智慧灌溉是一种基于先进技术的灌溉系统，通过使用传感器、数据分析和自动化控制，实现对农田灌溉的智能化管理。在智慧灌溉中，决策是至关重要的环节，因为它直接影响到农田的水资源利用效率和农作物的生长发育。

智慧灌溉决策问题的关键技术主要包括以下几个方面。

首先，传感器技术是智慧灌溉决策的基础。通过安装在农田中的传感器，可以实时监测土壤的水分含量、温度、光照等关键参数。这些传感器可以将采集到的数据传输给决策系统，为决策提供准确的基础数据。

其次，数据分析技术是智慧灌溉决策的核心。通过对传感器采集的数据进行处理和分析，可以得出农田的水分需求、作物的生长状态等信息。基于这些信息，决策系统可以根据预设的灌溉策略，自动调整灌溉量和灌溉时间，以实现最佳的水资源利用效率。

此外，自动化控制技术也是智慧灌溉决策的重要组成部分。通过与灌溉设备的联动，决策系统可以实现对灌溉过程的自动控制。例如，当决策系统判断农田需要灌溉时，可以自动启动灌溉设备；当决策系统判断农田已经达到足够的水分时，可以自动停止灌溉，避免水资源的浪费。

最后，决策算法的优化也是智慧灌溉决策的关键技术之一。通过不断改进决策算法，可以提高智慧灌溉系统的决策精度和效果。例如，可以采用机器学习算法，通过分析历史数据和实时数据，自动学习和调整灌溉策略，以适应不同的农田环境和作物需求。

基于上面这些关键技术，智慧灌溉系统的技术路线可以概括为以下几个步骤：

数据采集和处理：利用各种传感器和监测设备采集农田环境数据，对数据进行清洗、去噪、融合等处理，提取出对灌溉决策有用的特征信息。

学习与建模：应用机器学习和人工智能算法，对历史灌溉数据进行学习，建立预测和决策模型，并不断优化模型性能。

优化决策：应用优化算法和数学模型，综合考虑多种因素，制定灌溉决策方案，包括灌溉时间、灌溉量、灌溉方式等。

控制与执行：利用自动化控制技术，实现灌溉决策方案的精准执行和控制，包括灌溉设备的远程控制、实时监测等。

反馈与调整：通过对灌溉过程的实时监测和数据反馈，及时发现和解决潜在问题，不断调整和优化灌溉方案，以实现更加精准的灌溉决策。

重点实现以下功能：

智慧灌溉系统开发技术路线- 1. 数据是基础

水肥决策的基础是作物生长模拟模型，而作物孪生模型的基础则是数据。详见《机器学习在智慧灌溉领域的应用 一 数据预处理和特征工程技术》，《大数据时代下的作物生长模型》。作物生长模拟模型是一种基于计算机模拟的科学方法，通过建立数学模型来描述作物的生长过程和环境因素对其的影响。

智慧灌溉系统开发技术路线- 2. 模型是方向

模型是方向，就是说基于作物机理模型WOFOST，详见《数字灌溉中作物模型应用的研究进展》，模型的灌溉决策方法是灌溉决策系统研究的新方向。

智慧灌溉系统开发技术路线- 3. 同化是必须

多平台数据融合：利用无人机遥测、人工检测实验和生长图片数据优化作物生长参数。

多模态信息获取融合方法,实现了多源异构信息的实时获取和时空融合,提升了信息的时空分辨率。

同化是必须的，就是让我们充分利用各种作物数据，包括无人机遥测数据、人工检测实验获取数据、生长图片数据等，通过找出观测数据和程序对应的状态输出数据分析比较，进行作物生长情况模拟分析和参数调整来说是十分重要。

智慧灌溉系统开发技术路线- 4. 实验是标准

基于作物机理模型WOFOST灌溉决策方法中，检验作物机理模型的精确性方面，《数字灌溉中作物模型应用的研究进展》，《仿真的作物孪生数学模型构建》，模拟数据与实验数据的对比是关键。