随着数字化技术在农业领域的广泛应用,数字孪生已成为构建智慧农业的重要手段之一。本文将通过解读数字孪生在灌区领域的具体应用案例,让读者全面了解数字孪生的内涵以及构建过程。

一、数字孪生的概念

数字孪生是通过各种数字化方式获取实体产品或系统的全部数据,以此建立一个虚拟空间中的数字化映射,用来模拟和预测实体系统的过去、现在及未来状态。

数字孪生有三大特征:一是数据化;二是智能化;三是空间映射化。它通过数据采集和仿真算法,实现对物理资产的虚拟空间化映射,为业务决策提供支持。

二、数字孪生架构

数字孪生主要包括实体层、数据层、数字孪生层三部分。

1. 实体层:通过各类传感器及监控设备,对实际系统进行全面采集,获取所有业务核心数据。

2. 数据层:实现数据的传输、存储与处理,生成可直接输入数字孪生的规范化数据。

3. 数字孪生层:基于多源数据,采用仿真、可视化等技术,构建虚拟空间,实现对实体的数字化映射。

三、灌区数字孪生建设流程示意

1. 需求定义:根据业务诉求确定数字孪生的目标和范围。

2. 数据采集:布设各类监测设备,对土壤、作物、气象等数据进行全面采集。

3. 数据处理:发送数据到云平台,进行清洗、融合,生成规范化数据。

4. 建模仿真:基于多源数据,采用物理/数学模型,构建虚拟空间。

5. 系统集成:进行模型测试,端到端调试,完成数字孪生系统集成。

6. 应用及迭代:基于数字孪生不断优化业务,实现精准农业。

四、灌区数字孪生应用案例

下面我们具体看看数字孪生在智慧灌区中的典型应用。

1. 场景环境采集

这一环节需要涵盖气象站、土壤监测及水文监测设备。气象站可采集温湿度、降雨等;土壤监测设备可测试土壤湿度、成分;水文设备可监测水位、水质等。

2. 作物生长监测

可在主要地块设置摄像头,通过数字图像识别算法,监测地块内的作物生长状况、存在病虫害等。

3. 数据融合

将上述不同环节的异构数据上传到平台数据库,进行标注、关联、融合。

4. 数字孪生建模

基于多源数据,采用作物生长算法、水分运移模型等,构建出虚拟的数字灌区和作物。

5. 智能灌溉决策

数字孪生系统可对比实际气象水文数据与作物模型,进行灌溉用水量的科学决策。

通过数字孪生的运用,可全面提高农业水资源利用效率,实现精准灌溉。未来数字孪生技术必将深刻改变传统农业生产方式。