本文课题来源为2012教育部“春晖计划”科研项目——高寒地区设施农业多源多模态海量信息处理关键技术研究。主要针对国家愈发重视的农业生产、食品安全、农作物安全问题,基于日趋成熟温室数据采集技术,根据多对象(消费者群体,农业专家和政府决策者群体,农业生产者群体)对溯源的不同需求,设计温室作物采集方式,根据温室作物基本生长数据、温室内外环境数据等溯源数据建立基于标准化的多目标进化算法的温室作物溯源数据模型,并考虑融合不同数据特点设计溯源数据库,以此平台构建物联网模式下B/S结构的互联网温室作物第三方溯源系统。溯源系统及农业专家系统现今研究主要集中在前端硬件的研究,缺少后端温室数据采集方式设计,处理、用途等问题的研究。本课题主要针对温室作物的生长基本信息数据可控,数据采集、存储、研究价值极高的特点,结合现代计算机通信和网络技术、物联网原理,通过研究信息准确性、有效性、及时性和采集信息经济性之间的关系,以及农作物溯源信息之间的逻辑、结构等关系,构建了基于温室作物溯源需求的温室多元数据模型的第三方溯源系统。针对多个对象,包括消费者、农业专家和政府决策者、农业生产者和生产链生产商对设施农业中作物在生产过程中对包括基本生长数据、检验检测报告、视频等数据不同层次的需求,对历年温室作物信息数据、最新采集的数据以及各级部门信息数据采集资料进行整合,通过标准化方法对原始数据进行数据初处理,消除物理量纲;利用灰色关联算法提取特征数据,分析权值效应等方法,并基于多对象进化算法对多元温室数据模型进行优化等一系列方法设计系统数据入口,建立多元温室数据模型就相当于建立温室环境模型和作物(本文以番茄为例)生长模型。进而对采集传输过来的信息进行综合的分析,针对温度、湿度等温室作物数据分析其数据间逻辑关系,建立针对面向多对象的温室作物溯源数据库,并设计面向多对象的第三方温室作物溯源系统。