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        基于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的甘蔗田間環(huán)境數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析與評(píng)價(jià)

        2019-06-24 08:35:06李修華張?jiān)起?/span>溫標(biāo)堂葉志鵬農(nóng)夢(mèng)玲
        節(jié)水灌溉 2019年6期
        關(guān)鍵詞:土壤水分甘蔗田間

        李 婉,李修華,張?jiān)起?,溫?biāo)堂,葉志鵬,農(nóng)夢(mèng)玲

        (1.廣西大學(xué)電氣工程學(xué)院,南寧 530004;2. 廣西捷佳潤(rùn)農(nóng)業(yè)科技有限公司,南寧 530004;3. 廣西大學(xué)農(nóng)學(xué)院,南寧 530004)

        0 引 言

        傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)往往采用有線(xiàn)組網(wǎng)技術(shù),但由于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化迅速發(fā)展以及采集節(jié)點(diǎn)數(shù)目大幅增加,所以布線(xiàn)的難度和成本也不斷地增加[1]。隨著農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)概念的深入,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也開(kāi)始在畜牧業(yè)、種植業(yè)等領(lǐng)域有了廣泛應(yīng)用。

        在國(guó)外,Kim等人通過(guò)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)、差分全球定位等技術(shù)設(shè)計(jì)了一種可遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)農(nóng)田現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)并可實(shí)時(shí)控制的精密變量灌溉系統(tǒng),同時(shí)定點(diǎn)6個(gè)農(nóng)場(chǎng)的田間土壤參數(shù),并以無(wú)線(xiàn)方式發(fā)送到基站以進(jìn)行科學(xué)決策和精確控制[2]。Duncan Waga等人重點(diǎn)研究了利用云計(jì)算分析工具分析環(huán)境條件,期望其能為農(nóng)民提供有意義的信息[3]。在國(guó)內(nèi),上海交通大學(xué)與中科院南京土壤研究所共同提出了基于“3S”技術(shù)的農(nóng)田墑情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)框架[4]。龍騰芳分析了數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用,建設(shè)了針對(duì)溫室作物的生長(zhǎng)決策系統(tǒng),解決了溫室作物生長(zhǎng)智能決策過(guò)程中推理困難的問(wèn)題[5]。劉春玲分析了農(nóng)業(yè)的特點(diǎn),系統(tǒng)闡述了聚類(lèi)算法,決策樹(shù),關(guān)聯(lián)規(guī)則等數(shù)據(jù)挖掘算法在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用發(fā)展[6]。

        隨著農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的急速發(fā)展與大量應(yīng)用,大量的農(nóng)田環(huán)境信息被收集,但對(duì)農(nóng)田數(shù)據(jù)的挖掘及應(yīng)用方面的研究還不夠深入,無(wú)法充分體現(xiàn)出物聯(lián)網(wǎng)對(duì)作物科學(xué)管理的價(jià)值。農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類(lèi)型繁多、價(jià)值密度低、產(chǎn)生數(shù)據(jù)快等特點(diǎn)[7],如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析和挖掘是非常重要的。

        廣西是我國(guó)最大的甘蔗產(chǎn)區(qū),是保證我國(guó)蔗糖供應(yīng)的重點(diǎn)區(qū)域。甘蔗生長(zhǎng)與天氣氣候關(guān)系密切,天氣氣候條件是制約區(qū)域某種農(nóng)作物是否正常完成其生長(zhǎng)周期的主要因素。如何對(duì)田間采集的大量環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行有意義的處理和分析,使其更好地為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供服務(wù)仍是急需解決的問(wèn)題。本文通過(guò)在廣西一甘蔗基地安裝農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),對(duì)田間的空氣溫濕度,光照強(qiáng)度,土壤濕度等數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè),并將采集到甘蔗萌芽期、幼苗期、分蘗期和伸長(zhǎng)期四個(gè)時(shí)期的環(huán)境數(shù)據(jù)運(yùn)用差值法預(yù)處理后,再利用層次聚類(lèi)法進(jìn)行聚類(lèi),最終再依據(jù)甘蔗不同時(shí)期生長(zhǎng)適宜條件對(duì)各類(lèi)進(jìn)行了優(yōu)劣評(píng)價(jià),管理者可以根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果更好地管理甘蔗的生長(zhǎng),對(duì)指導(dǎo)甘蔗的種植和穩(wěn)定收入具有重要的意義。

