CN116225114B - 一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***及方法，属于温室智能环控技术领域。本发明一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***包含控制模块、采集模块、显示模块、监测管理模块、中央控制室；所述控制模块输出端电性连接采集模块输入端；所述采集模块输出端电性连接监测管理模块输出端；所述监测管理模块输入端电性连接显示模块输入端；所述中央控制室输出端电性连接显示模块输入端；本发明针对作物生长对环境调控***进行调控布设，并针对环境调控***的布设及作物生长设对作物进行位置规划，使得对温室环境的监测和调控更加人性化和便利化。

Description

一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***及 方法

技术领域

本发明涉及温室智能环控技术领域，具体为一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***及方法。

背景技术

温室采用吸热保温原理，通过透光材料和自动调控设备对温室内的环境进行调控，形成局部小气候，为作物营造一种有利于生长的环境，增加作物的产量，加快作物的生长速度并保证作物产物的最大量化；温室内包含温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器等多种传感器，通过不同的传感器实现对温室室内环境的监测调节。

但是当前温室内虽然大多使用无线传感器，但由于无线传感器的传输速度相比有线传感器较慢，而且在数据传输过程中会受到影响；且由于操作问题，对于农村建设来说各种无线传感器不会被接受，再加上无线传感器的检测范围比有线传感器更小，随着温室面积的增大，无线传感器的数量也随之增加，造成了资源的浪费，同时也会造成经济压力；因此有线传感器在宁村的使用更会被接受；但由于有线传感器线路较多，人工布设易造成线路的复杂化和不合理化，对环境监测造成一定的影响。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***，该温室智能环控***包括中央控制室和显示模块；所述中央控制室包含环控***功能层和数据分析管理层；所述环控***功能层包含控制模块和采集模块；所述数据分析管理层包含监测管理模块；

所述控制模块用于传感器的布设并根据不同功能传感器对温室内的温度、湿度和光照进行监测控制，形成温室监测***并根据指令进行控制；所述采集模块用于对控制模块传感器的数据进行采集，得到实时环境状态数据；所述监测管理模块用于设定该温室不同区域的作物生长环境数据，并对温室监测***及采集的环境状态数据进行对比，输出控制指令进行调控管理；所述显示模块用于对处理后的环境状态数据以温室显示设备及手机软件平台呈现；所述中央控制室用于手动对温室各项环境状态进行调控；

所述控制模块输出端电性连接采集模块输入端；所述采集模块输出端电性连接监测管理模块输出端；所述监测管理模块输入端电性连接显示模块输入端；所述中央控制室输出端电性连接显示模块输入端。

根据上述技术方案，所述控制模块包含传感器控制单元、自动监测单元和自动调控单元；

所述传感器控制单元用于对温室传感器进行布设安排，所述温室传感器为若干有线传感器，对所述传感器在温室内的布设过程如下：

S2-1、根据不同传感器检测范围计算需要安装的个数，所述不同传感器个数的计算公式为：

其中，n_i为温室空间内不同传感器所需安装个数，n_i为计算结果按四舍五入进行取舍后的结果，/>计算结果的整数部分为p_i，余数部分为q_i；L₀为温室种植面积；M_i为不同传感器检测范围；

不同传感器检测范围不同，例如温度传感器需要温室空间内等间距进行检测，而湿度传感器不仅需要放置在温室空间内进行检测，还需要放置在土壤深处，实现对作物栽培土壤的湿度检测，而土壤深处的传感器无法在计算中得出，因此磷设置n₀为固定传感器个数，所述n₀为土壤距地面5cm处和10cm处放置的固定数量固定位置的土壤湿度传感器；

