1.一种智慧农业环境调控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

在历史大数据中，获取农作物生长的同一区域内不同位置在设定时间段内不同时刻的初始含氧量数据，根据每个位置与其相邻位置在对应时刻的初始含氧量数据之间的差异情况，获得每个位置对应的优选数据序列；

根据每个优选数据序列中每个数据的数值分布情况得到每个优选数据序列中每个数据的第一趋势影响系数；根据每个优选数据序列中每个数据与其相邻数据之间的差异情况，得到每个优选数据序列中每个数据的第二趋势影响系数；

根据每个优选数据序列中每个数据与其在局部范围内的拟合数据之间的差异情况，得到每个优选数据序列中每个数据的第三趋势影响系数；根据所述第一趋势影响系数、第二趋势影响系数和第三趋势影响系数得到综合趋势影响系数；

利用所述综合趋势影响系数对每个优选数据序列中每个数据的下斜率进行调整，获得每个优选数据序列中每个数据的待压缩系数，根据所述待压缩系数利用旋转门算法进行数据压缩；

基于压缩后的数据对农作物生长环境的含氧量进行调控；

所述根据每个优选数据序列中每个数据与其在局部范围内的拟合数据之间的差异情况，得到每个优选数据序列中每个数据的第三趋势影响系数，具体包括：对于任意一个优选数据序列，根据每个数据与其在局部范围内拟合数据之间的差异情况，对数据进行筛选得到趋势变化数据和非趋势变化数据；

对于优选数据序列中任意一个数据，若该数据为非趋势变化数据，则将该数据的第三趋势影响系数设置为第二预设值；

若该数据为趋势变化数据，则分别获取与该数据最近邻的两个趋势变化数据记为参考数据；获取该数据与每个参考数据之间的时间间隔长度，将所有时间间隔长度的和值作为该数据的第三趋势影响系数，第三趋势影响系数的取值大于所述第二预设值；

所述根据每个数据与其在局部范围内拟合数据之间的差异情况，对数据进行筛选得到趋势变化数据和非趋势变化数据，具体包括：对于任意一个优选数据序列，从第一个数据开始获取预设数量个数据构成第一个阶段数据集合，对第一个阶段数据集合中的数据进行直线拟合，将第一个阶段数据集合中每个数据与其拟合数据之间的差异的均值的归一化值作为第一个阶段数据集合的数据趋势变化程度；

若第一个阶段数据集合的数据趋势变化程度小于预设的程度阈值，则按照设定步长依次从优选数据序列中挑选数据添加入第一个阶段数据集合，计算数据趋势变化程度并进行判断；

若第一个阶段数据集合的数据趋势变化程度大于或等于预设的程度阈值，则将第一个阶段数据集合中倒数第二个数据作为趋势变化数据，从趋势变化数据开始获取预设数量个数据构成第二个阶段数据集合，计算第二个阶段数据集合的数据趋势变化程度，并进行判断；以此类推，直至优选数据序列中所有数据被遍历，获得所有趋势变化数据，优选数据序列中除趋势变化数据之外的所有数据为非趋势变化数据；

所述根据每个优选数据序列中每个数据的数值分布情况得到每个优选数据序列中每个数据的第一趋势影响系数，具体包括：对于任意一个优选数据序列中的任意一个数据，若该数据不是优选数据序列中的最大值或者最小值，则将数据的第一趋势影响系数设置为第一预设值；

若该数据是优选数据序列中的最大值或者最小值，则在优选数据序列中获取数据对应的最大值或者最小值的数量，对所述数量进行负相关归一化处理得到第一趋势影响系数，第一趋势影响系数的取值大于第一预设值；

所述根据每个优选数据序列中每个数据与其相邻数据之间的差异情况，得到每个优选数据序列中每个数据的第二趋势影响系数，具体包括：对于任意一个优选数据序列，计算每个数据与其相邻数据之间的差值记为第一差值，计算每个数据与其相邻数据对应时刻之间的差值记为第二差值，将第一差值与第二差值的比值作为每个数据的数据变化率；

将优选数据序列中任意一个数据记为选定数据，获取选定数据与其相邻数据之间的数据变化率的差值绝对值，对该差值绝对值进行归一化处理得到选定数据的第二趋势影响系数；

所述利用所述综合趋势影响系数对每个优选数据序列中每个数据的下斜率进行调整，获得每个优选数据序列中每个数据的待压缩系数，具体包括：对于任意一个优选数据序列，基于旋转门压缩算法计算每个数据的上斜率和下斜率，对于优选数据序列中的任意一个数据，获取数据对应的负相关归一化后的综合趋势影响系数与数据的下斜率的乘积，将数据的上斜率与所述乘积之间的差值作为数据的待压缩系数。

2.根据权利要求1所述的一种智慧农业环境调控方法，其特征在于，所述根据每个位置与其相邻位置在对应时刻的初始含氧量数据之间的差异情况，获得每个位置对应的优选数据序列，具体包括：将任意一个位置记为目标位置，将任意一个时刻记为目标时刻，计算目标位置在目标时刻与其相邻时刻的初始含氧量数据之间的差值绝对值，记为目标位置在目标时刻的数据偏差值；

分别计算目标位置与其他每个位置在目标时刻的数据偏差值之间的差异占比，将目标位置与其他所有位置在每个时刻对应的差异占比的均值，得到目标位置在目标时刻的数据误差率；

根据所述数据误差率分别对每个位置在每个时刻的初始含氧量数据进行筛选，获得每个位置的优选含氧量数据，构成每个位置对应的优选数据序列。

3.根据权利要求2所述的一种智慧农业环境调控方法，其特征在于，所述根据所述数据误差率分别对每个位置在每个时刻的初始含氧量数据进行筛选，获得每个位置的优选含氧量数据，构成每个位置对应的优选数据序列，具体包括：对于目标位置，将数据误差率小于预设的误差阈值对应的时刻的初始含氧量数据，作为优选含氧量数据，目标位置所有优选含氧量数据构成目标位置对应的优选数据序列；所述优选数据序列为时序序列。

4.根据权利要求1所述的一种智慧农业环境调控方法，其特征在于，所述根据所述第一趋势影响系数、第二趋势影响系数和第三趋势影响系数得到综合趋势影响系数，具体包括：对于任意一个优选数据序列中任意一个数据，将数据的第一趋势影响系数、第二趋势影响系数和第三趋势影响系数之和的归一化数值，作为数据的综合趋势影响系数。

5.根据权利要求1所述的一种智慧农业环境调控方法，其特征在于，所述基于压缩后的数据对农作物生长环境的含氧量进行调控，具体包括：对压缩后的数据进行解压缩处理，得到设定时间段内每个位置对应的历史含氧量数据序列，将所有历史含氧量数据序列中所有数据的均值作为设定时间段内的历史特征数据；

若历史特征数据大于或等于预设的最佳含氧量，则将农作物生长环境的含氧量调低；

若历史特征数据小于预设的最佳含氧量，则将农作物生长环境的含氧量调高。