本发明涉及林业育苗优化，具体涉及一种基于大数据的林业育苗优化方法。
背景技术：
1、林业育苗是指通过人工培育技术，将种子、苗木在特定的环境中进行繁殖和培育，以生产出适应森林生长需求的优质苗木的过程。林业育苗的重要性在于它能够提供稳定、高质量的苗木资源，支持森林生态系统的恢复和发展，提高森林资源的利用率，进而促进生态环境保护和可持续发展。对林业育苗进行优化，特别是通过大数据技术进行优化，能够显著提升育苗的效率和成功率，减少资源浪费，降低育苗成本，增强苗木对不同环境条件的适应能力，最终实现林业生产的科学化、智能化和现代化，推动林业的高质量发展和生态环境的改善。
2、现有的基于大数据的林业育苗优化技术通过多步骤实现对林业育苗的优化，首先通过传感器网络和卫星遥感技术对育苗环境中的土壤、水分、气候和光照等参数进行实时监测，收集大量数据；然后，利用大数据平台对采集的数据进行存储、处理和分析，采用机器学习算法对数据进行深度挖掘，识别出影响育苗效果的关键因素和最佳育苗条件；接着，通过数据建模和仿真技术，模拟不同条件下的育苗过程，预测苗木生长情况；最终，根据分析结果和模拟预测，制定个性化、科学化的育苗方案，实时调整育苗过程中的环境参数和操作流程，从而实现精确、高效的育苗管理，大幅提升苗木的生长质量和存活率，降低育苗成本，推动林业生产的现代化和智能化。
3、现有技术存在以下不足：
4、在多云天气条件下，由于云层的间歇性遮蔽，光照传感器在测量太阳辐射强度时会出现时段性数据干扰，这种快速变化的云层导致传感器读数剧烈波动或间歇性失效，造成光照数据的不稳定和不连续。在这种情况下，由于光照数据受到时段性干扰，大数据分析系统无法持续准确地监测和记录光照强度，从而影响光照优化模型的建立和应用。现有技术无法实时过滤和校正这些干扰数据，导致光照管理方案不能精确实施，使苗木在关键生长期可能缺乏必要的光照，影响其光合作用和整体生长发育，进而降低育苗的成功率和质量。
5、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种基于大数据的林业育苗优化方法，以解决上述背景技术中的问题。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的林业育苗优化方法，具体包括以下步骤：
3、在育苗期间，实时检测天气条件是否为多云天气，并在检测出多云天气的情况下，识别出云层出现间歇性遮蔽的时间段；
4、获取各个光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集育苗区域的光照数据，并在获取后进行预处理；
5、提取各个光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集育苗区域光照数据时的干扰信息，并在提取后进行分析，评估各个光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集的育苗区域光照数据是否因云层出现间歇性遮蔽而受到干扰，并根据评估结果将各个光照传感器划分为受扰光照传感器和稳态光照传感器；
6、获取每个受扰光照传感器和每个稳态光照传感器的位置信息，确定每个传感器所监测的育苗区域；
7、对于每个受扰光照传感器，选择距离最近的稳态光照传感器作为参考，基于该参考传感器的光照管理措施，调整受扰光照传感器所监测的育苗区域的光照管理措施；
8、定期监测和记录调整后的光照管理效果，并生成育苗光照管理报告，提供给管理人员和技术人员。
9、优选的，提取各个光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集育苗区域光照数据时的干扰信息，并在提取后进行分析，评估各个光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集的育苗区域光照数据是否因云层出现间歇性遮蔽而受到干扰，并根据评估结果将各个光照传感器划分为受扰光照传感器和稳态光照传感器，具体包括以下步骤：
10、从各个光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集育苗区域的光照数据中提取干扰信息，包括各个光照传感器在一段时间内不同时刻采集的光照数据中的光照强度数据和云层遮蔽数据；
11、对提取的各个光照传感器在一段时间内不同时刻采集的光照数据中的光照强度数据和云层遮蔽数据进行预处理；
