本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，具體涉及一種大球蓋菇栽培的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在栽培大球蓋菇的過程中，為了確保其良好的生長(zhǎng)條件和高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)，需要對(duì)多個(gè)環(huán)境要素進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)控。大球蓋菇的生長(zhǎng)受到多種環(huán)境因素的影響，包括溫度、濕度、光照、土壤條件(如酸堿度、土壤結(jié)構(gòu)、透氣性、持水率等)、空氣成分(如氧氣、二氧化碳濃度)和營(yíng)養(yǎng)供應(yīng)等，這些環(huán)境因素之間相互關(guān)聯(lián)，共同影響著大球蓋菇的生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量品質(zhì)。因此，對(duì)大球蓋菇栽培環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)并調(diào)控不利環(huán)境要素，為大球蓋菇提供最佳生長(zhǎng)條件。

2、對(duì)于大范圍的大球蓋菇栽培，采用自組網(wǎng)的分布式路由系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸是一種較為實(shí)用的技術(shù)方案。然而，如何在分布式路由系統(tǒng)中準(zhǔn)確、快速構(gòu)建每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，并確保分布式路由系統(tǒng)維持高效工作狀態(tài)成為當(dāng)前亟待解決的技術(shù)難題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術(shù)問題

2、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述缺點(diǎn)，本發(fā)明提供了一種大球蓋菇栽培的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)，能夠有效克服現(xiàn)有技術(shù)所存在的難以在分布式路由系統(tǒng)中準(zhǔn)確、快速構(gòu)建每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，以及無法確保分布式路由系統(tǒng)維持高效工作狀態(tài)的缺陷。

3、(二)技術(shù)方案

4、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

5、一種大球蓋菇栽培的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法，利用傳感器設(shè)備和圖像采集設(shè)備實(shí)時(shí)采集栽培環(huán)境要素，并通過自組網(wǎng)的分布式路由系統(tǒng)將采集數(shù)據(jù)以最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路上傳至上位機(jī)，由上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和栽培設(shè)備控制；

6、分布式路由系統(tǒng)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)采用鏈路狀態(tài)路由算法計(jì)算自身至上位機(jī)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，同時(shí)分布式路由系統(tǒng)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)通過實(shí)時(shí)計(jì)算運(yùn)行狀態(tài)值判斷自身是否處于異常運(yùn)行狀態(tài)，并在自身處于異常運(yùn)行狀態(tài)時(shí)向分布式路由系統(tǒng)廣播異常運(yùn)行狀態(tài)信息，以使得其他路由節(jié)點(diǎn)重新計(jì)算最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路；

7、其中，鏈路狀態(tài)路由算法中采用改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法進(jìn)行最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路的計(jì)算：

8、改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法中模擬角蜥個(gè)體的血液噴射行為進(jìn)行搜索時(shí)，基于迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)最優(yōu)解方向、隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子，以在搜索初期增強(qiáng)全局探索能力、在搜索后期增強(qiáng)局部搜索能力，使得改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法快速收斂；

9、改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法中模擬角蜥個(gè)體的皮膚顏色變化行為進(jìn)行搜索時(shí)，通過調(diào)節(jié)表征影響黑色素細(xì)胞刺激激素msh的速率或水平的參數(shù)來更新角蜥個(gè)體的位置，以提升對(duì)環(huán)境變化的快速響應(yīng)能力，同時(shí)避免在已經(jīng)搜索過的搜索空間內(nèi)進(jìn)行重復(fù)搜索，使得改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法快速收斂。

10、優(yōu)選地，所述分布式路由系統(tǒng)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)采用鏈路狀態(tài)路由算法計(jì)算自身至上位機(jī)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，包括：

11、s1、路由節(jié)點(diǎn)主動(dòng)測(cè)試與周圍路由節(jié)點(diǎn)之間的鏈路狀態(tài)，確定自身的鄰居路由節(jié)點(diǎn)，并收集與每個(gè)鄰居路由節(jié)點(diǎn)之間的鏈路狀態(tài)信息；

