1.一种应用于生态农业的智慧农业管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、风险评估模块、预测模型模块、决策支持模块和反馈与调整模块；

所述数据采集模块通过传感器采集收集气象数据M，通过植物生长监测仪和高清摄像头采集生物数据B，通过昆虫捕捉器和图像识别技术获取虫害数据PI；

所述数据预处理模块对数据采集模块采集的气象数据M、生物数据B和虫害数据PI进行数据清洗和归一化处理，获取处理后的气象数据MS、处理后的生物数据BS和处理后的虫害数据PIS；

所述风险评估模块将处理后的气象数据MS、处理后的生物数据BS和处理后的虫害数据PIS输入线性回归预测模型，评估病虫害风险，计算获取病虫害风险值R；

所述预测模型模块对病虫害风险值R使用随机森林机器学习算法进行风险预测，预测病虫害发生概率P；

所述决策支持模块根据病虫害发生概率P提供施药和管理建议，通过使用综合评分S对生态农业进行综合考量；

所述反馈与调整模块收集实施后的效果数据ES，进行模型参数调整，提高预测精度。

2.根据权利要求1所述的一种应用于生态农业的智慧农业管理系统，其特征在于：所述数据采集模块包括气象数据采集单元和生物数据与虫害数据采集单元；

所述气象数据采集单元通过传感器收集气象数据M包括空气温度T、空气湿度H和降雨量O，其中传感器包括温度传感器，湿度传感器和雨量计；

所述生物数据与虫害数据采集单元通过植物生长监测仪、高清摄像头、昆虫捕捉器和图像识别技术收集生物数据B和虫害数据PI，其中生物数据B包括植物生长状况A和土壤湿度F，植物生长状况A包括植物的高度和茎秆的宽度。

3.根据权利要求2所述的一种应用于生态农业的智慧农业管理系统，其特征在于：所述数据预处理模块包括数据清洗单元和数据归一化单元；

所述数据清洗单元通过异常值检测和缺失值填补对气象数据M、生物数据B和虫害数据PI进行清洗，消除异常值和缺失值，获取清洗后的气象数据MA、生物数据BA和虫害数据PIA；

所述数据归一化单元对清洗后的气象数据MA、生物数据BA和虫害数据PIA进行归一化处理，获取处理后的气象数据MS、处理后的生物数据BS和处理后的虫害数据PIS，使其在相同的量纲下便于后续分析。

4.根据权利要求3所述的一种应用于生态农业的智慧农业管理系统，其特征在于：所述风险评估模块包括数据输入单元和风险评估计算单元；

所述数据输入单元接收来自数据预处理模块的获取处理后的气象数据MS、处理后的生物数据BS和处理后的虫害数据PIS，输入到线性回归预测模型中；

所述风险评估计算单元通过使用线性回归模型计算病虫害风险值R；

所述病虫害风险值R通过以下公式获取：

式中，β0表示截距项，β1、β2和β3分别表示处理后的气象数据MS、处理后的生物数据BS和处理后的虫害数据PIS的回归系数，At表示时间t时的植物生长状况，At‑1表示时间t‑1时的植物生长状况。

5.根据权利要求4所述的一种应用于生态农业的智慧农业管理系统，其特征在于：所述预测模型模块包括特征提取选择单元和模型预测单元；

所述特征提取选择单元包括特征提取和特征选择，所述特征提取从处理后的气象数据MS和处理后的生物数据BS中提取输入特征，包括空气温度T、空气湿度H、降雨量O，植物生长状况A和土壤湿度F，组成特征向量X；

所述特征选择收集来自风险评估模块的病虫害风险值R和处理后的虫害数据PIS，并与特征向量X进行拟合，所述拟合包括使用信息增益度量方法进行特征选择，构建特征集XS；

所述特征集XS通过以下公式拟合：

XS＝[R,T,H,O,A,F,PIS]；

所述模型预测单元通过使用随机森林模型对特征集XS进行训练，随机森林模型通过构建多棵决策树进行训练，每棵树通过随机选择特征和样本进行训练，最终计算预测病虫害发生概率P；

