1.一种秧苗需水定量方法，其特征在于，该方法包括：

(1)根据天气预报信息拟合出待测秧苗所处环境的温度曲线，对其进行模糊分类，得到温度模糊区间；

(2)根据天气预报信息拟合出待测秧苗所处环境的湿度曲线，对其进行模糊分类，得到湿度模糊区间；

(3)判断待测秧苗所处的生长期；

(4)根据所述温度模糊区间、湿度模糊区间和生长期，计算待测秧苗的需水量。

2.根据权利要求1所述的秧苗需水定量方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：根据温度曲线的温度波动区间、测量时间内温度曲线面积，划分需水等级。

3.根据权利要求2所述的秧苗需水定量方法，其特征在于，所述温度曲线需水等级划分如下：若一天中所述温度曲线的波动区间主要为20℃以下，且在相同测量时间内温度曲线面积Sh

若一天中所述温度曲线的波动区间主要为20℃～24℃，且在相同测量时间内温度曲线面积S1≦Sh

若一天中所述温度曲线的波动区间主要为24℃～27℃，且在相同测量时间内温度曲线面积S1+S2≦Sh

若一天中所述温度曲线的波动区间主要为27℃～30℃，且在相同测量时间内温度曲线面积S1+S2+S3≦Sh

若一天中所述温度曲线的波动区间主要为30℃～33℃，且在相同测量时间内温度曲线面积S1+S2+S3+S4≦Sh

若一天中所述温度曲线的波动区间主要为33℃～36℃，且在相同测量时间内温度曲线面积S1+S2+S3+S4+S5≦Sh

若一天中所述温度曲线的波动区间主要为36℃以上，且在相同测量时间内温度曲线面积Sh≧S1+S2+S3+S4+S5+S6，则需水等级为严重需水状态T7；

将得到的需水等级作为温度模糊区间。

4.根据权利要求1所述的秧苗需水定量方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：根据湿度曲线的相对湿度波动区间、测量时间内湿度曲线面积，划分湿度模糊区间。

5.根据权利要求4所述的秧苗需水定量方法，其特征在于，所述湿度模糊区间的划分如下：

若一天中所述湿度曲线的波动区间主要为50％以下，且在相同测量时间内湿度曲线面积Ah

若一天中所述湿度曲线的波动区间主要为50％～60％，且在相同测量时间内湿度曲线面积A0≦Ah

若一天中所述湿度曲线的波动区间主要为60％～80％，且在相同测量时间内湿度曲线面积A0+A1≦Ah

若一天中所述湿度曲线的波动区间主要为80％～100％，且在相同测量时间内湿度曲线面积A0+A1+A2≦Ah

6.根据权利要求1所述的秧苗需水定量方法，其特征在于，所述待测秧苗的需水量计算公式如下：Q(Pi,Tj,Hk)＝QB(Pi,Tj,Hk)+△QBj(Pi,Tj,Hk)(STj-SbTj)/SbTj+△QBk(Pi,Tj,Hk)(SHk-SbHk)/SbHk△QBj(Pi,Tj,Hk)＝Max[QBj(Pi,Tj,Hk)]-Min[QBj(Pi,Tj,Hk)]△QBk(Pi,Tj,Hk)＝Max[QBk(Pi,Tj,Hk)]-Min[QBk(Pi,Tj,Hk)]其中，Q(Pi,Tj,Hk)为待测秧苗需水量预测值；Pi为待测秧苗所处的生长期，i为生长期序号；Tj为待测秧苗所处的温度模糊区间，j为温度模糊区间序号；Hk为待测秧苗所处的湿度模糊区间，k为湿度模糊区间序号；QB(Pi,Tj,Hk)为全生长期平均需水量；SbTj为Tj对应的温度标准曲线面积；SbHk为Hk对应的湿度标准曲线面积；STj为Tj的实际温度曲线面积；SHk为Hk的实际湿度曲线面积；△QBj(Pi,Tj,Hk)为QB(Pi,Tj,Hk)第j个温度模糊区的修正需水量，△QBk(Pi,Tj,Hk)为QB(Pi,Tj,Hk)第k个湿度模糊区的修正需水量。

7.一种秧苗需水定量装置，其特征在于，该装置包括：

温度模糊模块，用于根据天气预报信息拟合出待测秧苗所处环境的温度曲线，对其进行模糊分类，得到温度模糊区间；

湿度模糊模块，用于根据天气预报信息拟合出待测秧苗所处环境的湿度曲线，对其进行模糊分类，得到湿度模糊区间；

叶期判断模块，用于判断待测秧苗所处的生长期；

计算模块，用于根据所述温度模糊区间、湿度模糊区间和生长期，计算待测秧苗的需水量。

8.一种水稻硬地育秧灌溉系统，其特征在于，该系统包括云处理中心，所述云处理中心与工业网关、终端连接，用于执行如权利要求1至6中任一项所述秧苗需水定量方法的步骤；

所述工业网关与无线传输模块组连接，所述无线传输模块组通过无线传输模块与就地控制中心信息交互；所述就地控制中心与光照传感器、环境温湿度传感器、土壤温湿度传感器、图像采集控制器通过Modbus RTU进行信息交互；所述配准片用于作为所述图像采集控制器的图像配准的基准，设置在所述摄像头的正对面；所述图像控制器与摄像头连接；其中，所述图像采集控制器用于控制摄像头进行图像采集，并对摄像头回传的图像进行处理；所述摄像头用于对秧苗状态进行监测；所述光照传感器用于控制图像采集的时间。

9.根据权利要求8所述的水稻硬地育秧灌溉系统，其特征在于，所述云处理中心还用于识别秧苗状态，进行预警，所述秧苗状态包括烧叶、枯叶、干尖。

10.根据权利要求8或9所述的水稻硬地育秧灌溉系统，其特征在于，所述云处理中心以秧苗当天光照为5000lx且在上午9时前的秧苗图像四色分割域作为比较基准，对实时秧苗图片的基准四色域区域内的图像进行边缘提取，进行四色域划分得到新的四色区域，根据新的四色区域的比对参数进行预警，所述比对参数包括每一行所分割的四色区域数、每一行所分割的四色域的直径、每一个四色域的高度、所述摄像头末端的两个区域的四色域的直径、摄像头末端的两个区域的四色域的高度、所述摄像头末端的两个区域每一行所分割的四色区域数：若所述比对参数中至少有两个变化率超过100％且当日补水前光照>5000lx累积时间超过3h，则判断为干尖预警；对枯叶和烧叶的原始图像进行颜色聚类分析，得到三个聚类中心(AMNi,SMNi)、(AKNi,SKNi)和(AsNi,SSNi)，计算两两之间的像素距离，按照距离划分枯叶和烧叶像素，对枯叶和烧叶像素进行邻域合并形成枯叶和烧叶的连通域，计算枯叶和烧叶连通域的面积SKj和SSi，根据预警阈值判断枯叶和烧叶程度，超过阈值则进行预警。