智慧农业是新时代农业发展的必由之路。在万物互联的时代,海量农业数据的智能分析利用,已成为智慧农业的关键。然而,在灌溉领域,多源异构数据的高效融合一直是一个难题。传统方法面对新时期的挑战,已难以为继。在关键核心技术受制于人的大背景下,实现灌溉数据的自主可控,对保障国家农业安全和推动农业现代化具有重大战略意义。

近日,由北京市农林科学院智能装备技术研究中心 郑文刚、于景鑫 、 张钟莉莉等人自主研发的"灌溉数据同化方法、装置、电子设备及存储介质"喜获国家发明专利授权(专利号:ZL 2024 1 0467181.2)。这是灌溉领域在解决多源异构数据融合方面实现的突破,填补了技术空白，对于提升灌溉领域的科技创新能力,保障农业水资源高效利用和粮食安全,具有重要意义。

该专利的独特之处,在于将前沿的人工智能技术引入灌溉领域,为海量异构数据赋予了"思考"的能力。可以说,这是为灌溉装上了一个"智慧大脑",让原本"沉默"的数据变得智能开朗。具体来说,专利构建了"双图融合+双同化"的创新架构。这个架构就像一个"数据炼丹炉",能够将原始数据经过多重"锤炼"最终炼就成精华。

在"炼丹"的第一步,专利采用基于图神经网络的生成对抗网络(GNN-GAN)和元学习方法(GNN-Meta Learning),分别生成动态数据图和静态数据图。这一步,犹如赋予了原始数据以生命,让它在动静结合中焕发生机。随后,专利又用基于图神经网络的注意力机制(GNN-Attention)和自适应优化技术(GNN-Adaptive Optimization),通过深度学习网络,对动静数据图进行进一步提炼和优化,最终得到一幅优化的同化数据图。这个过程,就像一次淬炼,去粗取精,化繁为简,最终炼就精华。

图 一种GNN-GAN结构（NVIDA https://doi.org/10.1145/3569052.3572993）

专利发明人表示:"这项专利的核心,就是要让数据学会'思考',做到真正的'用数据说话、用数据决策、用数据管理'。而这,正是智慧农业时代对灌溉提出的新要求。"

从田间地头到管理部门,这项技术已在我国多个灌区崭露头角,该技术的广泛应用将为节水型社会建设和农业可持续发展注入新的动力,为保障国家粮食安全和实现农业现代化提供有力支撑。