所述预测病虫害发生概率P通过以下公式获取：

式中，N表示决策树的数量，hi表示第i棵树对特征集XS的预测结果，mi表示第i棵树中参x与投票的子模型数量，βj表示权重系数，hij表示第i棵树中第j个节点的预测函数，e表示指示函数。

6.根据权利要求1所述的一种应用于生态农业的智慧农业管理系统，其特征在于：所述决策支持模块包括风险评估结果处理单元和综合评分计算与建议生成单元；

所述风险评估结果处理单元接收来自预测模型模块的预测病虫害发生概率P和相关信息，包括作物类型、病虫害类型mC＝{1,2,...,mc}和施药成本，通过随机森林模型计算获取权重值ωi；

将预测病虫害发生概率P和相关信息进行拟合，获取病虫害类型mC的发生概率，并进行构建概率特征集PC＝[P1,P2,...,PC]；

式中，PC表示第c种病虫害的发生概率。

7.根据权利要求6所述的一种应用于生态农业的智慧农业管理系统，其特征在于：所述综合评分计算与建议生成单元根据概率特征集PX和权重值ωi计算综合评分S，并生成施药和管理建议；

所述综合评分S通过以下公式获取：

式中，ωi表示第i个特征的权重值，PC表示第c种病虫害的发生概率；

根据综合评分S供施药和管理建议，使综合评分S和监管阈值ST进行比较；

当综合评分S＞监管阈值ST时，施药建议；

当综合评分S≤监管阈值ST时，监测和维护建议，不用施药。

8.根据权利要求1所述的一种应用于生态农业的智慧农业管理系统，其特征在于：所述反馈与调整模块包括效果数据收集单元和模型参数调整单元；

所述效果数据收集单元收集实施施药和管理措施后的效果数据ES，进行模型评估和参数调整，效果数据ES包括病虫害比例和作物产量；

将效果数据ES拟合成效果数据集合E＝[e1,e2,...,eD]；

式中，eD表示第D次施药后收集的效果数据；

将效果数据集合E进行储存，形成数据库D：

式中，D表示数据库，包含所有施药方案和对应效果数据，XJ表示施药方案的特征向量；

EJ表示与施药方案对应的结果数据。

9.根据权利要求8所述的一种应用于生态农业的智慧农业管理系统，其特征在于：所述模型参数调整单元收集效果数据收集单元的效果数据分析模型表现，并进行模型参数的调整，评估模型的预测精度与实际效果之间的偏差ΔPE，调整模型参数，提高预测精度，形成新的模型；

所述偏差ΔPE通过以下公式获取：

式中，Pi表示预测第i种病虫害的发生概率，Ei表示实际第i种病虫害的发生概率；

根据评估模型的预测精度与实际效果之间的偏差ΔPE，调整模型参数；

式中， 表示更新后的权重值， 表示旧的权重值，η表示学习率，控制参数更新的步幅， 表示损失函数对权重的梯度。

10.一种应用于生态农业的智慧农业管理系统，包括上述权利要求1～9任一项所述的一种应用于生态农业的智慧农业管理方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：数据采集模块通过传感器采集收集气象数据M，通过植物生长监测仪和高清摄像头采集生物数据B，通过昆虫捕捉器和图像识别技术获取虫害数据PI；

步骤二：数据预处理模块对数据采集模块采集的气象数据M、生物数据B和虫害数据PI进行数据清洗和归一化处理，获取处理后的气象数据MS、处理后的生物数据BS和处理后的虫害数据PIS；

步骤三：风险评估模块将处理后的气象数据MS、处理后的生物数据BS和处理后的虫害数据PIS输入线性回归预测模型，评估病虫害风险，计算获取病虫害风险值R；

步骤四：预测模型模块对病虫害风险值R使用随机森林机器学习算法进行风险预测，预测病虫害发生概率P；

步骤五：决策支持模块根据病虫害发生概率P提供施药和管理建议，通过使用综合评分S对生态农业进行综合考量；

步骤六：反馈与调整模块收集实施后的效果数据ES，进行模型参数调整，提高预测精度。