本發(fā)明公開了一種基于深度學習的設施蔬菜水分調控方法及系統(tǒng)，包括：獲取最佳蔬菜葉面藍、綠、紅、近紅外和紅邊5個波段的圖像，提取蔬菜葉面感興趣區(qū)域；根據所述蔬菜葉面感興趣區(qū)域內藍、綠、紅、近紅外和紅邊5個波段處的光譜反射率及由水分測定儀獲取蔬菜葉面的含水率組成數據庫；基于所述數據庫中的數據，通過構建一維卷積神經網絡實現對蔬菜含水量的預測；以不同蔬菜灌溉標準作為閾值，與預測結果的作差，實現對外部灌溉設備的調控。本發(fā)明可以實現高精度的針對設施環(huán)境下的蔬菜葉面含水量預測，同時可以實現自動化的灌溉調控，節(jié)省了多余的成本和人力資源，還可以無損的預測蔬菜葉面含水量，對蔬菜影響較小。