中国作为农业大国,苹果产业在农业中占有重要地位。目前,苹果仍存在优势品种少、产量波动大、优质果率低、生产效益差等问题,导致其产业竞争力差。粗放式的水肥施用和管理不仅造成了水资源和肥料严重浪费,也影响了苹果树的质量和产量。为此,开展苹果园生产要素（水、肥）精准施用的研究意义重大。鉴于此,本研究根据苹果生长环境及最适宜生长条件,建立传感器数据采集系统,通过采集的数据建立精准灌溉施肥智能决策,包括施水肥量、施水肥时间以及施用位置,最后通过C#和PLC等软硬件设计了一套苹果园生产要素（水、肥）综合监控系统,实现了智慧农业生产要素（水、肥）精准施用的目的,用最少的水、肥施用量达到最大的收益。论文的主要研究内容有:（1）苹果园精准灌溉施肥预测方法研究。通过果蝇优化算法（FOA）优化回归型支持向量机（SVR）和极限学习机（ELM）,对苹果园气象站或传感器采集的苹果园生长环境数据进行组合建模（FSE模型）,预测苹果园的蒸散量;通过比较FSE、SVR和ELM三种预测模型的效果发现,FSE模型较单一预测模型有更好的预测精度,优选FSE模型作为苹果园灌溉模型;然后通过该模型预测的苹果园蒸散量,根据苹果不同生长时期的最佳土壤含水量,进行苹果园需水量的计算。采用K折交叉广义回归神经网络（K-GRNN）建立苹果产量和施N、P和K肥施用量模型,使其与GRNN对比发现K-GRNN有更好的预测精度,所以采用K-GRNN模型来对苹果园N、P和K施用量进行预测。整个过程实现了苹果园的精准灌溉施肥决策。（2）苹果园精准灌溉施肥施用位置研究。根据苹果根系的分布特点,运用土壤水分运移模拟软件HYDRUS-2D来分析滴头处于不同情况下（不同流速和时间、不同深度和不同组合）土壤水分的运移情况,经研究发现,滴头流速为9cm/h、灌溉时间为9h、滴头深度为50cm、滴头位于苹果根系异侧时,土壤含水量绝大部分保持在田间持水量的63%以上,灌溉施肥结束后6h时土壤含水量也能保持在50%以上,土壤含水量较高且能满足苹果根系生长绝大部分范围,为苹果园灌溉管网布置提供理论基础和指导方法。（3）基于水肥施用的模糊PID控制研究。在前面建立的水肥施用模型基础上,研究精量水肥施用过程中水肥混合p H的模糊PID控制,设计苹果园水肥施用模糊PID控制器。在Matlab软件下进行仿真发现,模糊PID控制算法比传统PID控制的超调量更小,稳定时间更短,可用该模糊PID控制器来完成苹果园水肥施用过程p H的控制。（4）苹果园灌溉施肥综合监控系统开发。首先通过各种传感器对苹果园内作物生长环境参数进行采集,然后建立“有线+无线”的数据传输方式,对数据进行分析处理,带入建立的灌溉施肥决策模型,下位机PLC进行灌溉施肥动作。系统的软件部分使用C#编程,制作了系统登录、时间曲线、智能灌溉、智能施肥和历史数据可视化界面,为用户提供一种简单易操作的苹果园智能灌溉施肥软件平台。