我国水资源人均占有量少、时空分布不均匀、利用困难、水污染加剧,水资源紧迫的现状严重制约着我国的经济的发展。因为农业用水在水资源利用方面所占比例最大,先进的节水灌溉系统的设计可以提高经济效益,改善生态环境,达到节约用水的目的,所以本文从农业灌溉的视角去构思节水途径。本文在基于物联网技术的基础上设计了一套智能灌溉系统。系统首先在感知层ZigBee终端节点采集到需要监测的环境信息,然后通过协调器传送到GPRS上,网络层负责把信息通过GPRS传递到Internet上,并最终传入位于应用层的服务器上,由服务器上设计的处理算法对监测数据进行处理,并根据灌溉策略给出灌溉指令,并由终端节点的执行程序执行。在对整个过程的实际开发中,笔者对各个环节的主要技术进行了深入研究,取得了以下成果：1.文章分别从农田水文循环、作物生理周期等方面研究了作物需水量的影响因素,总结蒸散量的多种计算方法,在综合所有蒸散量影响因子的基础上,利用非线性主成分分析法(NLPCA)和径向基(RBF)神经网络组成的模型(NLPCA-RBF)对番茄蒸散量进行估算。在既保证ET影响因素信息完整,又可消除影响因素之间相关性的前提下,利用NLPCA将影响ET的7个气象因素简化为3个综合成分,并以此为网络训练的输入数据,根据实测的蒸散量作为网络输出建立了RBF神经网络,并且经非训练样本点数据检验。结果表明,与传统RBF网络模型较,NLPCA-RBF网络预测模型能够更好的反应影响因子与蒸散量之间的关系,取得更为精确的结果。2.针对灌溉系统普遍具有的迟滞性和非线性等缺点,本文所设计的灌溉系统引入了模糊控制器作为灌溉策略,相比于单一的输入因素,模糊控制器的输入选择土壤湿度和蒸散量两个因素,这会使得到的灌溉策略更加的精准。最后通过试验验证了模糊控制器的合理性。3.本系统采用模块化的设计思想,以MC9S12XSl28微控制器为核心,加入相应的功能模块完成了ZigBee节点的信息采集模块、通信模块,执行机构的设计,使ZigBee网络能够完成信息的采集、传递,以及灌溉的执行。服务器端采用MVC构架设计,能够强制性的把应用程序的数据展示、数据处理和流程控制分开,提高了开发效率,方便修改。