Digital Twins in Irrigation Optimization: Advantages, Opportunities, and Challenges

方法

综述物联网、遥感与仿真驱动的数字孪生灌溉系统。

发现

数字孪生通过双向数据流与闭环控制实现数据驱动智能灌溉。

机会点

可探索多源遥感与物联网融合的轻量化数字孪生模型及田间验证空白。

高效灌溉管理对于提高农业用水效率、在日益加剧的水资源短缺和气候变异条件下实现可持续作物生产具有重要意义。基于先进设备与人工智能（AI）算法，灌溉系统可实现数字化，并从经验驱动的决策转向数据驱动、预测性和自适应控制。数字孪生（Digital Twins, DTs）通过持续的双向数据流、动态模型更新、智能预测和闭环执行，实现智能灌溉管理。本文对数字孪生在灌溉管理与优化中的应用进行了全面综述，涵盖物联网（IoT）、遥感（RS）以及受先进模拟启发的灌溉系统。此外，我们讨论了随着新技术发展，数字孪生在灌溉优化中的机遇与挑战，并明确了数字孪生赋能灌溉的主要技术趋势、现有瓶颈及未来研究方向。