S2-2、针对不同传感器的安装个数对温室面积进行均等划分，并将传感器虚拟安装于不同划分区域的中心位置；建立3D立体网格，针对虚拟安装的传感器位置进行线路规划，具体的方法步骤为：将温室内横纵支架设为网格的横纵线，建立3D立体网格；以温室的横纵对称轴交点为网格原点，设传感器所在坐标点为(x_i，y_i，h_i)，以传感器接口为终点，所述传感器接口根据不同功能分为若干个，坐标设为(a_i，b_i，l_i)；输入起点和终点，使用Depth-FirstSearch在传感器起点到传感器接口终点之间形成多条线路，设横纵线的交点为节点，实际距离由不同节点间边的权重表示，形成传感器的线路安排；

所述对不同传感器的功能进行位置虚拟安装选择是根据常规温室安装传感器思路，例如温度传感器在温室内等间距放置，且要求悬挂在植株上方，距离生长点20cm左右，保证温度传感器在植株生长过程中处于植株中部或中上部位置，且随着植株生长进行温度传感器的移动；湿度传感器除了在地面上方放置外，还需要放置在植株土壤深层5Cm和10cm处进行测量。

述自动监测单元包含自动测温单元、室外遮阳监测单元和湿度监测单元；用于对温室内温度、光照和灌溉情况进行实时监测；

所述自动调控单元用于针对指令对温室环境各项数据进行自动调控。

根据上述技术方案，在步骤S2-2中，所述针对虚拟安装传感器位置的具体过程为：

当n_i≠p_i时，则取安装传感器个数为n_i＝p_i+1，并划分温室面积为p_i+1个等面积区域，将传感器安装于各区域中心点位置；当n_i＝p_i时，则取安装传感器个数为n_i＝p_i，并于温室中心处取余数面积q_i设为无传感器区域，划分剩余温室面积为p_i个等面积区域，并将传感器安装于各区域中心点位置；

在温室中心处取余数面积设为无传感器区域主要是因为需要对剩余面积进行监测处理，在温室中心处取余数面积后，可以通过其余部分的传感器采集的环境数据情况，合理的推断出该中心位置的环境情况，即避免了为全面检测而增加多余传感器增大了成本压力，也减少了因无法得知该位置环境情况引起的作物产量衰减；

进一步的，在步骤S2-2中，对规划形成的多条线路进行选择评价，针对N个评价对象，M个评价指标建立单一标准评价体系，记第i个评价对象的评价指标为v＝[v₁，v₂，…，v_M]，i＝1,2，…，N；所述评价对象观测值分别为：v_ij，所述j为评价指标；对指标值进行预处理：

其中，μ_j为样本均值；s_j为样本标准差；

令

其中，b_ij为进行预处理后的指标值；设指标权重系数向量为ω＝[ω₁，ω₂，…，ω_m]；构成线路的加权综合评价函数f_i：

其中，f_i为第i个评价对象的加权综合评价值；所述评价指标包含线路长度、节点个数、线路走势高度及线路弯折次数；最终根据f_i的大小将N个评价对象进行排序或分类，得到最终结果；当同一评价对象的f_i越大，则证明该线路的可实施性就越大；

其中，所述线路弯折次数是指线路在布设过程中在节点进行弯折转弯的个数，其中弯折点易受损耗，造成线路数据传输的堵塞，因此在布设过程中需尽量减少弯折；线路走势高度根据传感器高度及传感器接口高度引用正态分布进行判断，设传感器与地面的距离为h₁；传感器接口与地面的距离为l₁；以h₁和l₁为边界值引用正态分布计算线路可能落入的区间概率；对线路走势的评估也反映了线路的长度，同时线路长度也影响了成本的支出。

根据上述技术方案，所述采集模块包含数据采集单元和数据传输单元；

所述数据采集单元用于对控制模块传感器的数据进行虚拟采集，每固定周期T进行一次数据的采集，得到虚拟的实时环境状态数据，并将数据存储至数据库中保存；

所述数据传输单元用于对得到的数据进行虚拟上传，上传方式为在***设备和内存之间开辟直接的数据交换通路进行数据传送。

根据上述技术方案，所述监测管理模块包含使用基于Burrows Wheelertransform索引数据结构的比对算法的数据比对单元和使用反馈控制进行环控的调控管理单元；

