1.一种多源农业数据的采集管理方法，其特征在于，包括：

步骤一、在作物处于生长状态时，采集作物的生长状态数据，并汇总为生长状态数据集，并由生长状态数据集生成生长阶段评估值Cev，若生长阶段评估值Cev高于预设的阶段阈值，发出提醒信息；

所述生长状态数据集的建立方式如下：在作物处于生长状态时，确定作物的种植区域后，在种植区域内选择若干个检测点，以检测点的作物为检测对象，以图像识别的方式获取作物的叶片数量，在平均后获取叶片数目Ncl；在各个检测点处测量获取作物的作物高度及径粗，在平均后分别获取生长高度Cgh和径粗Cgt；汇总后建立生长状态数据集；

步骤二、接收提醒信息后，对作物的生长环境进行监测，汇总获取的若干种监测结果，并建立作物环境条件数据集；并由作物环境条件数据集内的参数分别建立水分评估值Sev和土壤评估值Tev；

步骤三、依据水分评估值Sev和土壤评估值Tev的分布，判断作物当前的生长状态，若作物处于非正常的状态，则依据判断结果为作物匹配对应的辅助策略；所述辅助策略包括：灌溉策略、防涝策略及施肥策略；

步骤四、在作物当前处于正常状态时，由水分评估值Sev及土壤评估值Tev关联生成作物的生长环境系数 ，并使用平滑指数模型对生长环境系数 进行预测，获取预测值；依据该预测值的分布，发出预警信息并匹配出对应的辅助策略；

步骤五、使用训练后的作物生长预测模型对匹配的辅助策略进行验证，若该辅助策略可行，则将其输出，若不可行，则对其进行修正，直至其可行时，将其输出；若难以通过修正获取可行的辅助策略，则发出报警信息；

依据种植区域的位置及面积信息，建立至少覆盖种植区域的电子地图；在电子地图上等面积的将种植区域分割为若干个子区域，并分别进行编号；在子区域内的生长环境系数的两个预测值中的较低者低于预先设置的环境阈值时，将对应的子区域确定为待处理区域，并将待处理区域在电子地图上进行标记；

获取各个待处理区域内的生长环境系数 的最低预测值，以其低于环境阈值的比例作为处理优先级；使用训练后的路径规划模型，结合待处理区域的位置信息及处理优先级，规划出处理路径，并将处理路径在电子地图上标注；

作物当前处于正常生长状态时，沿着时间轴以固定的监测周期连续获取若干个水分评估值Sev及土壤评估值Tev，将水分评估值Sev及土壤评估值Tev相关联，形成生长环境系数，其中，形成生长环境系数 的关联方法符合如下公式：；

其中， ， ，且 1，以生长环境系数 对作物的生长的环

境条件进行表征，表征方式如下：

；

其中， 为权重，其具体值可由用户调整设置，为水分评估值Sev的预期均值，为土壤评估值Tev的预期均值， ；

所述环境条件数据集的建立方式如下：在获取种植区域的位置信息后，通过公开渠道查询获取在作物生长周期内的日平均降雨量，生成降水量Pre，并获取当前的气温和土壤湿度，分别生成气温At及土壤湿度Sm；在各个检测点处分别选择若干个作物作为样本，采集各个样本的作物蒸腾情况，获取作物蒸腾量Ct；

所述水分评估值Sev的生成方式如下：对降水量Pre、气温At、土壤湿度Sm和作物蒸腾量Ct做无量纲处理，将各参数相关联，关联公式如下所示：；

其中，系数的意义及取值为： 为降水量系数， 为气温系数，

为湿度系数， ， 为蒸腾量系数，

， 为常数修正系数；

所述作物的生长阶段评估值Cev获取方式如下：对作物的径粗Cgt、叶片数目Ncl和生长高度Cgh做无量纲处理，将各参数相关联，关联公式如下所示：；

其中，系数的意义及取值为：为径粗系数， 为叶片系数，

为高度系数， ，C为常数修正系数；预先设置阶段阈值，

获取生长阶段评估值Cev后，若生长阶段评估值Cev高于阶段阈值，则发出提醒信息；

土壤评估值Tev的生成方式如下：对环境条件数据集内的土壤pH偏差值SpH、土壤有机质含量Som和微生物密度Snc做无量纲处理，将各参数相关联，关联公式如下所示：；

其中，系数的意义及取值为： 为偏差系数， 为有机质系数，

为微生物系数， ， 为常数修正系数；

预先设置养分阈值，当土壤评估值Tev低于养分阈值时，判定作物处于缺肥状态，当土壤评估值Tev不低于养分阈值时，判定作物处于正常状态；在作物处于缺肥状态时，执行施肥策略。

2.根据权利要求1所述的一种多源农业数据的采集管理方法，其特征在于：预先设置第一湿润阈值和第二湿润阈值，且第一湿润阈值低于第二湿润阈值；当水分评估值Sev低于第一湿润阈值时，判定作物处于缺水状态，在作物处于缺水状态下时，执行灌溉策略，当水分评估值Sev在第一湿润阈值与第二湿润阈值之间，判定作物处于正常状态，当水分评估值Sev高于第二湿润阈值时，判定作物处于受涝风险状态；在作物处于受涝风险状态下时，执行防涝策略。

3.根据权利要求2所述的一种多源农业数据的采集管理方法，其特征在于：所述环境条件数据集内还包括如下：依据作物以往的生长数据确定该作物最适应的土壤pH值，以实际测量的土壤pH值与最适宜pH值的差值的绝对值作为土壤pH偏差值，土壤有机质含量通过测量土壤获得，生成土壤有机质含量Som；在获取土壤pH值时，也对土壤内微生物量进行检测，获取土壤内微生物的平均密度，生成微生物密度Snc。

4.根据权利要求3所述的一种多源农业数据的采集管理方法，其特征在于：连续获取若干个生长环境系数 ，使用平滑指数模型对生长环境系数 进行预测，连续获取两个预测值，预先设置环境阈值，在生长环境系数 的两个预测值者中的较小者低于环境阈值时，发出预警信息；

从公开的渠道检索或者汇总对作物各个状态下的施肥及灌溉策略，建立作物辅助策略库；接收到预警信息后，依据作物当前的生长状态及环境条件，从作物辅助策略库中为作物匹配对应的辅助策略。

5.根据权利要求4所述的一种多源农业数据的采集管理方法，其特征在于：获取作物的生长状态数据及环境条件数据，分别建立训练集和测试集，使用Bp神经网络模型，在训练和测试后，建立作物生长预测模型；

由作物生长预测模型对获取辅助策略后进行预测，若预测获取的生长环境系数 好转，则将其该辅助策略输出；若不能好转，则修改辅助策略的条件，直至生长环境系数 好转，将修改后辅助策略输出。