为Kc＝a*NDVI+0；其中，a和b为人工神经网络方法所反演校正的参数，NDVI为归一化植被指数；反演校正模块还用于将校正后的Kc替换校正前的Kc；重复检测模块，用于通过所述预测模块和反演校正模块重复计算和校正；输出预测模块，用于在所述重复检测模块的重复计算和校正次数达到预设阈值后，输出最终校正的Kc，并停止继续测量。

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权利要求：

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