所述数据比对单元用于虚拟设定该温室不同区域的作物生长环境数据，并对温室监测***及采集的环境状态数据使用基于Burrows Wheeler transform索引数据结构的比对算法进行虚拟对比，所述基于Burrows Wheeler transform索引数据结构的比对算法通过Burrows Wheeler transform参考基因组序列的特殊的索引结构，实现低内存占用且高速搜索的比对定位，当对比差值超出设定的温室作物生长环境数据时输出控制指令；

所述调控管理单元用于针对虚拟控制指令进行调控管理，所述进行虚拟调控管理包含两种，所述两种虚拟调控管理分别为：根据对比数据对温室环境进行反馈控制；根据温室显示设备或手机软件平台人为进行设定数据，以及根据设定的数据对温室环境进行自动调控。

一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤S100：对传感器进行环控布设，根据不同功能传感器对温室内的温度、湿度和光照进行监测控制，形成温室监测***；对控制模块传感器的数据进行采集，得到实时环境状态数据；

步骤S200：设定该温室不同区域的作物生长环境数据，并对温室监测***及采集的环境状态数据进行管理；

步骤S300：将得到实时环境状态数据与设定的生长环境数据使用基于BurrowsWheeler transform索引数据结构的比对算法进行对比，将对比处理后的环境状态数据以温室显示设备及手机软件平台呈现；

步骤S400：根据温室显示设备或手机软件平台呈现数据温室可自动实现调节，也可手动调节温室环境数据。

根据上述技术方案，在步骤S200所述设定该温室不同区域的作物生长环境数据，所述作物生长环境数据的设定根据作物各生长阶段对环境的需求不同进行设定，由于同一温室种植作物种类不同，且不同生长阶段对环境需求变化较大，因此对温室内的作物实行相似需求区域规划种植；所述实行相似需求区域规划种植是指，按照传感器虚拟采集的作物生长环境数据进行对比，选择环境数据相近及具有相似生长需求的作物进行划分种植，例如不同作物所需的肥料种类不同，将生长所需肥料种类相同的作物放置相邻区域以减轻对人力的负担，增加种植效率；并且将拥有相似生长环境数据的作物放置在相近区域进行种植，也可通过采集的数据进行对环控***的校验。

根据上述技术方案，根在步骤S300中所述将得到实时环境状态数据与设定的生长环境数据进行对比，所述对比结果将反馈至控制模块实现温室环境的自动调节并同时将数据发送至手机软件平台和温室显示设备，也可通过手动对温室环境进行调控。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过对温室环控进行了有线传感器虚拟安装，根据有线传感器安装的位置及线路弯折次数和线路走向高度等对线路进行布设，合理规划了不同线路在温室内的走向，使得传感器的安装既可实现温室环境的监测，也大大节约了成本；并且根据环控传感器的布设及作物各生长阶段对环境的需求对温室内的作物位置进行合理规划，当温室出现问题时，能快速针对温室问题进行调控，加快了温室调控的速度，在一定程度上降低了农户在温室农业上投入的成本，使得对环境控制更加人性化和便利化。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***，该温室智能环控***包括中央控制室和显示模块；所述中央控制室包含环控***功能层和数据分析管理层；所述环控***功能层包含控制模块和采集模块；所述数据分析管理层包含监测管理模块；

所述控制模块用于传感器的布设并根据不同功能传感器对温室内的温度、湿度和光照进行监测控制，形成温室监测***并根据指令进行控制；所述采集模块用于对控制模块传感器的数据进行采集，得到实时环境状态数据；所述监测管理模块用于设定该温室不同区域的作物生长环境数据，并对温室监测***及采集的环境状态数据进行对比，输出控制指令进行调控管理；所述显示模块用于对处理后的环境状态数据以温室显示设备及手机软件平台呈现；所述中央控制室用于手动对温室各项环境状态进行调控；

所述控制模块输出端电性连接采集模块输入端；所述采集模块输出端电性连接监测管理模块输出端；所述监测管理模块输入端电性连接显示模块输入端；所述中央控制室输出端电性连接显示模块输入端。

