智能化灌溉系统应用的地理信息技术包括

智能化灌溉系统是一种基于地理信息技术（Geographic Information Technology，简称GIS）的农业自动化技术。它通过收集和分析土壤湿度、温度、光照等环境数据，以及作物生长状况、气象条件等相关信息，实现对农田灌溉的精确控制和管理。以下是一些主要的地理信息技术在智能化灌溉系统中的应用：

1. 遥感技术（Remote Sensing）：遥感技术是利用卫星、飞机等平台搭载的传感器，从高空或远距离获取地表信息的技术。在智能化灌溉系统中，遥感技术主要用于监测农田的覆盖度、植被指数、土壤湿度等参数。通过对这些参数的分析，可以判断农田是否需要灌溉，以及灌溉的时机和量。

2. 全球定位系统（Global Positioning System，简称GPS）：GPS技术是一种高精度的定位和导航技术，可以实时提供农田的位置信息。在智能化灌溉系统中，GPS技术主要用于确定灌溉设备的精确位置，以及跟踪设备的运动轨迹，确保灌溉过程的准确性和可靠性。

3. 地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）：GIS是一种用于处理和分析地理空间数据的计算机系统。在智能化灌溉系统中，GIS技术主要用于存储和管理农田的地理信息数据，包括土壤类型、地形地貌、气候条件等。通过对这些数据的分析和处理，可以为灌溉决策提供科学依据。

4. 水文模型（Hydrological Model）：水文模型是一种用于模拟和预测水流、水质、地下水等水文现象的数学模型。在智能化灌溉系统中，水文模型主要用于模拟农田的水分循环过程，预测不同条件下的水分需求，为灌溉决策提供科学依据。

5. 土壤湿度传感器（Soil Moisture Sensor）：土壤湿度传感器是一种用于测量土壤湿度的传感器。在智能化灌溉系统中，土壤湿度传感器主要用于监测农田的土壤湿度，以便根据土壤湿度的变化调整灌溉策略。

6. 气象数据（Meteorological Data）：气象数据是影响农田灌溉的重要因素之一。在智能化灌溉系统中，气象数据主要包括气温、降水、风速、风向等参数。通过对这些参数的分析，可以预测未来一段时间内的天气变化，为灌溉决策提供科学依据。

7. 农作物生长模型（Crop Growth Model）：农作物生长模型是一种用于模拟和预测农作物生长过程的数学模型。在智能化灌溉系统中，农作物生长模型主要用于预测不同条件下的农作物产量，为灌溉决策提供科学依据。

8. 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）：人工智能是一种模拟人类智能行为的技术。在智能化灌溉系统中，人工智能技术主要用于处理和分析大量复杂的地理信息数据，提高灌溉决策的准确性和效率。

总之，地理信息技术在智能化灌溉系统中发挥着重要作用。通过对农田环境的全面感知和精准分析，智能化灌溉系统可以实现对农田灌溉的精细化管理，提高水资源利用效率，保障农业生产的稳定发展。