12、s2、路由節(jié)點(diǎn)將收集到的鏈路狀態(tài)信息封裝成鏈路狀態(tài)分組lsp，并采用泛洪法將鏈路狀態(tài)分組lsp廣播至分布式路由系統(tǒng)中其他路由節(jié)點(diǎn)；

13、s3、每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)接收來自其他路由節(jié)點(diǎn)發(fā)送的鏈路狀態(tài)分組lsp，并儲(chǔ)存至本地的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中，同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D進(jìn)行實(shí)時(shí)更新；

14、s4、每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)采用改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法計(jì)算自身至上位機(jī)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果生成相應(yīng)的路由表；

15、s5、路由節(jié)點(diǎn)持續(xù)監(jiān)測(cè)自身與每個(gè)鄰居路由節(jié)點(diǎn)之間的鏈路狀態(tài)，并在監(jiān)測(cè)到鏈路狀態(tài)發(fā)生變化或接收到來自其他路由節(jié)點(diǎn)發(fā)送的異常運(yùn)行狀態(tài)信息時(shí)，重復(fù)s1～s4，以重新計(jì)算最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路。

16、優(yōu)選地，s4中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)采用改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法計(jì)算自身至上位機(jī)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果生成相應(yīng)的路由表，包括：

17、s41、進(jìn)行參數(shù)初始化，并在搜索空間內(nèi)隨機(jī)生成一定規(guī)模的初始種群，初始種群中每個(gè)角蜥個(gè)體代表一個(gè)潛在解；

18、s42、在每次迭代中，通過模擬角蜥個(gè)體的多種行為來更新角蜥個(gè)體的位置，以優(yōu)化解的質(zhì)量；

19、s43、利用適應(yīng)度函數(shù)對(duì)每個(gè)角蜥個(gè)體進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算相應(yīng)的適應(yīng)度值；

20、s44、記錄并更新全局最優(yōu)解；

21、s45、判斷是否滿足迭代終止條件，若不滿足迭代終止條件，則返回s42，否則將當(dāng)前全局最優(yōu)解作為最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路。

22、優(yōu)選地，s42中在每次迭代中，通過模擬角蜥個(gè)體的多種行為來更新角蜥個(gè)體的位置，以優(yōu)化解的質(zhì)量，包括：

23、在局部搜索階段，通過模擬角蜥個(gè)體的隱藏行為來更新角蜥個(gè)體的位置：

24、xk+1＝xk+α*(xbest-xk)+β*r1*(xub-xlb)；

25、其中，xk為角蜥個(gè)體在第k次迭代時(shí)的位置，xk+1為角蜥個(gè)體在第k+1次迭代時(shí)的位置，xbest為當(dāng)前最優(yōu)解，xub、xlb分別為搜索空間的上界、下界，α為學(xué)習(xí)因子，β為探索因子，r1為隨機(jī)數(shù)，r1∈[0,1]。

26、優(yōu)選地，s42中在每次迭代中，通過模擬角蜥個(gè)體的多種行為來更新角蜥個(gè)體的位置，以優(yōu)化解的質(zhì)量，包括：

27、在全局探索階段，通過模擬角蜥個(gè)體在遇到威脅時(shí)從眼睛噴射鮮血嚇退捕食者的行為，以在角蜥個(gè)體陷入局部最優(yōu)時(shí)進(jìn)行大幅度位置變化來跳出局部最優(yōu)；

28、模擬角蜥個(gè)體的血液噴射行為進(jìn)行搜索時(shí)，基于迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)最優(yōu)解方向、隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子，以在搜索初期增強(qiáng)全局探索能力、在搜索后期增強(qiáng)局部搜索能力，使得改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法快速收斂，具體包括：

29、s4211、基于迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)最優(yōu)解方向、隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子：

30、a(k)＝a1*(a2-a1)k/k；

31、b(k)＝b1*(b2-b1)k/k；

32、其中，a(k)為第k次迭代時(shí)的最優(yōu)解方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子，a1為最優(yōu)解方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子的初始值，在搜索初期設(shè)置較大，以增強(qiáng)全局探索能力，a2為最優(yōu)解方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子的最終值，在搜索后期設(shè)置較小，以增強(qiáng)局部搜索能力；