根据上述技术方案，所述控制模块包含传感器控制单元、自动监测单元和自动调控单元；

所述传感器控制单元用于对温室传感器进行布设安排，所述温室传感器为若干有线传感器，对所述传感器在温室内的布设过程如下：

S2-1、根据不同传感器检测范围计算需要安装的个数，所述不同传感器个数的计算公式为：

其中，n_i为温室空间内不同传感器所需安装个数，n_i为计算结果按四舍五入进行取舍后的结果，/>计算结果的整数部分为p_i，余数部分为q_i；L₀为温室种植面积；M_i为不同传感器检测范围；

不同传感器检测范围不同，例如温度传感器需要温室空间内等间距进行检测，而湿度传感器不仅需要放置在温室空间内进行检测，还需要放置在土壤深处，实现对作物栽培土壤的湿度检测，而土壤深处的传感器无法在计算中得出，因此设置n₀为固定传感器个数，所述n₀为土壤距地面5cm处和10cm处放置的固定数量固定位置的土壤湿度传感器；

S2-2、针对不同传感器的安装个数对温室面积进行均等划分，并将传感器虚拟安装于不同划分区域的中心位置；建立3D立体网格，针对虚拟安装的传感器位置进行线路规划，具体的方法步骤为：将温室内横纵支架设为网格的横纵线，建立3D立体网格；以温室的横纵对称轴交点为网格原点，设传感器所在坐标点为(x_i，y_i，h_i)，以传感器接口为终点，所述传感器接口根据不同功能分为若干个，坐标设为(a_i，b_i，l_i)；输入起点和终点，使用Depth-FirstSearch在传感器起点到传感器接口终点之间形成多条线路，设横纵线的交点为节点，实际距离由不同节点间边的权重表示，形成传感器的线路安排；

所述对不同传感器的功能进行位置虚拟安装选择是根据常规温室安装传感器思路，例如温度传感器在温室内等间距放置，且要求悬挂在植株上方，距离生长点20cm左右，保证温度传感器在植株生长过程中处于植株中部或中上部位置，且随着植株生长进行温度传感器的移动；湿度传感器除了在地面上方放置外，还需要放置在植株土壤深层5Cm和10cm处进行测量。

述自动监测单元包含自动测温单元、室外遮阳监测单元和湿度监测单元；用于对温室内温度、光照和灌溉情况进行实时监测；

所述自动调控单元用于针对指令对温室环境各项数据进行自动调控。

根据上述技术方案，在步骤S2-2中，所述针对虚拟安装传感器位置的具体过程为：

当n_i≠p_i时，则取安装传感器个数为n_i＝p_i+1，并划分温室面积为p_i+1个等面积区域，将传感器安装于各区域中心点位置；当n_i＝p_i时，则取安装传感器个数为n_i＝p_i，并于温室中心处取余数面积q_i设为无传感器区域，划分剩余温室面积为p_i个等面积区域，并将传感器安装于各区域中心点位置；

所述在温室中心处取余数面积设为无传感器区域是由于，剩余面积围绕中心点进行划分，以剩余面积的传感器采集的环境数据情况，可以合理的推断出该中心位置的环境情况，即避免了为全面检测增加多余传感器增大成本压力，也减少了因无法得知该位置环境情况引起的作物产量衰减；

3、进一步的，在步骤S2-2中，对规划形成的多条线路进行选择评价，针对N个评价对象，M个评价指标建立单一标准评价体系，记第i个评价对象的评价指标为v＝[v₁，v₂，…，v_M]，i＝1,2，…，N；所述评价对象观测值分别为：v_ij，所述j为评价指标；对指标值进行预处理：

