面向日光温室建模的数据处理系统

技术领域

本发明涉及日光温室技术领域，尤其涉及一种面向日光温室建模的数据处理系统。

背景技术

日光温室作为我国自主研发的低能耗设施类型，以其经济、高效、节能的特点而得以迅速发展，最早从辽宁省开始，逐步向长江以北地区快速辐射，覆盖面包括东北、华北、西北等区域。截止2021年底我国日光温室面积已超55万公顷，占全国设施总面积的30％。然而随着日光温室的快速发展，日光温室与所在区域气候特征的适宜性和针对性不强，温室结构设计缺乏理论支持，环境调控策略简单粗放等问题越来越突出，导致日光温室生产经济效益不断下滑，成为日光温室发展的重要限制因素。造成以上现象的原因为我国日光温室相关基础研究比较薄弱，缺乏能够精确模拟和计算日光温室运行状态的数学模型。

目前，对于日光温室的数据采集通常聚焦于局部的数据采集，比如仅聚焦于室内气温这部分的数据采集，未从日光温室建模的角度制定针对性且科学合理的传感器布置以及数据采集方案，导致目前已有的日光温室数据有效性较低，难以应用于日光温室建模。

发明内容

本发明提供一种面向日光温室建模的数据处理系统，用以解决现有技术中日光温室数据有效性较低，难以应用于日光温室建模的问题。

本发明提供一种面向日光温室建模的数据处理系统，包括：

室内子系统，用于采集日光温室内部的内部环境数据，将所述内部环境数据传输至物联网云平台；

室外子系统，用于采集日光温室外部的外部环境数据，将所述外部环境数据传输至所述物联网云平台；

所述物联网云平台，用于接收所述内部环境数据和所述外部环境数据，利用预先设置的异常检测算法，对所述内部环境数据和所述外部环境数据进行异常检测，将通过检测的正常数据存储至预先设置的数据库中。

根据本发明提供的一种面向日光温室建模的数据处理系统，所述室内子系统包括：室内数据汇总单元、以及与所述室内数据汇总单元分别相连的温室环境调控设备运行状态采集单元、室内空气-作物状态数据采集单元、室内土壤温度传感器单元、室内土壤湿度传感器单元和室内墙体温度传感器单元；

所述室内数据汇总单元用于：

接收所述温室环境调控设备运行状态采集单元、所述室内空气-作物状态数据采集单元、所述室内土壤温度传感器单元、所述室内土壤湿度传感器单元和所述室内墙体温度传感器单元采集的室内采集数据；

对所述室内采集数据进行汇总打包得到所述内部环境数据，将所述内部环境数据传输至所述物联网云平台。

根据本发明提供的一种面向日光温室建模的数据处理系统，所述温室环境调控设备运行状态采集单元用于：利用预先设置的顶通风设备运行状态记录模块、保温被设备运行状态记录模块和底通风设备运行状态记录模块，采集顶通风设备、保温被设备和底通风设备的工作状态数据；

所述室内空气-作物状态数据采集单元用于：利用预先设置的室内空气-作物状态传感器，采集室内空气-作物状态数据；其中，所述室内空气-作物状态传感器包括太阳总辐射传感器、空气温湿度传感器和红外温度传感器中的至少一项；

所述室内土壤温度传感器单元用于：利用设置在所述日光温室内的至少一个土壤温度传感器，采集所述日光温室内不同区域和/或不同深度的土壤温度；

所述室内土壤湿度传感器单元用于：利用设置在所述日光温室内的至少一个土壤湿度传感器，采集所述日光温室内不同区域和/或不同深度的土壤湿度；

所述室内墙体温度传感器单元用于：利用设置在温室墙体内表面的至少一个墙体内温度传感器，采集所述日光温室的温室墙体内表面不同区域和/或不同高度的温度。

根据本发明提供的一种面向日光温室建模的数据处理系统，所述土壤温度传感器和所述土壤湿度传感器通过土壤温湿度一体传感器实现，所述土壤温湿度一体传感器通过预先设置的安装座进行设置；

所述安装座包括数据采集器、外壳和内部填充物，所述内部填充物设置在所述外壳内，所述外壳上按照从地表到地下的方向设置有至少三个引出孔，各所述土壤温湿度一体传感器的非探头端通过各所述引出孔安装在所述外壳内，各所述土壤温湿度一体传感器的探头端设置在所述外壳外，用于与土壤接触，各所述土壤温湿度一体传感器的非探头端均连接于所述数据采集器；