33、b(k)為第k次迭代時(shí)的隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子，b1為隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子的初始值，在搜索初期設(shè)置較大，以增強(qiáng)全局探索能力，b2為隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子的最終值，在搜索后期設(shè)置較小，以增強(qiáng)局部搜索能力，k為當(dāng)前迭代次數(shù)，k為最大迭代次數(shù)；

34、s4212、計(jì)算最優(yōu)解方向、隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)：

35、sbest(k)＝a(k)*r2*xbest-xk2；

36、srandom(k)＝b(k)*r3*(xub-xlb)dim；

37、其中，sbest(k)為第k次迭代時(shí)的最優(yōu)解方向的移動(dòng)步長(zhǎng)，xbest-xk2為當(dāng)前最優(yōu)解xbest與當(dāng)前角蜥個(gè)體位置xk之間的歐幾里得距離，srandom(k)為第k次迭代時(shí)的隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)，(xub-xlb)dim為搜索空間在第dim維上的范圍大小，r2、r3均為隨機(jī)數(shù)，r2、r3∈[0,1]；

38、s4213、根據(jù)最優(yōu)解方向、隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)，通過模擬角蜥個(gè)體的血液噴射行為來更新角蜥個(gè)體的位置：

39、xk+1＝xk+γ*(r4κ*ubest*sbest(k)+r5*urandom*srandom(k))；

40、其中，ubest為指向當(dāng)前最優(yōu)解xbest方向的單位向量，urandom為指向隨機(jī)方向的隨機(jī)向量，xj1、xj2分別為搜索空間內(nèi)兩個(gè)隨機(jī)點(diǎn)j1、j2的位置，r4、r5均為隨機(jī)數(shù)，r4、r5∈[0,1]，γ為調(diào)整因子，κ為傾向性因子。

41、優(yōu)選地，s42中在每次迭代中，通過模擬角蜥個(gè)體的多種行為來更新角蜥個(gè)體的位置，以優(yōu)化解的質(zhì)量，包括：

42、在全局探索階段，通過模擬角蜥個(gè)體根據(jù)環(huán)境變化調(diào)整皮膚顏色的行為來更新角蜥個(gè)體的位置；

43、模擬角蜥個(gè)體的皮膚顏色變化行為進(jìn)行搜索時(shí)，通過調(diào)節(jié)表征影響黑色素細(xì)胞刺激激素msh的速率或水平的參數(shù)來更新角蜥個(gè)體的位置，以提升對(duì)環(huán)境變化的快速響應(yīng)能力，同時(shí)避免在已經(jīng)搜索過的搜索空間內(nèi)進(jìn)行重復(fù)搜索，使得改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法快速收斂，具體包括：

44、s4221、模擬角蜥個(gè)體對(duì)周圍環(huán)境的感知，根據(jù)當(dāng)前環(huán)境條件計(jì)算得到環(huán)境因子e；

45、s4222、根據(jù)環(huán)境因子e判斷皮膚顏色變化情況，若環(huán)境因子e指示皮膚變暗，則采用下式調(diào)節(jié)皮膚顏色亮度：

46、b'＝b-λ1*(b-bmin)；

47、其中，b為當(dāng)前皮膚顏色亮度參數(shù)，b’為調(diào)節(jié)后的皮膚顏色亮度參數(shù)，bmin為最暗皮膚顏色亮度參數(shù)，λ1為變暗調(diào)整因子，屬于表征影響黑色素細(xì)胞刺激激素msh的速率或水平的參數(shù)，λ1＝f1(f,e,t)，f1(·)為根據(jù)角蜥個(gè)體的適應(yīng)度值f、環(huán)境因子e和時(shí)間因子t計(jì)算變暗調(diào)整因子λ1的函數(shù)；

48、s4223、若環(huán)境因子e指示皮膚變亮，則采用下式調(diào)節(jié)皮膚顏色亮度：

49、b'＝b+λ2*(bmax-b)；

50、其中，bmax為最亮皮膚顏色亮度參數(shù)，λ2為變亮調(diào)整因子，屬于表征影響黑色素細(xì)胞刺激激素msh的速率或水平的參數(shù)，λ2＝f2(f,e,t)，f2(·)為根據(jù)角蜥個(gè)體的適應(yīng)度值f、環(huán)境因子e和時(shí)間因子t計(jì)算變亮調(diào)整因子λ2的函數(shù)。