其中，μ_j为样本均值；s_j为样本标准差；

令

其中，b_ij为进行预处理后的指标值；设指标权重系数向量为ω＝[ω₁，ω₂，…，ω_m]；构成线路的加权综合评价函数f_i：

其中，f_i为第i个评价对象的加权综合评价值；所述评价指标包含线路长度、节点个数、线路走势高度及线路弯折次数；最终根据f_i的大小将N个评价对象进行排序或分类，得到最终结果；当同一评价对象的f_i越大，则证明该线路的可实施性就越大；

其中，所述线路弯折次数是指线路在布设过程中在节点进行弯折转弯的个数，其中弯折点易受损耗，造成线路数据传输的堵塞，因此在布设过程中需尽量减少弯折；线路走势高度根据传感器高度及传感器接口高度引用正态分布进行判断，设传感器与地面的距离为h₁；传感器接口与地面的距离为l₁；以h₁和l₁为边界值引用正态分布计算线路可能落入的区间概率；对线路走势的评估也反映了线路的长度，同时线路长度也影响了成本的支出。

根据上述技术方案，所述采集模块包含数据采集单元和数据传输单元；

所述数据采集单元用于对控制模块传感器的数据进行虚拟采集，每固定周期T进行一次数据的采集，得到虚拟的实时环境状态数据，并将数据存储至数据库中保存；

所述数据传输单元用于对得到的数据进行虚拟上传，上传方式为在***设备和内存之间开辟直接的数据交换通路进行数据传送。

根据上述技术方案，所述监测管理模块包含使用基于Burrows Wheelertransform索引数据结构的比对算法的数据比对单元和使用反馈控制进行环控的调控管理单元；

所述数据比对单元用于虚拟设定该温室不同区域的作物生长环境数据，并对温室监测***及采集的环境状态数据使用基于Burrows Wheeler transform索引数据结构的比对算法进行虚拟对比，所述基于Burrows Wheeler transform索引数据结构的比对算法通过Burrows Wheeler transform参考基因组序列的特殊的索引结构，实现低内存占用且高速搜索的比对定位，当对比差值超出设定的温室作物生长环境数据时输出控制指令；

所述调控管理单元用于针对虚拟控制指令进行调控管理，所述进行虚拟调控管理包含两种，所述两种虚拟调控管理分别为：根据对比数据对温室环境进行反馈控制；根据温室显示设备或手机软件平台人为进行设定数据，以及根据设定的数据对温室环境进行自动调控。

一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤S100：对传感器进行环控布设，根据不同功能传感器对温室内的温度、湿度和光照进行监测控制，形成温室监测***；对控制模块传感器的数据进行采集，得到实时环境状态数据；

步骤S200：设定该温室不同区域的作物生长环境数据，并对温室监测***及采集的环境状态数据进行管理；

步骤S300：将得到实时环境状态数据与设定的生长环境数据使用基于BurrowsWheeler transform索引数据结构的比对算法进行对比，将对比处理后的环境状态数据以温室显示设备及手机软件平台呈现；

步骤S400：根据温室显示设备或手机软件平台呈现数据温室可自动实现调节，也可手动调节温室环境数据。

根据上述技术方案，在步骤S200所述设定该温室不同区域的作物生长环境数据，所述作物生长环境数据的设定根据作物各生长阶段对环境的需求不同进行设定，由于同一温室种植作物种类不同，且不同生长阶段对环境需求变化较大，因此对温室内的作物实行相似需求区域规划种植；所述实行相似需求区域规划种植是指，按照传感器虚拟采集的作物生长环境数据进行对比，选择环境数据相近及具有相似生长需求的作物进行划分种植，例如不同作物所需的肥料种类不同，将生长所需肥料种类相同的作物放置相邻区域以减轻对人力的负担，增加种植效率；并且将拥有相似生长环境数据的作物放置在相近区域进行种植，也可通过采集的数据进行对环控***的校验。

根据上述技术方案，根在步骤S300中所述将得到实时环境状态数据与设定的生长环境数据进行对比，所述对比结果将反馈至控制模块实现温室环境的自动调节并同时将数据发送至手机软件平台和温室显示设备，也可通过手动对温室环境进行调控。