所述数据采集器用于：利用各所述土壤温湿度一体传感器，采集所述日光温室内不同区域和/或不同深度的土壤温度和土壤湿度。

根据本发明提供的一种面向日光温室建模的数据处理系统，所述室外子系统包括：室外气象站、室外土壤温湿度传感器单元和室外墙体温度传感器单元；

所述室外气象站用于：利用预先设置的气象传感器，采集所述日光温室外的气象数据；其中，所述气象传感器包括室外太阳辐射传感器、大气温度传感器、大气湿度传感器、风速传感器和风向传感器中的至少一项；

所述室外土壤温湿度传感器单元用于：利用设置在所述日光温室外的至少一个室外土壤温湿度传感器，采集所述日光温室外不同区域和/或不同深度的土壤温度和湿度；

所述室外墙体温度传感器单元用于：利用设置在温室墙体外表面的至少一个墙体外温度传感器，采集所述日光温室的温室墙体外表面不同区域和/或不同高度的温度。

根据本发明提供的一种面向日光温室建模的数据处理系统，所述物联网云平台具体用于：

对于在第i时刻接收到的第一数据，基于所述第一数据和在接收到所述第一数据前m-1个时刻的第二数据，确定所述第一数据的第一偏差；其中，i为大于m-1的整数，m为大于1的整数；

在所述第一偏差在预先设置的偏差范围内的情况下，将所述第一数据作为所述正常数据。

根据本发明提供的一种面向日光温室建模的数据处理系统，所述物联网云平台还具体用于：

将所述第一数据和所述第二数据作为一组待检测数据，确定所述待检测数据的均值和标准差；

基于所述均值和所述标准差，确定所述第一数据的第一偏差。

根据本发明提供的一种面向日光温室建模的数据处理系统，所述物联网云平台还具体用于：

在所述第一偏差小于或等于预先设置的第一阈值的情况下，将所述第一数据作为所述正常数据；

在所述第一偏差大于所述第一阈值的情况下，删除所述第一数据。

根据本发明提供的一种面向日光温室建模的数据处理系统，所述室内子系统包括室内墙体温度传感器单元，所述室外子系统包括室外墙体温度传感器单元；

所述室内墙体温度传感器单元用于：利用设置在温室墙体内表面的至少一个墙体内温度传感器，采集所述日光温室的温室墙体内表面不同区域和/或不同高度的温度；

所述室外墙体温度传感器单元用于：利用设置在温室墙体外表面的至少一个墙体外温度传感器，采集所述日光温室的温室墙体外表面不同区域和/或不同高度的温度；

所述物联网云平台还用于：将所述日光温室的温室墙体内表面不同区域和/或不同高度的温度和所述日光温室的温室墙体外表面不同区域和/或不同高度的温度作为所述日光温室的边界条件数据，基于所述边界条件数据构建所述日光温室的模型。

根据本发明提供的一种面向日光温室建模的数据处理系统，所述物联网云平台还用于：读取存储在所述数据库中的目标数据，在预先设置的数据交互界面对所述目标数据进行可视化展示。

本发明提供的面向日光温室建模的数据处理系统，在对日光温室的数据采集时，既考虑了温室内的环境相关数据，还考虑了温室外的环境相关数据，不局限于局部数据的采集，并通过物联网云平台将这两部分的数据汇总起来，再对这些数据进行异常检测，排除掉异常数据，将通过检测的正常数据存入数据库中，有效提高了获取的温室数据的有效性，后续可以利用这些有效数据对日光温室进行有效建模。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的面向日光温室建模的数据处理系统的结构示意图之一；

图2是本发明提供的面向日光温室建模的数据处理系统的结构示意图之二；

图3是本发明提供的面向日光温室建模的数据处理系统中安装座的结构示意图；

图4是本发明提供的面向日光温室建模的数据处理系统的结构示意图之三。

附图标记：

100：面向日光温室建模的数据处理系统；

1：室内子系统；2：物联网云平台；3：室外子系统；

11：温室环境调控设备运行状态采集单元；12：室内空气-作物状态数据采集单元；13：室内数据汇总单元；14：室内土壤温度传感器单元；15：室内土壤湿度传感器单元；16：室内墙体温度传感器单元；

111：顶通风设备运行状态记录模块；112：保温被设备运行状态记录模块；113：底通风设备运行状态记录模块；

121：太阳总辐射传感器(包括具体设置的1211～1215)；122：空气温湿度传感器(包括具体设置的1221～1225)；123：红外温度传感器(包括具体设置的1231～1233)；

141～150：室内土壤温度传感器单元；

1411：数据采集器；1412：外壳；1413：内部填充物；

31：室外气象站；32：室外土壤温湿度传感器单元(包括具体设置的室外土壤温湿度一体传感器321～322)；33：室外墙体温度传感器单元。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。