51、優(yōu)選地，s42中在每次迭代中，通過模擬角蜥個(gè)體的多種行為來更新角蜥個(gè)體的位置，以優(yōu)化解的質(zhì)量，包括：

52、在全局探索階段，通過模擬角蜥個(gè)體在遇到捕食者時(shí)移動(dòng)逃跑的行為來更新角蜥個(gè)體的位置：

53、xk+1＝xk+τ*(xub-xlb)；

54、其中，τ為步長(zhǎng)調(diào)節(jié)因子。

55、優(yōu)選地，所述分布式路由系統(tǒng)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)通過實(shí)時(shí)計(jì)算運(yùn)行狀態(tài)值判斷自身是否處于異常運(yùn)行狀態(tài)，并在自身處于異常運(yùn)行狀態(tài)時(shí)向分布式路由系統(tǒng)廣播異常運(yùn)行狀態(tài)信息，以使得其他路由節(jié)點(diǎn)重新計(jì)算最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，包括：

56、分布式路由系統(tǒng)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)采用下式實(shí)時(shí)計(jì)算運(yùn)行狀態(tài)值：

57、s(t)＝f1(plr)+f2(plr,dtr,hs)；

58、其中，s(t)為t時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)值，plr表示丟包率，plr’表示標(biāo)準(zhǔn)丟包率，dtr表示傳輸速率，dtr’表示標(biāo)準(zhǔn)傳輸速率，hs表示硬件狀態(tài)，ω1、ω2、ω3分別為丟包率、傳輸速率、硬件狀態(tài)的權(quán)重；

59、當(dāng)路由節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)值連續(xù)p個(gè)時(shí)刻均大于預(yù)設(shè)閾值，則該路由節(jié)點(diǎn)處于異常運(yùn)行狀態(tài)，向分布式路由系統(tǒng)廣播異常運(yùn)行狀態(tài)信息后停止工作，以使得分布式路由系統(tǒng)中其他路由節(jié)點(diǎn)重新計(jì)算最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路。

60、一種大球蓋菇栽培的環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括傳感器設(shè)備、圖像采集設(shè)備、分布式路由系統(tǒng)和上位機(jī)；

61、傳感器設(shè)備和圖像采集設(shè)備，用于實(shí)時(shí)采集栽培環(huán)境要素；

62、分布式路由系統(tǒng)，由多個(gè)分布式路由節(jié)點(diǎn)自組網(wǎng)構(gòu)成，用于將采集數(shù)據(jù)以最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路上傳至上位機(jī)，分布式路由系統(tǒng)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)采用鏈路狀態(tài)路由算法計(jì)算自身至上位機(jī)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，同時(shí)分布式路由系統(tǒng)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)通過實(shí)時(shí)計(jì)算運(yùn)行狀態(tài)值判斷自身是否處于異常運(yùn)行狀態(tài)，并在自身處于異常運(yùn)行狀態(tài)時(shí)向分布式路由系統(tǒng)廣播異常運(yùn)行狀態(tài)信息，以使得其他路由節(jié)點(diǎn)重新計(jì)算最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路；

63、上位機(jī)，用于接收分布式路由系統(tǒng)傳輸?shù)牟杉瘮?shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和栽培設(shè)備控制；

64、其中，鏈路狀態(tài)路由算法中采用改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法進(jìn)行最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路的計(jì)算：

65、改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法中模擬角蜥個(gè)體的血液噴射行為進(jìn)行搜索時(shí)，基于迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)最優(yōu)解方向、隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子，以在搜索初期增強(qiáng)全局探索能力、在搜索后期增強(qiáng)局部搜索能力，使得改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法快速收斂；

