本申请涉及节水灌溉的领域，其具体地公开了一种智能节水灌溉系统及其操作方法，其采用基于深度学习的第一卷积神经网络和第二卷积神经网络来分别提取出所述各个农田之间的温度和湿度的关联特征，并且所述第一卷积神经网络和所述第二卷积神经网络的相邻卷积层使用互为转置的卷积核，以在训练时能够同时进行网络参数的更新和适合特定数据结构的网络参数结构的搜索，进一步地基于高斯密度图以实现对所述温度特征和所述湿度特征的有效融合，以使得分类的结果更为准确。通过这样的方式，可以利用所述各个农田之间的温度和湿度的隐含关联来确定是否对某一农田进行灌溉，从而使得灌溉的效果更好。