实施例：设温室面积L₀＝长*宽＝10*30＝300m²；设温度传感器检测范围60m²；设湿度传感器的检测范围为45m²；设光照传感器的检测范围为60m²；设其他固定传感器个数n₀＝4；根据计算温室内所需温度传感器个数＝5个，即安装温度传感器时，将温室面积均等划分为5个，将传感器安装在中心位置；另在温室土壤深处5cm及10cm处各等间距安装2个土壤湿度传感器；温室内所需湿度传感器个数＝6.6即7个，即安装湿度传感器时，将温室面积均等划分为7个，将传感器安装在中心位置；温室内所需光照传感器个数＝5个；计算传感器所在坐标点及传感器接口坐标点，所述传感器接口根据不同功能分为3个，代入使用Depth-FirstSearch在传感器起点到传感器接口终点之间形成多条线路；设传感器与地面的距离为h₁＝3m；传感器接口与地面的距离为h₂＝3.5m；根据正态分布计算线路走势高度概率；记评价对象的评价指标为v＝节点个数，线路长度，弯折拐角个数，线路走势高度，某一传感器的3条线路观测值分别为：节点个数＝{5，6，5}，线路长度＝{20m，23m，19m}，弯折拐角个数＝{3，3,4}，线路走势高度＝{1.25，1.23,1.3}；将指标值代入/> 进行样本均值及方差的计算，将得到的数据代入/>进行预处理，设指标权重系数向量为ω＝[0.1，0.3，0.4，0.2]，代入线路的加权综合评价函数：当同一评价对象的f_i越大，则证明该线路的可实施性就越大。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***，其特征在于，该温室智能环控***包括中央控制室和显示模块；所述中央控制室包含环控***功能层和数据分析管理层；所述环控***功能层包含控制模块和采集模块；所述数据分析管理层包含监测管理模块；

所述控制模块用于传感器的布设并根据不同功能传感器对温室内的温度、湿度和光照进行监测控制，形成温室监测***并根据指令进行控制；所述采集模块用于对控制模块传感器的数据进行采集，得到实时环境状态数据；所述监测管理模块用于设定该温室不同区域的作物生长环境数据，并对温室监测***及采集的环境状态数据进行对比，输出控制指令进行调控管理；所述显示模块用于对处理后的环境状态数据以温室显示设备及手机软件平台呈现；所述中央控制室用于手动对温室各项环境状态进行调控；

所述控制模块输出端电性连接采集模块输入端；所述采集模块输出端电性连接监测管理模块输出端；所述监测管理模块输入端电性连接显示模块输入端；所述中央控制室输出端电性连接显示模块输入端；

所述控制模块包含传感器控制单元、自动监测单元和自动调控单元；

所述传感器控制单元用于对温室传感器进行布设安排，对所述传感器在温室内的布设过程如下：

S2-1、根据不同传感器检测范围计算需要安装的个数，温室空间内不同传感器所需安装个数为n_i，n_i为计算结果按四舍五入进行取舍后的结果，/>计算结果的整数部分为p_i，余数部分为q_i；L₀为温室种植面积；M_i为不同传感器检测范围；

S2-2、针对不同传感器的安装个数对温室面积进行均等划分，并将传感器虚拟安装于不同划分区域的中心位置；建立3D立体网格，针对虚拟安装的传感器位置进行线路规划，具体的方法步骤为：将温室内横纵支架设为网格的横纵线，建立3D立体网格；以温室的横纵对称轴交点为网格原点，设传感器所在坐标点为(x_i，y_i，h_i)，以传感器接口为终点，所述传感器接口根据不同功能分为若干个，坐标设为(a_i，b_i，l_i)；输入起点和终点坐标，使用Depth-First Search在传感器起点到传感器接口终点之间形成多条线路，设横纵线的交点为节点，实际距离由不同节点间边的权重表示，形成传感器的线路安排；

