1.一种基于大数据的森林防火报警方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1：无人机通过高清摄像头以及电子经纬仪、激光红外测距仪、记录器、单片机分别获得高清摄像图片数据以及高精度地形图数据，通过无线传输至数据模拟服务器，转步骤S2；

S2：数据模拟服务器对高清摄像图片数据以及高精度地形图数据进行计算处理获得模拟地形图、道路与建筑模拟地图、植被类型以及范围模拟图，以及获得具备代表性数据采集特征的监测终端大致位置图，将监测终端根据大致位置图安装到相应位置,转步骤S3；

S3：监测终端获得所在位置的空气温度数据、土壤温度数据、空气湿度数据、土壤湿度数据、方向数据以及风速数据，并将其通过无线传输至数据模拟服务器，转步骤S4；

S4：数据模拟服务器对空气温度数据、土壤温度数据、空气湿度数据、土壤湿度数据、方向数据以及风速数据计算处理获得空气温度分布图、土壤温度分布图、空气湿度分布图、土壤湿度分布图、风向分布图以及风速分布图，转步骤S5；

S5：数据判断服务器结合易燃等级函数和植被类型以及范围图、空气温度分布图、空气湿度分布图、土壤温度分布图、土壤湿度分布图获得自然易燃区域图，转步骤S6；

S6：数据判断服务器结合易传播等级函数和植被类型以及风向分布图、风速分布图、自然易燃区域图获得自然易传播区域图，转步骤S7；

S7：数据判断服务器结合道路与建筑模拟地图、高清摄像数据以及地形图数据计算获得人员易到达区域并通过已获得的自然易燃区域图导出人员易失火区域图,转步骤S8；

S8：数据判断服务器结合天气预测情况，获得预测的监测终端数据，以此计算导出预测的自然易燃区域图、自然易传播区域图、人员易失火区域图；

所述步骤S7包括以下步骤：

S71：数据判断服务器通过高清摄像数据获得不同植被区域的植被密集程度数据，转步骤S72；

S72：数据判断服务器通过地形图数据获得地形坡度变化数据，转步骤S73；

S73：由植被密集程度数据以及地形坡度变化数据计算获得人员最长到达距离，转步骤S74；

S74：计算获得的人员最长到达距离结合道路与建筑模拟地图获得人员易到达区域图，转步骤S75；

S75：由人员易到达区域图结合自然易燃区域图获得人员易失火区域图。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的森林防火报警方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下步骤：

S51：数据判断服务器调取数据储存服务器中的易燃等级函数数据包括空气温度‑易燃等级函数数据、空气湿度‑易燃等级函数数据、土壤温度‑易燃等级函数数据、土壤湿度‑易燃等级函数数据，易燃等级函数会随植被类型的改变而改变，转步骤S52；

S52：确定易燃等级的警报值，将其代入易燃等级函数，转步骤S53；

S53：数据判断服务器获得超过警报值的空气温度分布图的范围区域、空气湿度分布图的范围区域、土壤温度分布的范围区域、土壤湿度分布的范围区域，转步骤S54；

S54：将所获得的范围区域进行叠合，获得叠合区域图，叠合区域图及为自然易燃区域图，所述叠合区域指的是满足包含所有获得的范围区域的区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的森林防火报警方法，其特征在于：所述步骤S6包括以下步骤：

S61：数据判断服务器调取数据储存服务器中的易传播等级函数数据，其中易传播等级函数会随植被类型的改变而改变，转S62；

S62：确定易传播等级的警报值，将其代入易传播等级函数，转步骤S63；

S63：数据判断服务器结合风向分布图、风速分布图推导出高出警报值并且位于模拟风向的区域地图，此区域地图及为自然易传播区域图。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的森林防火报警方法，其特征在于：所述步骤S7中，所述高清摄像数据获得的植被密集程度价值度为M,所述植被密集程度价值度由判断服务器根据高清摄像数据中的植被单位面积可穿过间隙数量获得，所述地形图数据获得的坡度价值度为P，所述坡度价值度由判断服务器根据地形图数据中的单位水平长度地势差获得，所护人员设定最大的活动距离长度为L，所述人员设定最大的活动距离为人员在无植被且地面水平的情况下可活动的最大距离长度；

根据公式：

M＝J/S

其中J为单位面积可穿过的间隙数量，S为单位面积的面积大小，M为植被密集程度价值度；

根据公式：

P＝△D/△L

其中△D为地势差大小，△L为单位长度，P为坡度价值度。

根据公式：

LMAX＝L/[(M*P)*a+b]其中LMAX为人员最长到达距离,L为人员设定最大的活动距离，a为植被密集程度价值度与坡度价值度的乘积转换系数,b为人员设定最大的活动距离的运算基数。