下面结合附图描述本发明的面向日光温室建模的数据处理系统。

图1是本发明提供的面向日光温室建模的数据处理系统的结构示意图之一，如图1所示，面向日光温室建模的数据处理系统100包括：

室内子系统1，用于采集日光温室内部的内部环境数据，将所述内部环境数据传输至物联网云平台；

室外子系统3，用于采集日光温室外部的外部环境数据，将所述外部环境数据传输至所述物联网云平台；

物联网云平台2，用于接收所述内部环境数据和所述外部环境数据，利用预先设置的异常检测算法，对所述内部环境数据和所述外部环境数据进行异常检测，将通过检测的正常数据存储至预先设置的数据库中。

相关技术中，虽然科研人员经过多年的研究积累了部分温室数据，但数据采集方案设计不合理、数据存储格式不规范、数据内容不完整、温室参数不系统等问题显著，且在数据采集时，由于未从日光温室建模的角度制定针对性且科学合理的传感器布置以及数据采集方案，导致目前已有的日光温室数据有效性较低，无法应用于日光温室建模。

针对上述问题，本发明实施例从日光温室建模的角度，提出了针对性、系统性且科学合理的面向日光温室建模的数据处理系统，基于该系统可以实现对日光温室有效运行数据的采集、存储和积累，从而为构建日光温室数学模型奠定良好的数据基础，是解决我国日光温室结构设计缺乏理论支持，环境调控策略缺乏科学依据等问题的有效途径。

具体地，本发明实施例主要设置有室内子系统、室外子系统和物联网云平台这三部分。

其中，室内子系统用来采集日光温室内部的内部环境数据，并将内部环境数据传输给物联网云平台，例如可以通过2/3/4/5G、WIFI、蓝牙等方式进行传输。

可选地，内部环境数据可以包括如下参数：室内土壤温度、太阳辐射强度、大气温湿度等。

室外子系统用来采集日光温室外部的外部环境数据，并将外部环境数据传输给物联网云平台，也可以通过2/3/4/5G、WIFI、蓝牙等方式进行传输。

可选地，外部环境数据可以包括如下参数：大气温湿度、室外土壤温度、室外墙体表面温度等。

物联网云平台用来接收内部环境数据和外部环境数据，并在接收到数据后，利用异常检测算法对接收到的数据进行异常检测，仅将通过检测的正常数据存储至数据库中，以为后续的日光温室建模提供有效的温室数据。

可选地，物联网云平台可以包括运行于物联网服务器的远程数据接收及存储程序、SQL Server数据库、WEB远程服务程序等。

可选地，上述存储正常数据的数据库选用SQL Server数据库。

在本发明实施例提供的面向日光温室建模的数据处理系统中，在对日光温室的数据采集时，既考虑了温室内的环境相关数据，还考虑了温室外的环境相关数据，不局限于局部数据的采集，并通过物联网云平台将这两部分的数据汇总起来，再对这些数据进行异常检测，排除掉异常数据，将通过检测的正常数据存入数据库中，有效提高了获取的温室数据的有效性，后续可以利用这些有效数据对日光温室进行有效建模。

可选地，图2是本发明提供的面向日光温室建模的数据处理系统的结构示意图之二，如图2所示，所述室内子系统1包括：室内数据汇总单元13、以及与所述室内数据汇总单元13分别相连的温室环境调控设备运行状态采集单元11、室内空气-作物状态数据采集单元12、室内土壤温度传感器单元14、室内土壤湿度传感器单元15和室内墙体温度传感器单元16；

所述室内数据汇总单元13用于：

接收所述温室环境调控设备运行状态采集单元、所述室内空气-作物状态数据采集单元、所述室内土壤温度传感器单元、所述室内土壤湿度传感器单元和所述室内墙体温度传感器单元采集的室内采集数据；

对所述室内采集数据进行汇总打包得到所述内部环境数据，将所述内部环境数据传输至所述物联网云平台。

具体地，室内系统可以包括室内数据汇总单元，以及通过无线传感器网络与之连接的温室环境调控设备运行状态采集单元、室内空气-作物状态数据采集单元、室内土壤温度传感器单元、室内土壤湿度传感器单元和室内墙体温度传感器单元。其中，室内数据汇总单元用于将室内不同传感器单元所采集的数据汇总打包之后，通过2/3/4/5G、WIFI、蓝牙等方式连接至物联网云平台。

可选地，如图2所示，所述温室环境调控设备运行状态采集单元11用于：利用预先设置的顶通风设备运行状态记录模块111、保温被设备运行状态记录模块112和底通风设备运行状态记录模块113，采集顶通风设备、保温被设备和底通风设备的工作状态数据；

