DigiTwin | 智能灌溉中的机器学习与数字孪生

Machine learning and digital twins in smart irrigation: optimising water use through agricultural data analytics

Bautista, C. J. C., Gallegos, R. K. B., & Lampayan, R. M.

Institute of Agricultural and Biosystems Engineering, College of Engineering and Agro-Industrial Technology, University of the Philippines Los Banos, Laguna, Philippines

摘要

在日益严峻的水资源短缺和气候变异背景下，农业水资源高效利用至关重要。本文综述了机器学习与数字孪生技术在智能灌溉系统中的整合应用研究，旨在提升水资源利用效率并促进农业可持续发展。文章系统梳理了驱动机器学习模型的关键数据输入类型，包括土壤属性、气象与气候变量、作物特性、遥感与地理信息系统数据以及物联网传感器系统，并探讨了其在训练预测模型中的作用。通过比较监督学习、深度学习、强化学习及无监督学习模型在灌溉调度与控制中的适用性、数据需求及决策能力，重点分析了数据预处理、特征选择与数据融合技术对提升模型性能与适应性的影响。此外，本文深入探讨了数字孪生如何通过实时监测、情景模拟与反馈控制机制拓展机器学习的应用维度，结合实证案例阐释了二者融合的应用潜力，同时对数据可获取性、基础设施局限及伦理争议等挑战进行批判性评估。最后，针对东南亚地区小农及资源受限的农业场景，提出了模块化、可扩展的智能灌溉系统设计策略。

内容简介

1. 引言

面对日益严峻的水资源短缺和气候变异性，农业高效用水变得至关重要。传统依赖固定计划或农民经验的灌溉方式，难以应对土壤异质性和作物需水量的动态变化，导致水资源浪费或作物减产。智能灌溉技术虽已兴起，但其在实际应用中的可扩展性和有效性仍受限于数据稀疏、传感器精度不一及基础设施碎片化等问题。机器学习与数字孪生技术为克服这些局限提供了新途径：机器学习能够实现预测分析与自适应调度，而数字孪生则通过创建物理系统的动态虚拟副本，实现持续监测、仿真与优化。本综述旨在系统分析机器学习与数字孪生在灌溉中的应用，厘清其技术路径、现存挑战及在资源受限环境下的发展方向。

2. 关键数据输入

构建有效的机器学习驱动灌溉系统，高度依赖于高质量、多来源的数据输入。本文系统梳理了五大关键数据类别及其作用：

2.1 土壤数据：

土壤湿度、质地、电导率等是核心参数，直接影响持水性与植物可用水量。机器学习模型（如GBRT、RF、ANN）能利用这些数据优化灌溉计划，但土壤空间异质性和数据更新不及时仍是主要挑战。

2.2 气象与气候数据：

温度、湿度、降雨、太阳辐射和蒸散量等变量为灌溉决策提供环境背景。LSTM等深度学习模型在预测气象序列数据和ET方面表现卓越，显著优于传统方法。数据多来源于田间气象站或卫星API，但需进行缺失值填补和降尺度等预处理。

2.3 作物数据：

作物类型、物候期、根系深度等生物学参数定义了作物的实际需水量。RF等模型能据此实现精准的按需灌溉，而将作物健康与养分动态纳入考量，可形成更全面的水肥策略。遥感与物联网传感器是主要数据获取手段，但成本与混合种植系统的识别精度是推广障碍。

2.4 遥感与GIS数据：

这些技术提供了灌溉管理的空间维度，通过NDVI、地表温度等指数，支持大范围的水分胁迫监测和灌溉系统分类。机器学习模型（如RF、DNN）处理这些数据可实现高精度灌溉量估算和分区管理，但云层覆盖和时间分辨率是其主要限制。

2.5 物联网与传感器数据：

物联网节点与无线传感器网络能提供实时、高粒度的田间环境数据。结合边缘计算，SVM、DT等模型可实现现场快速决策与自动控制。然而，传感器校准、通信可靠性和长期维护的挑战在小农户场景中尤为突出。

