智能灌溉系统的设计与实现是一个涉及多个方面的复杂任务。详细内容见《 现代灌溉实用技术- 灌溉决策支持系统的设计和实现》，《智慧灌溉如何实现“从而”的》，《智慧灌溉系统开发技术路线- 1. 数据是基础》。

以下是设计和实现智能灌溉系统时需要考虑的关键要素：

1. 传感器选择与布置：选择适合的传感器来监测土壤水分、气象条件和作物生长状况等关键参数。常用的传感器包括土壤水分传感器、气温传感器、湿度传感器等。传感器的布置应考虑到灌区的地形和大小，以确保能够全面准确地监测到关键数据。

2. 数据采集与处理：建立一个可靠的数据采集系统，将传感器采集到的数据实时传输到中央控制系统。数据采集系统可以采用无线传输技术，如Wi-Fi或LoRaWAN，以确保数据的及时性和准确性。中央控制系统应具备强大的数据处理和分析能力，以提取有用的信息和指标。

3. 决策算法与模型：根据传感器数据和作物需求，设计和实现智能的决策算法和模型。这些算法和模型可以基于机器学习、人工智能等技术，以预测作物的灌溉需求和优化灌溉计划。决策算法和模型应根据实际情况进行调整和优化，以提高系统的准确性和效率。

4. 控制设备与执行机构：根据灌溉需求和决策结果，设计和选择合适的控制设备和执行机构。控制设备可以包括灌溉阀门、水泵等，执行机构可以包括喷头、滴灌装置等。这些设备和机构应与中央控制系统连接，以实现对灌溉过程的自动控制和调整。

5. 用户界面与远程控制：设计一个用户友好的界面，使决策者可以方便地监控和控制智能灌溉系统。用户界面可以是一个移动应用程序或一个网页界面，提供实时的数据展示、灌溉计划调整和报警功能。远程控制功能可以使决策者能够随时随地通过互联网连接来监控和控制系统。

总的来说，设计和实现智能灌溉系统需要考虑传感器选择与布置、数据采集与处理、决策算法与模型、控制设备与执行机构以及用户界面与远程控制等关键要素。通过合理地整合这些要素，可以实现智能灌溉系统的自动化控制和优化，提高灌溉效率和农业可持续性。