所述室内空气-作物状态数据采集单元12用于：利用预先设置的室内空气-作物状态传感器，采集室内空气-作物状态数据；其中，所述室内空气-作物状态传感器包括太阳总辐射传感器121、空气温湿度传感器122和红外温度传感器123中的至少一项；

所述室内土壤温度传感器单元14用于：利用设置在所述日光温室内的至少一个土壤温度传感器，采集所述日光温室内不同区域和/或不同深度的土壤温度；

所述室内土壤湿度传感器单元15用于：利用设置在所述日光温室内的至少一个土壤湿度传感器，采集所述日光温室内不同区域和/或不同深度的土壤湿度；

所述室内墙体温度传感器单元16用于：利用设置在温室墙体内表面的至少一个墙体内温度传感器，采集所述日光温室的温室墙体内表面不同区域和/或不同高度的温度。

具体地，通常日光温室中的环境调控设备(顶通风、底通风、保温被等)对室内环境的影响较大，例如在室内温度较高的状态下，通过开启底通风和顶通风设备，将有效降低室内空气温度，而目前国内大部分研究缺乏对日光温室环境调控设备运行状态数据的采集和积累，因此采集温室环境调控设备运行状态数据，对日光温室建模及环境预测具有重要的意义。

本发明设置的温室环境调控设备运行状态采集单元，连接于顶通风设备运行状态记录模块、保温被设备运行状态记录模块和底通风设备运行状态记录模块，用于采集日光温室中不同环境调控设备(通风口、保温被等)的工作状态数据。

其中，顶通风设备运行状态记录模块，用于记录在不同时刻日光温室中顶通风口的开度数据，取值范围0-100％；底通风设备运行状态记录模块，用于记录在不同时刻日光温室中底通风口的开度数据，取值范围0-100％；保温被设备运行状态记录模块，用于在不同时刻记录日光温室中保温被的开度数据，取值范围0-100％。

本发明设置的室内空气-作物状态数据采集单元，连接于太阳总辐射传感器、空气温湿度传感器、红外温度传感器等。

其中，太阳总辐射传感器用于测量室内太阳总辐射强度，空气温湿度传感器用于测量室内空气温湿度数据，红外温度传感器用于测量作物冠层温度。

可选地，室内空气-作物状态数据采集单元可在目前已连接传感器类型的基础上，根据实际情况，连接叶片湿度传感器、植物呼吸测量系统等与作物生长状态相关的传感器，为研究作物对温室环境的影响奠定基础。

本发明设置的室内土壤温度传感器单元，连接于多个土壤温度传感器，用于测量室内不同区域和/或不同深度的土壤温度。

本发明设置的室内土壤湿度传感器单元，连接于多个土壤湿度传感器，用于测量室内不同区域和/或不同深度的土壤湿度。

本发明设置的室内墙体温度传感器单元，连接于多个墙体内温度传感器，用于测量墙体表面的温度，所测数据作为日光温室墙体传热模型的边界条件数据。

可选地，为了避免太阳辐射、空气对流等对温度传感器测量精度的影响，在安装传感器时，可以在墙体表面挖一个浅坑，在浅坑放置墙体内温度传感器之后，再用墙体材料覆盖，通过该方法既避免了太阳辐射对传感器测量数据精度的影响，又确保了测量边界数据的传感器布置合理性。

可选地，所述土壤温度传感器和所述土壤湿度传感器通过土壤温湿度一体传感器实现，所述土壤温湿度一体传感器通过预先设置的安装座进行设置；

图3是本发明提供的面向日光温室建模的数据处理系统中安装座的结构示意图，如图3所示，所述安装座包括数据采集器1411、外壳1412和内部填充物1413，所述内部填充物1413设置在所述外壳1412内，所述外壳1412上按照从地表到地下的方向设置有至少三个引出孔，图3中以外壳1412上设置了15个引出孔为例示出，可以根据实际情况进行设置，各所述土壤温湿度一体传感器的非探头端通过各所述引出孔安装在所述外壳1412内，各所述土壤温湿度一体传感器的探头端设置在所述外壳1412外，用于与土壤接触，各所述土壤温湿度一体传感器的非探头端均连接于所述数据采集器1411；

所述数据采集器1411用于：利用各所述土壤温湿度一体传感器，采集所述日光温室内不同区域和/或不同深度的土壤温度和土壤湿度。

具体地，所有土壤温度传感器或土壤湿度传感器都可以采用土壤温度传感器安装座安装，或者将土壤温湿度一体传感器采用安装座进行安装，如图3所示，安装座的顶部连接数据采集器1411，外壳1412材料可以为聚乙烯(Polyethylene，PE)塑料，内部填充物1413的材料可以为导热环氧树脂，以尽量减少安装座对土壤传热性能的影响。传感器的探头从安装座露出直接接触土壤，以确保传感器测量土壤温度的真实性和准确性。所有传感器均可以通过485总线与数据采集器1411进行通信。