66、改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法中模擬角蜥個(gè)體的皮膚顏色變化行為進(jìn)行搜索時(shí)，通過調(diào)節(jié)表征影響黑色素細(xì)胞刺激激素msh的速率或水平的參數(shù)來更新角蜥個(gè)體的位置，以提升對(duì)環(huán)境變化的快速響應(yīng)能力，同時(shí)避免在已經(jīng)搜索過的搜索空間內(nèi)進(jìn)行重復(fù)搜索，使得改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法快速收斂。

67、優(yōu)選地，所述分布式路由系統(tǒng)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)采用鏈路狀態(tài)路由算法計(jì)算自身至上位機(jī)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，包括：

68、s1、路由節(jié)點(diǎn)主動(dòng)測(cè)試與周圍路由節(jié)點(diǎn)之間的鏈路狀態(tài)，確定自身的鄰居路由節(jié)點(diǎn)，并收集與每個(gè)鄰居路由節(jié)點(diǎn)之間的鏈路狀態(tài)信息；

69、s2、路由節(jié)點(diǎn)將收集到的鏈路狀態(tài)信息封裝成鏈路狀態(tài)分組lsp，并采用泛洪法將鏈路狀態(tài)分組lsp廣播至分布式路由系統(tǒng)中其他路由節(jié)點(diǎn)；

70、s3、每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)接收來自其他路由節(jié)點(diǎn)發(fā)送的鏈路狀態(tài)分組lsp，并儲(chǔ)存至本地的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中，同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D進(jìn)行實(shí)時(shí)更新；

71、s4、每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)采用改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法計(jì)算自身至上位機(jī)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果生成相應(yīng)的路由表；

72、s5、路由節(jié)點(diǎn)持續(xù)監(jiān)測(cè)自身與每個(gè)鄰居路由節(jié)點(diǎn)之間的鏈路狀態(tài)，并在監(jiān)測(cè)到鏈路狀態(tài)發(fā)生變化或接收到來自其他路由節(jié)點(diǎn)發(fā)送的異常運(yùn)行狀態(tài)信息時(shí)，重復(fù)s1～s4，以重新計(jì)算最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路。

73、(三)有益效果

74、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所提供的一種大球蓋菇栽培的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)，具有以下有益效果：

75、1)分布式路由系統(tǒng)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)采用鏈路狀態(tài)路由算法計(jì)算自身至上位機(jī)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，鏈路狀態(tài)路由算法中采用改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法進(jìn)行最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路的計(jì)算，改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法中模擬角蜥個(gè)體的血液噴射行為進(jìn)行搜索時(shí)，基于迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)最優(yōu)解方向、隨機(jī)方向的移動(dòng)步長(zhǎng)因子，以在搜索初期增強(qiáng)全局探索能力、在搜索后期增強(qiáng)局部搜索能力，使得改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法快速收斂；同時(shí)，改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法中模擬角蜥個(gè)體的皮膚顏色變化行為進(jìn)行搜索時(shí)，通過調(diào)節(jié)表征影響黑色素細(xì)胞刺激激素msh的速率或水平的參數(shù)來更新角蜥個(gè)體的位置，以提升對(duì)環(huán)境變化的快速響應(yīng)能力，同時(shí)避免在已經(jīng)搜索過的搜索空間內(nèi)進(jìn)行重復(fù)搜索，使得改進(jìn)角蜥優(yōu)化算法快速收斂，從而能夠準(zhǔn)確、快速構(gòu)建每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)的最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路；

76、2)分布式路由系統(tǒng)中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)通過實(shí)時(shí)計(jì)算運(yùn)行狀態(tài)值判斷自身是否處于異常運(yùn)行狀態(tài)，并在自身處于異常運(yùn)行狀態(tài)時(shí)向分布式路由系統(tǒng)廣播異常運(yùn)行狀態(tài)信息，以使得其他路由節(jié)點(diǎn)重新計(jì)算最短數(shù)據(jù)傳輸鏈路，確保分布式路由系統(tǒng)維持高效工作狀態(tài)，使得上位機(jī)能夠及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和栽培設(shè)備控制，有助于快速發(fā)現(xiàn)并調(diào)控不利環(huán)境要素，為大球蓋菇提供最佳生長(zhǎng)條件。