12、将经过预处理的各个光照传感器在一段时间内不同时刻采集的光照数据中的光照强度数据和云层遮蔽数据分别进行分析，分别生成各个光照传感器的光照变异系数和遮蔽干扰指数；
13、确定光照变异系数阈值和遮蔽干扰指数阈值；
14、将生成的各个光照传感器的光照变异系数和遮蔽干扰指数分别与光照变异系数阈值和遮蔽干扰指数阈值进行比对，评估各个光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集的育苗区域光照数据是否因云层出现间歇性遮蔽而受到干扰，并根据评估结果将各个光照传感器划分为受扰光照传感器和稳态光照传感器。
15、优选的，所述各个光照传感器的光照变异系数的获取逻辑如下：
16、提取经过预处理的各个光照传感器在一段时间内不同时刻采集的光照数据中的光照强度数据，包括各个光照传感器在一段时间内不同时刻采集的实际光照强度以及对应的时间点，并按照时间序列用函数进行表示，t为时间点，定义时间段为，表示第m个光照传感器在一段时间内t时刻采集的实际光照强度，，h为正整数；
17、计算各个光照传感器在一段时间内不同时刻采集的实际光照强度的平均值，依据公式：；
18、计算各个光照传感器的光照变异系数，具体的计算公式如下：
19、；
20、式中，为第m个光照传感器的光照变异系数。
21、优选的，所述各个光照传感器的遮蔽干扰指数的获取逻辑如下：
22、提取经过预处理的各个光照传感器在一段时间内不同时刻采集的光照数据中的云层遮蔽数据，包括各个光照传感器在一段时间内不同时刻采集的实际云层遮蔽强度以及对应的时间点，并按照时间序列用函数进行表示，t为时间点，定义时间段为，表示第m个光照传感器在一段时间内t时刻采集的实际云层遮蔽强度；
23、计算各个光照传感器的遮蔽干扰指数，具体的计算公式如下：
24、；
25、式中，为第m个光照传感器的遮蔽干扰指数，为第m个光照传感器在一段时间内不同时刻采集的实际云层遮蔽强度对时间的变化率。
26、优选的，将生成的各个光照传感器的光照变异系数和遮蔽干扰指数分别与光照变异系数阈值和遮蔽干扰指数阈值进行比对，评估各个光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集的育苗区域光照数据是否因云层出现间歇性遮蔽而受到干扰，并根据评估结果将各个光照传感器划分为受扰光照传感器和稳态光照传感器，具体包括以下步骤：
27、将生成的各个光照传感器的光照变异系数与光照变异系数阈值进行比对：若，则初步标记该传感器为波动受扰传感器；
28、将生成的各个光照传感器的遮蔽干扰指数与遮蔽干扰指数阈值进行比对：若，则初步标记该传感器为遮蔽受扰传感器；
29、根据两个参数的比对结果，对传感器进行综合分析：若一个传感器在两次比对中均被标记为受扰，则该光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集的育苗区域光照数据因云层出现间歇性遮蔽而受到干扰，并将其划分为受扰光照传感器；若一个传感器在两次比对中均未被标记为受扰，则该光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集的育苗区域光照数据未因云层出现间歇性遮蔽而受到干扰，并将其划分为稳态光照传感器；
30、对于在两次比对中结果不同的传感器，根据其受扰程度的平均值进行进一步分析，最终确定其划分结果。
31、优选的，对于在两次比对中结果不同的传感器，根据其受扰程度的平均值进行进一步分析，最终确定其划分结果，具体分析如下：
32、对于在光照变异系数和遮蔽干扰指数比对中结果不同的传感器，分别记录其光照变异系数和遮蔽干扰指数的值；
33、计算各个光照传感器受扰程度的平均值，依据公式：
34、；
35、式中，为第m个光照传感器受扰程度的平均值；
36、确定所有光照传感器受扰程度的综合平均阈值；
37、将各个光照传感器受扰程度的平均值与综合平均阈值进行比对，并根据比对结果，最终确定其划分结果，具体划分过程如下：
38、若，则该光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集的育苗区域光照数据因云层出现间歇性遮蔽而受到干扰，并将其划分为受扰光照传感器；
39、若，则该光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集的育苗区域光照数据未因云层出现间歇性遮蔽而受到干扰，并将其划分为稳态光照传感器。