本发明实施例中，将土壤温度传感器和土壤湿度传感器通过土壤温湿度一体传感器实现，并通过安装座进行布置，以提高各个传感器设置位置的准确性，并能对传感器进行固定，便于布置及后续维修等。

可选地，如图2所示，所述室外子系统3包括：室外气象站31、室外土壤温湿度传感器单元32和室外墙体温度传感器单元33；

所述室外气象站31用于：利用预先设置的气象传感器，采集所述日光温室外的气象数据；其中，所述气象传感器包括室外太阳辐射传感器、大气温度传感器、大气湿度传感器、风速传感器和风向传感器中的至少一项；

所述室外土壤温湿度传感器单元32用于：利用设置在所述日光温室外的至少一个室外土壤温湿度传感器，采集所述日光温室外不同区域和/或不同深度的土壤温度和湿度；

所述室外墙体温度传感器单元33用于：利用设置在温室墙体外表面的至少一个墙体外温度传感器，采集所述日光温室的温室墙体外表面不同区域和/或不同高度的温度。

具体地，室外系统可以包括室外气象站、室外土壤温湿度传感器单元和室外墙体温度传感器单元。

其中，室外气象站可以用于测量室外气象数据，连接有室外太阳辐射传感器、大气温度传感器、大气湿度传感器、风速传感器、风向传感器等气象传感器，采集的数据例如通过4G或WIFI连接至物联网云平台。

室外土壤温湿度传感器单元连接于多个土壤温湿度传感器，用于测量日光温室室外不同区域和/或不同深度的土壤温度和湿度，采集的数据例如通过4G或WIFI连接至物联网云平台。

室外墙体温度传感器单元连接于多个墙体外温度传感器，用于测量日光温室墙体不同区域和/或不同高度的外表面温度，所测量数据可以作为日光温室墙体传热模型的边界条件数据，采集的数据例如通过4G或WIFI连接至物联网云平台。

可选地，室内子系统和室外子系统的所有数据采集单元，均可以使用RS485MODBUS RTU的通信协议，采集该单元所连接的各传感器的数据。

可选地，室内子系统和室外子系统中的各数据采集单元，可以由单片机、单片机专用电源、LoRa433射频模块、RS485转晶体管(Transistor-Transistor Logic，TTL)模块等组成。

可选地，室内子系统和室外子系统中的各数据采集单元可以包括数据存储模块，用于本地存储采集的数据。

可选地，室外子系统中的各数据采集单元和室内数据汇总单元均可以连接有触摸屏显示器，用于现场查看相关数据。

可选地，所述物联网云平台具体用于：

对于在第i时刻接收到的第一数据，基于所述第一数据和在接收到所述第一数据前m-1个时刻的第二数据，确定所述第一数据的第一偏差；其中，i为大于m-1的整数，m为大于1的整数；

在所述第一偏差在预先设置的偏差范围内的情况下，将所述第一数据作为所述正常数据。

具体地，物联网云平台运行于远程物联网服务器，包括远程数据接收及存储程序、SQL Server数据库、WEB远程服务程序等，远程数据接收及存储程序接收数据之后，首先通过异常检测算法进行数据异常检测，放弃异常数据，将通过异常检测的正常数据存储至SQLServer数据库。SQL Server数据库用于存储及检索接收的数据；WEB远程服务程序用于对存储到服务器的数据进行查询、分析和下载。

可选地，所述物联网云平台还具体用于：

将所述第一数据和所述第二数据作为一组待检测数据，确定所述待检测数据的均值和标准差；

基于所述均值和所述标准差，确定所述第一数据的第一偏差。

可选地，所述物联网云平台还具体用于：

在所述第一偏差小于或等于预先设置的第一阈值的情况下，将所述第一数据作为所述正常数据；

在所述第一偏差大于所述第一阈值的情况下，删除所述第一数据。

举例来说，假设在接收到一个来自编号为j的传感器数据X

处于预设滑动窗口内的数据的标准差为：

对于新接收的数据X

将第一偏差e与设定的第一阈值θ进行比较，如果超过θ，则认为该接收的传感器数据为异常数据，该数据将被抛弃，如果小于或等于θ，则认为该接收的传感器数据为正常数据，该数据将被存储至数据库中。

