Considerando los altos requisitos de calidad relacionados con la producción agrícola, la predicción inteligente de la calidad de infiltración por goteo del rociador (SDIQ) de la distribución del espacio de humedad en campos de suelo es un tema importante en la irrigación de precisión. El objetivo de esta investigación es predecir de forma adaptativa un conjunto óptimo de datos de índices de SDIQ utilizando un algoritmo de predicción robusto llamado sistema de optimización de enjambre de partículas de nicho de autoencoder escaso regulado (RSAE-NPSO), para que los índices de SDIQ de diversas capas de suelo irrigadas de loam, arenoso, chernozem, salino- alcalino y arcilla puedan ser predichos y analizados. Este procedimiento de predicción implica los siguientes pasos. Primero, se mide la efectividad de la infiltración por goteo de la humedad en capas de suelo irrigadas específicas. Segundo, se introduce un conjunto completo de índices de SDIQ utilizados para evaluar la distribución del espacio de humedad. Tercero, se establece un marco analítico basado en el algoritmo RSAE-NPSO. Cuarto, se logra la predicción inteligente de los índices de SDIQ utilizando la computación RSAE-NPSO. Esta investigación indica que cuando los parámetros de irrigación incluyen la presión de rociado () a 224.8 KPa, el tiempo de duración de la irrigación () a 2.68 h, la cantidad de descarga de flujo () a 1682.5 L/h, la radiación solar () a 17.2 MJ/m, la velocidad promedio del viento () a 1.18 m/s, la temperatura del aire promedio () a 22.8 gradosC, y la humedad relativa del aire promedio () a 72.8%, así como las variables clave del entorno de irrigación, incluyendo la densidad aparente del suelo () a 1.68 g/cm, la porosidad del suelo () a 68.7%, la proporción de carbono orgánico () a 63.5%, el coeficiente de transporte de solutos () a 4.86 x 10, la tasa de evapotranspiración () a 33.8 mm/h, la tasa de conductividad hidráulica saturada del suelo () a 4.82 cm/s, la concentración de salinidad del suelo () a 0.46%, el contenido de agua saturada () a 0.36%, y la dirección del viento en la dirección noroeste-norte (tolerancia de error = +/-5%, lo mismo que sigue), se puede garantizar un conjunto óptimo de datos de índices de SDIQ, como se muestra por la entropía exponencial de la presión de infiltración del suelo (ESIP) en 566.58, la probabilidad de difusividad de humedad (PMD) en 96.258, la densidad probabilística de efectividad de infiltración (PDIE) en 98.224, el módulo de escorrentía radial de superficie (MSRR) en 411.25, el vector de gradiente de infiltración (IGV) en [422.5,654.12], y el coeficiente probabilístico de infiltración normalizado (NIPC) en 95.442. La inspección de calidad del proceso de predicción de SDIQ muestra que se logra un alto acuerdo entre los índices de SDIQ predichos y medidos realmente. RSAE-NPSO tiene una capacidad predictiva extraordinaria y permite un rendimiento mucho mejor que los otros métodos de predicción en términos de precisión, estabilidad y eficiencia. Este nuevo método de predicción puede ser utilizado para garantizar la uniformidad de la infiltración de la distribución del espacio de humedad en la irrigación por goteo del rociador. Facilita la gestión productiva de SDIQ para la irrigación de suelos de precisión y la producción de cultivos agrícolas.