40、优选的，对于每个受扰光照传感器，选择距离最近的稳态光照传感器作为参考，基于该参考传感器的光照管理措施，调整受扰光照传感器所监测的育苗区域的光照管理措施，具体包括以下步骤：
41、提取每个受扰光照传感器和每个稳态光照传感器的位置信息，并上传到中央数据服务器，生成每个受扰光照传感器和每个稳态光照传感器分布图，根据分布图确定每个传感器的监测区域；
42、利用传感器的位置信息，计算每个受扰光照传感器与所有稳态光照传感器之间的距离，选择距离最近的稳态光照传感器作为参考传感器；
43、获取参考稳态光照传感器的光照管理措施，将参考传感器的光照管理数据与其地理位置信息进行关联；
44、基于参考稳态光照传感器的光照管理措施，制定调整方案，调整受扰光照传感器所监测区域的光照管理措施，并对调整后的光照管理数据进行实时监控和分析。
45、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
46、1、本发明通过实时检测天气条件是否为多云天气，并在检测出多云天气的情况下识别云层出现间歇性遮蔽的时间段，系统能够精确地捕捉光照数据的变化情况。在此基础上，获取各个光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集的光照数据并进行预处理，能够有效过滤掉受干扰的数据，提取稳定的光照强度信息。提取的干扰信息通过光照变异系数和遮蔽干扰指数的计算，可以准确评估各个传感器的受扰程度，并将传感器划分为受扰和稳态两类。这种方法显著提高了光照数据的稳定性和连续性，解决了因云层遮蔽导致的数据波动和不连续问题，从而确保大数据分析系统能够持续准确地监测和记录光照强度，为光照优化模型的建立提供可靠数据基础。
47、2、本发明通过获取每个受扰光照传感器和稳态光照传感器的位置信息，确定每个传感器所监测的育苗区域，系统能够对受扰区域进行精准管理。选择距离最近的稳态光照传感器作为参考，基于其光照管理措施，调整受扰光照传感器所监测区域的光照管理措施，例如增加或减少人工光源、调整遮阳板等。通过这些调整措施，能够有效补偿因云层间歇性遮蔽导致的光照不足或过度波动，确保育苗区域在关键生长期获得稳定的光照。这不仅提高了苗木的光合作用效率和整体生长发育质量，还显著提升了育苗的成功率和质量，解决了现有技术中因光照管理不精确而导致的育苗失败率高的问题。
48、3、本发明通过定期监测和记录调整后的光照管理效果，生成育苗光照管理报告，并提供给管理人员和技术人员。利用物联网平台和大数据分析系统，能够实时采集和处理光照数据，自动生成详细的育苗光照管理报告。这些报告包括调整前后的光照数据对比、光照强度变化趋势、育苗生长情况等详细内容。通过自动化报表生成和分发系统，管理人员能够及时了解光照管理的实际效果，并根据报告内容进一步优化育苗策略。这种自动化的监控和分析方式不仅提高了数据处理的效率和准确性，还为育苗管理提供了科学依据，持续优化育苗策略，确保育苗过程中的光照管理始终处于最佳状态，从而全面提升育苗的成功率和质量。
1.一种基于大数据的林业育苗优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的林业育苗优化方法，其特征在于，所述各个光照传感器的光照变异系数的获取逻辑如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的林业育苗优化方法，其特征在于，所述各个光照传感器的遮蔽干扰指数的获取逻辑如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的林业育苗优化方法，其特征在于，将生成的各个光照传感器的光照变异系数和遮蔽干扰指数分别与光照变异系数阈值和遮蔽干扰指数阈值进行比对，评估各个光照传感器在云层间歇性遮蔽时间段内采集的育苗区域光照数据是否因云层出现间歇性遮蔽而受到干扰，并根据评估结果将各个光照传感器划分为受扰光照传感器和稳态光照传感器，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的林业育苗优化方法，其特征在于，对于在两次比对中结果不同的传感器，根据其受扰程度的平均值进行进一步分析，最终确定其划分结果，具体分析如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的林业育苗优化方法，其特征在于，对于每个受扰光照传感器，选择距离最近的稳态光照传感器作为参考，基于该参考传感器的光照管理措施，调整受扰光照传感器所监测的育苗区域的光照管理措施，具体包括以下步骤：