可选地，所述物联网云平台还可以用于：读取存储在所述数据库中的目标数据，在预先设置的数据交互界面对所述目标数据进行可视化展示。

可选地，物联网云平台中的WEB远程服务程序能够实现远程数据的在线管理，可以根据采集数据的类型，将系统划分为设备运行状态、土壤数据、空气-作物状态数据、墙体数据、气象数据等5个功能模块，可查看每一个参数的实时数据、历史数据和数据曲线。

可选地，通过积累足够的运行数据，后续利用这些数据对深度神经网络模型(DeepNeural Network，DNN)等进行训练，进而可以对室内空气温度进行模拟和预测，或者对墙体内、外侧温度边界条件(第一类边界条件)进行模拟和预测，或者对温室外(温室前、后)不同深度土壤温度周年温度变化规律等进行模拟和预测，或者对温室内深层土壤温度进行模拟和预测，或者对温室内土壤温度场进行模拟验证以及对温室内墙体、土壤蓄热量进行测量，或者对温室室内温度场和湿度场进行模拟和验证等。

可选地，所述室内子系统可以包括室内墙体温度传感器单元，所述室外子系统包括室外墙体温度传感器单元；

所述室内墙体温度传感器单元用于：利用设置在温室墙体内表面的至少一个墙体内温度传感器，采集所述日光温室的温室墙体内表面不同区域和/或不同高度的温度；

所述室外墙体温度传感器单元用于：利用设置在温室墙体外表面的至少一个墙体外温度传感器，采集所述日光温室的温室墙体外表面不同区域和/或不同高度的温度；

所述物联网云平台还用于：将所述日光温室的温室墙体内表面不同区域和/或不同高度的温度和所述日光温室的温室墙体外表面不同区域和/或不同高度的温度作为所述日光温室的边界条件数据，基于所述边界条件数据构建所述日光温室的模型。

具体地，相关技术中没有同时考虑将温室内和温室外的相关数据结合起来构建温室模型，本发明不仅考虑了温室内采集的内部环境数据，还考虑了温室外采集的外部环境数据，同时还考虑到温室内与外的边界-温室墙体的相关数据，共同构建日光温室的模型，有利于更准确地构建日光温室的模型，进而利用该模型对日光温室进行监控、预测等。

下面举例说明本发明实施例提供的面向日光温室建模的数据处理系统。

如图2所示，面向日光温室建模的数据处理系统主要包括室内子系统1、室外子系统3、物联网云平台2这三部分。

其中，室内子系统1包括温室环境调控设备运行状态采集单元11、室内空气-作物状态数据采集单元12、室内数据汇总单元13、室内土壤温度传感器单元14、室内土壤湿度传感器单元15和室内墙体温度传感器单元16。

室外子系统3包括室外气象站31、室外土壤温湿度传感器单元32和室外墙体温度传感器单元33。

物联网云平台2包括物联网服务器及服务器上运行的数据接收及存储软件、数据库软件、WEB远程服务程序等。

下面以某实验日光温室为例，列举该实验日光温室的具体传感器布置方案：实验日光温室坐北朝南，跨度10m，长60m，脊高5.32m，后墙高度4m。图4是本发明提供的面向日光温室建模的数据处理系统的结构示意图之三，如图4所示，包括以下几部分：

(一)室内子系统；

室内土壤部分，总共设置了10个室内土壤温度传感器单元(编号141～150)，沿日光温室的跨度方向均匀分布，相邻两个土壤温度传感器单元间距1m。每个土壤温度传感器单元连接15个土壤温度传感器，沿垂直地面方向不等间距排列，用于测量不同深度的土壤温度。

本发明实施例设置在土壤温度场变化剧烈的地方紧密排列大量的网格点，以提高给定问题计算流体力学(Computational Fluid Dynamics，CFD)求解的精度，同时利用密集的网格点将截断误差最小化，从而利用恰当的网格描述温度场。由于越靠近地表，土壤温度波动频率及幅度越大，故为了更精确的模拟土壤温度变化规律，本发明设置越靠近地表，所划分的土层厚度越小，埋设的土壤温度传感器越多。

本发明设置室内土壤总共分为15层，每一层土壤厚度设置如下：0-0.01m，0.01-0.03m，0.03-0.07m，0.07-0.15m，0.15-0.25m，0.25-0.35m，0.35-0.45m，0.45-0.55m，0.55-0.65m，0.65-0.75m，0.75-0.85m，0.85-0.95m，0.95-1.05m，1.05-1.15m，1.15-1.25m。土壤温度传感器分别安装于每一层土壤中间位置，即分别位于距地表0.005m，0.02m，0.05m，0.11m，0.2m，0.3m，0.4m，0.5m，0.6m，0.7m，0.8m，0.9m，1.0m，1.1m，1.2m处。