所有这些数据在输入模型前，均需经过严格的预处理（如归一化、去噪）和特征工程（如衍生ET₀、植物有效含水量等水文指标），并通过数据融合技术整合，以提升模型的准确性与鲁棒性。

3. 机器学习模型

机器学习模型在灌溉决策中的应用已从传统监督学习发展到复杂的深度学习和强化学习范式。

图 2. 面向灌溉的机器学习系统架构

监督学习：随机森林、决策树、支持向量机等模型因其可解释性和处理非线性数据的能力而被广泛应用，尤其在数据量有限的小农户场景中具实用性。但其可扩展性受限于复杂数据集，且依赖精心设计的特征。

深度学习：ANN、CNN和LSTM等模型在自动特征提取和时序依赖性学习方面优势显著。LSTM擅长预测ET和土壤水分趋势，CNN能有效分析遥感影像以识别作物胁迫。然而，这些模型需要大量数据与算力，且“黑箱”特性降低了农户的信任度。

无监督学习与强化学习：聚类方法可用于划分灌溉管理区；而强化学习则展现出实现自适应灌溉调度的巨大潜力，能通过与环境交互来平衡节水与增产目标，但目前多局限于仿真或数字孪生环境中测试。

模型的选择需权衡数据可用性、计算资源与部署场景。未来的趋势是发展混合方法，结合简单模型的透明度与先进架构的预测能力。

4.  数字孪生与人工智能的协同

数字孪生通过多层级架构（传感层、数据管理层、建模仿真层、决策执行层）将物联网传感器、机器学习模型和物理系统整合为一个闭环的智能灌溉生态系统。数字孪生不仅是静态的数字副本，更是能进行实时仿真、场景测试和反馈驱动的动态系统。

图 3. 智能灌溉中机器学习与数字孪生组件的分层集成

当与机器学习结合时，数字孪生的功能得以延伸：LSTM可用于预测作物需水量，水力模型则模拟灌溉系统运行，进而通过仿真不同策略来优化决策。案例研究表明，柑橘园的数字孪生系统将水分利用效率提升了22%；基于云的玉米地数字孪生集成强化学习，实现了动态调整灌溉量。然而，数字孪生的广泛应用受制于对连续数据流的依赖、农村地区网络与算力不足、模型泛化能力弱以及安全与互操作性等问题。

5.  系统集成

机器学习与数字孪生的集成构成了现代智能灌溉信息物理系统的核心。一个典型的分层集成框架包括：数据采集、数据管理、机器学习建模、仿真、决策与执行。在此框架内，机器学习不仅是预测工具，更是通过数字孪生与物理系统持续交互的嵌入式智能。

实地案例证明了该框架的可行性。例如，有研究通过集成KNN和RF算法，实现了96.8%的灌溉时机预测准确率；另一项采用Raspberry Pi和集成机器学习模型的系统，节水高达60%。这些成功案例凸显了模块化、可定制架构的重要性。然而，大规模推广仍面临数据同步、模型可解释性、成本效益以及农户接受度等挑战。未来需关注数据高效学习（如迁移学习、联邦学习）、可解释人工智能以及轻量级边缘计算框架，以提升系统在资源受限环境中的适用性。

6.  结论

本综述阐明，机器学习与数字孪生的融合为应对农业水资源管理挑战提供了变革性潜力。通过系统整合多源数据并应用先进的机器学习模型，智能灌溉系统能够从静态的、基于规则的调度，转向预测性、自适应和自主化的新范式。数字孪生在此过程中扮演了协同与增强的角色，实现了从感知到行动的闭环控制。

尽管技术前景广阔，但数据质量、模型可解释性、计算基础设施以及社会经济因素等方面的障碍仍然制约着其在全球范围内，特别是小农主导的东南亚地区的广泛应用。未来的发展应致力于设计模块化、轻量级且可扩展的体系结构，并积极采用边缘计算、区块链和联邦学习等新兴技术。最终，推动跨学科合作与制定包容性政策，对于确保这些智能灌溉技术能够有效促进气候韧性、粮食安全与农业可持续发展至关重要。

关注公众号，后台回复“DT论文”即可下载原文