5.应用权利要求1‑4任意一项所述的一种基于大数据的森林防火报警方法的基于大数据的森林防火报警系统，包括无人机监控模块、森林防火监测终端模块、大数据模拟生成模块、大数据模拟判断模块，其特征在于：所述无人机监控模块用于获得高清摄像数据以及电磁波测算数据，所述森林防火监测终端模块用于获得森林温度、湿度、风速以及风向的分布数据，所述大数据模拟生成模块用于将获得的数据模拟生成为可识别的图像，所述大数据判断模块用于通过条件计算获得具备参考价值的目标图像。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的森林防火报警系统，其特征在于：所述无人机监控模块包括高清摄像单元、电磁波测算单元、无人机无线传输单元，所述高清摄像单元用于无人机拍摄森林高清摄像图片，并将高清摄像图片转化成可无线传输的数据，所述电磁波测算单元用于通过电子经纬仪、激光红外测距仪、记录器以及单片机建立数字地面模型，绘制地形图并输出可无线传输的数据，所述无人机无线传输单元用于将高清摄像图片数据以及地形图数据传输至数据模拟服务器，所述数据模拟服务器属于大数据模拟生成模块。

7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的森林防火报警系统，其特征在于：所述森林防火监测终端模块包括温度监测单元、湿度监测单元、风向监测单元、风速监测单元、终端无线传输单元，所述温度监测单元用于获取监测终端所在位置的空气温度数据以及土壤温度数据，所述湿度监测单元用于获取监测终端所在位置的空气湿度数据以及土壤湿度数据，所述风向监测单元用于获取监测终端所在位置风流动的方向，并将其转化成系统可以识别的方向数据，所述风速监测单元用于获取监测终端所在位置风流动的速度，并将其转化成系统可以识别的风速数据，所述终端无线传输单元用于将空气温度数据、土壤温度数据、空气湿度数据、土壤湿度数据、方向数据以及风速数据传输至数据模拟服务器，所述数据模拟服务器属于大数据模拟生成模块。

8.根据权利要求5所述的一种基于大数据的森林防火报警系统，其特征在于：所述大数据模拟生成模块包括地形生成单元、道路与建筑生成单元、植被类型以及范围生成单元、监测终端安装点生成单元、温度分布生成单元、湿度分布生成单元、风向分布生成单元以及风速分布生成单元，所述地形生成单元用于将地形图数据转化成模拟地形图，所述道路与建筑生成单元用于通过识别高清摄像数据以及地形图数据生成道路与建筑模拟地图，所述植被类型以及范围生成单元用于通过识别模拟地形图、道路与建筑模拟地图并结合地形图数据、高清摄像数据获得不同类型的植被以及其所分布的地理范围，从而生成植被类型以及范围模拟图，所述监测终端安装点生成单元用于通过地形生成单元、道路与建筑生成单元、植被类型以及范围生成单元获得具备代表性数据采集特征的监测终端大致位置，所述代表性数据采集特征指的是监测终端采集的数据可以代表一定范围内的空气温度数据、空气湿度数据、土壤温度数据、土壤湿度数据、方向数据以及风速数据，所述温度分布生成单元用于将空气温度数据以及土壤温度数据模拟生成可识别的空气温度分布图以及土壤温度分布图，所述湿度分布生成单元用于将空气湿度数据以及土壤湿度数据模拟生成可识别的空气湿度分布图以及土壤湿度分布图，所述风向分布单元用于将方向数据模拟生成可识别的风向分布图，所述风速分布单元用于将风速数据模拟生成可识别的风速分布图。

9.根据权利要求5所述的一种基于大数据的森林防火报警系统，其特征在于：所述大数据判断模块包括自然易燃区域判断单元、自然易传播区域判断单元、人员易失火区域判断单元、趋势分析单元，所述自然易燃区域判断单元用于结合易燃等级函数和空气温度分布图、空气湿度分布图、土壤温度分布图、土壤湿度分布图获得自然易燃区域图，所述易燃等级函数由所在植被类型属性获得，所述自然易传播区域判断单元用于结合易传播等级函数以及风向分布图、风速分布图、自然易燃区域图获得自然易传播区域图，所述易传播等级函数由所在植被类型属性获得，所述人员易失火区域判断单元用于结合高清摄像数据以及地形图数据计算获得人员易到达区域并通过已获得的自然易燃区域图导出人员易失火区域图，所述趋势分析单元用于结合天气预测情况，获得预测的监测终端数据，以此计算导出预测的自然易燃区域图、自然易传播区域图、人员易失火区域图。