所有土壤温度传感器采用如图3所示的安装座安装，安装座顶部连接数据采集器1411，外壳1412材料为PE塑料，内部填充物1413为导热环氧树脂，以尽量减少安装座对土壤传热性能的影响。传感器探头从安装座露出直接接触土壤，以确保传感器测量土壤温度的真实性和准确性。所有土壤温度传感器通过485总线与数据采集器通信。

室内土壤湿度传感器单元15可以安装于室内中间位置，用于测量室内不同深度的土壤湿度数据，可以采用如图3的安装座安装。

需要说明的是，由于土壤温湿度一体传感器采用频域反射(Frequency DomainReflectometry，FDR)原理采集土壤温湿度数据，为了避免相邻传感器产生的射频信号影响数据采集精度，相邻土壤温湿度传感器间距需大于或等于0.1m。本发明分别于距离地表0.1m，0.2m，0.3m，0.4m，0.5m，0.6m，0.7m，0.8m，0.9m，1.0m，1.1m，1.2m位置安装土壤温湿度一体传感器。

室内墙体温度传感器单元16用于测量室内墙体表面温度数据，所采集的数据作为墙体传热模型的边界条件。本发明中室内墙体温度传感器单元16总共布置了10个温度传感器，沿垂直地面方向均匀分布。10个温度传感器分别位于距离水平地面0.2m，0.6m，1.0m，1.4m，1.8m，2.2m，2.6m，3.0m，3.4m，3.8m高度位置处。为了避免太阳辐射及空气对流对温度传感器测量精度的影响，在安装传感器时，可以在墙体表面挖一个浅坑，然后用墙体材料覆盖，既保证测量数据的合理性，又避免了太阳辐射对温度传感器测量精度的影响。

温室环境调控设备运行状态采集单元11连接有顶通风设备运行状态记录模块111、保温被设备运行状态记录模块112、底通风设备运行状态记录模块113，分别记录顶通风口、保温被、底通风口的开度及运行状态。

室内空气-作物状态数据采集单元12连接有太阳总辐射传感器121、空气温湿度传感器122和红外温度传感器123。其中，太阳总辐射传感器121用于测量室内太阳辐射强度，所测数据用于构建及验证日光温室模型中太阳辐射子模型精度；空气温湿度传感器122用于测量室内空气不同位置的温度及湿度，所积累的数据用于构建及验证日光温室空气温度场和湿度场模型。

本发明实施例总共设置了5个室内太阳总辐射传感器和5个空气温湿度传感器，如图4所示，第1个太阳总辐射传感器1211与第1个空气温湿度传感器1221位于距温室前屋面3.5m处，高度为1.5m；第2个太阳总辐射传感器1212和第2个空气温湿度传感器1222位于距南屋面最底端6.5m处，高度为3m；第3个太阳总辐射传感器1213和第3个空气温湿度传感器1223位于距南屋面最底端6.5m处，高度为1.5m；第4个太阳总辐射传感器1214和第4个空气温湿度传感器1224位于距南屋面最底端9m处，高度为3m；第5个太阳总辐射传感器1215和第5个空气温湿度传感器1225位于距南屋面最底端9m处，高度为1.5m。

其中，太阳总辐射传感器121在安装时要求与水平面平行，以确保所测量数据的准确性。

本发明实施例总共设置了3个红外温度传感器(1231、1232、1233)用于测量作物冠层温度，在传感器安装时，需采用红外温度传感器安装支架，该安装支架能够调整传感器的高度及位置，确保传感器垂直于叶片，传感器距离叶片需小于2cm，以确保作物冠层温度采集精度。

可选地，室内空气-作物状态数据采集单元可在目前传感器配置的基础上，根据实际情况，连接叶片湿度传感器、植物呼吸测量系统等与作物生长状态相关的传感器，为研究作物对温室环境的影响奠定数据基础。

以上室内子系统所有数据采集单元采集的数据，可以通过远距离无线电(LongRange Radio，LoRa)低功耗局域网无线通信标准，将数据发送到室内数据汇总单元13，室内数据汇总单元13将接收的内部环境数据通过4G或WIFI发送至物联网云平台2。

(二)室外子系统；

室外子系统3包括室外气象站31、室外土壤温湿度传感器单元32和室外墙体温度传感器单元33。

其中，室外气象站31可以由太阳能供电，具有自动数据采集、存储等功能，连接于大气温湿度传感器、大气二氧化碳(CO2)浓度传感器、风速、风向传感器、太阳总辐射传感器等气象传感器，所测量的气象参数包括大气温度、大气湿度、CO2浓度、风速、风向、太阳总辐射强度等。所有采集的室外气象参数作为外部环境数据通过4G或WIFI连接至物联网云平台。