所述自动监测单元包含自动测温单元、室外遮阳监测单元和湿度监测单元；用于对温室内温度、光照和灌溉情况进行虚拟实时监测；

所述自动调控单元用于针对指令对温室环境各项数据进行虚拟自动调控；

在步骤S2-2中，所述针对虚拟安装传感器位置的具体过程为：

当n_i≠p_i时，则取安装传感器个数为n_i＝p_i+1，并划分温室面积为p_i+1个等面积区域，将传感器安装于各区域中心点位置；当n_i＝p_i时，则取安装传感器个数为n_i＝p_i，并于温室中心处取余数面积q_i设为无传感器区域，划分剩余温室面积为p_i个等面积区域，并将传感器安装于各区域中心点位置；

在步骤S2-2中，对规划形成的多条线路进行选择评价，针对N个评价对象，M个评价指标建立单一标准评价体系，记第i个评价对象的评价指标为v＝[v₁，v₂，…，v_M]，i＝1,2，…，N；所述评价对象观测值分别为：v_ij，所述j为评价指标；对评价指标值进行预处理：

其中，μ_j为样本均值；s_j为样本标准差；

令

其中，b_ij为进行预处理后的评价指标值；设指标权重系数向量为ω＝[ω₁，ω₂，…，ω_m]；构成线路的加权综合评价函数f_i：

其中，f_i为第i个评价对象的加权综合评价值；所述评价指标包含线路长度、节点个数、线路走势高度及线路弯折次数；最终根据f_i的大小将N个评价对象进行排序或分类，得到最终结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***，其特征在于：所述采集模块包含数据采集单元和数据传输单元；

所述数据采集单元用于对控制模块传感器的数据进行虚拟采集，每固定周期T进行一次数据的采集，得到实时环境状态数据，并将数据存储至数据库中保存；

所述数据传输单元用于对得到的数据进行虚拟上传，上传方式为在***设备和内存之间开辟直接的数据交换通路进行数据传送。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控***，其特征在于：所述监测管理模块包含使用基于Burrows Wheeler transform索引数据结构的比对算法的数据比对单元和使用反馈控制进行虚拟环控的调控管理单元；

所述数据比对单元用于虚拟设定该温室不同区域的作物生长环境数据，并对温室监测***及采集的环境状态数据使用基于Burrows Wheeler transform索引数据结构的比对算法通过Burrows Wheeler transform参考基因组序列的特殊的索引结构，当对比差值或同一类型传感器之间的差值超出设定的温室作物生长环境阈值时输出控制指令；

所述调控管理单元用于针对虚拟控制指令进行虚拟调控管理，所述调控管理包含两种，两种调控管理分别为：根据对比数据对温室环境进行反馈控制；根据温室显示设备或手机软件平台人为进行设定数据，根据设定的数据对温室环境进行自动调控。

4.一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤S100：对传感器进行环控布设，根据不同功能传感器对温室内的温度、湿度和光照进行监测控制，形成温室监测***；对控制模块传感器的数据进行采集，得到实时环境状态数据；

步骤S200：设定该温室不同区域的作物生长环境数据，并对温室监测***及采集的环境状态数据进行管理；

步骤S300：将得到的实时环境状态数据与设定的生长环境数据使用基于BurrowsWheeler transform索引数据结构的比对算法进行对比，将对比处理后的环境状态数据以温室显示设备及手机软件平台呈现；

步骤S400：根据温室显示设备或手机软件平台呈现的数据温室可自动实现调节，或手动调节温室环境数据。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控方法，其特征在于：在步骤S200所述设定该温室不同区域的作物生长环境数据，所述作物生长环境数据的设定根据作物各生长阶段对环境的需求不同进行设定，由于同一温室种植作物种类不同，且不同生长阶段对环境需求变化较大，因此根据虚拟采集的数据对温室内的作物实行相似需求区域规划种植。

6.根据权利要求4所述的一种基于大数据的作物生长可控农业温室智能环控方法，其特征在于：在步骤S300中所述将得到实时环境状态数据与设定的生长环境数据进行对比，其中对比结果将反馈至控制模块的自动调控单元以实现温室环境的自动调节。