淡水资源短缺是世界范围内最严峻的问题之一。淡水资源主要消耗在农业生产过程中,而其中农田灌溉用水占较大比重。因此采用合理有效的节水灌溉措施,使用大数据分析技术展开智慧灌溉系统的研究工作,实现淡水资源合理利用是解决淡水资源供应短缺的关键。本文以都江堰现代化示范性灌区建设项目为背景,结合大数据分析技术和机器学习算法,开发了以实现灌区现代化为目标的智慧灌溉系统。本文将采集到的大量土壤墒情数据和气象数据用机器学习算法进行分析,分别用分类回归树、ARIMA、多元线性回归算法建立土壤墒情预测模型,预测未来3小时内的土壤墒情变化,通过误差分析比较模型预测结果,得出分类回归树算法的实际效果较好,并将其应用在智慧灌溉系统中。灌区内的田间电磁阀会根据预测模型自动调整,且系统中能自动生成灌溉预案,从而实现定时定量的自动灌溉。本文通过前期的需求分析及调研,将系统划分为田间设备管控、管道输水计量监控、灌溉数据展示、实时视频监控、系统综合管理和智慧灌溉分析六个模块。其中田间设备管控模块主要实现设备实时控制、定时控制、自动控制和设备状态监测;管道输水计量监控主要实现管道阀门的远程操作和运行参数的实时监测;灌溉数据展示模块主要将田间中间基站设备采集到的数据进行汇总展示;实时视频监控是实时观测灌区视频直播流;系统综合管理主要是对系统的用户、用户权限、基础数据、日志等基础信息进行管理;智慧灌溉分析主要包含土壤墒情预测和灌溉决策自动生成,设备根据智慧分析的结果进行自主控制。各模块互相配合最终实现智慧灌溉。本系统使用B/S架构开发,通过网站、APP、微信公众号等多渠道实现信息发布。后端实现采用Spring Boot框架,前端实现采用Vue.js框架。系统中使用HBase、MySQL和Redis作为数据库存储。HBase数据库存储历史大数据,作为智慧灌溉分析模块中大数据分析的数据来源,MySQL数据库存储实时监控数据和业务数据,Redis作为缓存保证系统响应速度。本文的研究可提高灌溉用水利用率,实现灌溉用水的有效控制。智慧灌溉系统已在灌区投入运行,能根据采集数据实时预测土壤墒情,并根据土壤情况合理进行灌溉,可以有效节约水资源并保证农副产品产量,具有一定的实际意义。