室外土壤温湿度传感器单元32中的其中一个室外土壤温湿度一体传感器321，安装于室外距离日光温室前屋面底部0.5m处，连接12个土壤温湿度传感器，用于测量不同深度土壤温湿度数据，所测数据作为日光温室土壤传热模型边界条件数据，这些土壤温湿度传感器沿垂直地面方向均匀分布，相邻传感器距离0.1m。本发明实施例分别于距离地表0.1m，0.2m，0.3m，0.4m，0.5m，0.6m，0.7m，0.8m，0.9m，1.0m，1.1m，1.2m位置处安装土壤温湿度传感器。

室外土壤温湿度传感器单元32中的另一个室外土壤温湿度一体传感器322，安装于室外距离日光温室北墙外边界底部0.5m处，连接12个土壤温湿度传感器，用于测量不同深度土壤温湿度数据，所测数据作为日光温室土壤传热模型边界条件数据，这些土壤温湿度传感器沿垂直地面方向均匀分布，相邻传感器距离0.1m。本发明实施例分别于距离地表0.1m，0.2m，0.3m，0.4m，0.5m，0.6m，0.7m，0.8m，0.9m，1.0m，1.1m，1.2m位置处安装土壤温湿度传感器。

室外墙体温度传感器单元33用于测量室外墙体表面温度，所采集数据作为墙体传热模型的室外部分边界条件数据。本发明实施例室外墙体温度传感器单元总共连接了10个温度传感器，沿垂直地面方向均匀分布，10个温度传感器分别位于距离水平地面0.2m，0.6m，1.0m，1.4m，1.8m，2.2m，2.6m，3.0m，3.4m，3.8m高度位置处。

为了避免太阳辐射、空气对流等对温度传感器测量精度的影响，在安装传感器时，可以在墙体表面挖一个浅坑，在浅坑放置温度传感器之后用墙体材料覆盖，通过该方法既避免了太阳辐射对传感器测量数据精度的影响，又确保了测量边界数据的传感器布置合理性。

下表1为本发明实施例所选用的传感器的技术参数。

表1所选用的传感器的技术参数

(三)物联网云平台；

物联网云平台运行于远程物联网服务器，物联网服务器运行远程数据接收及存储程序、SQL Server数据库、WEB远程服务程序，远程数据接收及存储程序接收数据之后，首先通过异常检测算法进行数据异常检测，放弃异常数据，将通过异常检测的数据存储至SQLServer数据库。SQL Server数据库用于存储及检索接收的数据；WEB远程服务程序用于对存储到服务器的数据进行查询、分析和下载。

异常检测算法具体如下：假设在接收到一个来自编号为j的传感器数据X

处于预设滑动窗口内的数据的标准差为：

对于新接收的数据X

将第一偏差e与设定的第一阈值θ进行比较，如果超过θ，则认为该接收的传感器数据为异常数据，该数据将被抛弃，如果小于或等于θ，则认为该接收的传感器数据为正常数据，该数据将被存储至数据库中。

本发明实施例中，服务器的硬件配置可以为：处理器Intel(R)Xeon(R)Platinum8163CPU@2.50GHz,RAM:16GB，硬盘256GB，千兆有线网口，系统配置：Windows Server201264位。

上述WEB远程服务程序能够实现远程数据的在线管理，根据采集数据的类型，系统划分为设备运行状态、土壤数据、空气-作物状态数据、墙体数据、气象数据等5个功能模块，可查看每一个参数的实时数据、历史数据和数据曲线。

通过积累足够的运行数据，后续利用这些数据对深度神经网络模型(Deep NeuralNetwork，DNN)等进行训练，进而可以对室内空气温度进行模拟和预测，或者对墙体内、外侧温度边界条件(第一类边界条件)进行模拟和预测，或者对温室外(温室前、后)不同深度土壤温度周年温度变化规律等进行模拟和预测，或者对温室内深层土壤温度进行模拟和预测，或者对温室内土壤温度场进行模拟验证以及对温室内墙体、土壤蓄热量进行测量，或者对温室室内温度场和湿度场进行模拟和验证等。

本发明实施例中，从日光温室建模角度，提出了针对性、系统性且科学合理的面向日光温室建模的数据处理系统，基于该系统，可以实现对日光温室有效运行数据的采集、存储和积累，从而为构建日光温室数学模型奠定良好的数据基础，是解决我国日光温室结构设计缺乏理论支持，环境调控策略缺乏科学依据等问题的有效途径。

以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。