        1 農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要是將農(nóng)田環(huán)境傳感器,短距離無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)和GPRS網(wǎng)關(guān)等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行集成,以實(shí)現(xiàn)對(duì)田間主要環(huán)境參數(shù)進(jìn)行多點(diǎn)與實(shí)時(shí)采集,并遠(yuǎn)程發(fā)送及存儲(chǔ)到監(jiān)測(cè)中心服務(wù)器,進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。

        本系統(tǒng)主要由感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層組成。①感知層。主要由若干傳感器節(jié)點(diǎn)組成,這些節(jié)點(diǎn)通過(guò)五種傳感器采集空氣溫濕度、CO2濃度、光照強(qiáng)度、土壤水分含量和土壤溫度參數(shù),并將這些參數(shù)傳遞給網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)(網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)由協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)與GPRS模塊通過(guò)串口RS232連接組成)。②網(wǎng)絡(luò)層。主要負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)采集層采集的數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)上傳到服務(wù)器。本設(shè)計(jì)采用NXP公司的JN5168無(wú)線(xiàn)模塊構(gòu)建無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò),該模塊的最佳工作電流為15 mA、具有低至0.6 μA的睡眠定時(shí)模式、深度睡眠時(shí)電流僅為0.12 μA(IO喚醒),通訊距離最高可達(dá)1 000 m,滿(mǎn)足低功耗遠(yuǎn)距離的通訊要求。③應(yīng)用層。主要實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的查詢(xún)和處理。上位機(jī)服務(wù)器對(duì)從網(wǎng)絡(luò)層接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,最后以網(wǎng)頁(yè)發(fā)布的形式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的查看與共享。

        根據(jù)ZigBee的組網(wǎng)特點(diǎn),傳感器節(jié)點(diǎn)可以自動(dòng)組成星型網(wǎng)絡(luò)、鏈狀網(wǎng)絡(luò)或樹(shù)狀網(wǎng)絡(luò)??紤]到田間可能存在網(wǎng)絡(luò)狀況不好、數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定等問(wèn)題,而在樹(shù)狀網(wǎng)絡(luò)中,JenNet-IP傳輸協(xié)議提供了自動(dòng)路由修復(fù)機(jī)制[8],提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性,為此本設(shè)計(jì)組建樹(shù)狀網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物生長(zhǎng)的環(huán)境數(shù)據(jù)。

        圖1 系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Fig.1 System topology diagram

        系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖如圖1所示。圖中傳感器節(jié)點(diǎn)將傳感器采集的數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)上傳給協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn),之后再通過(guò)GPRS模塊上傳給服務(wù)器。最終用戶(hù)只需要通過(guò)電腦或者手機(jī)等終端設(shè)備訪問(wèn)發(fā)布的網(wǎng)頁(yè)即可獲取田間環(huán)境的數(shù)據(jù)表以及折線(xiàn)圖。突破了地域和時(shí)間的限制,實(shí)現(xiàn)對(duì)田間環(huán)境的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。

        傳感器用來(lái)采集田間農(nóng)作物的環(huán)境數(shù)據(jù),將采集的環(huán)境物理量轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的電信號(hào)。根據(jù)農(nóng)作物的生長(zhǎng)需要,本系統(tǒng)主要集成了空氣溫濕度、CO2濃度、光照強(qiáng)度、土壤水分、土壤溫度等傳感器,選型信息見(jiàn)表1。

        表1 傳感器信息Tab.1 Sensor information

        2 數(shù)據(jù)的處理與分析

        為了對(duì)物聯(lián)網(wǎng)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析,更好地指導(dǎo)作物種植與管理,在廣西一甘蔗種植地安裝了傳感器節(jié)點(diǎn),采集了空氣溫度、空氣濕度、光照強(qiáng)度、CO2濃度、土壤溫度和土壤水分6種環(huán)境數(shù)據(jù),采集間隔為10 min。本研究選取了2017年3月15日到11月8日這一時(shí)間段,即甘蔗的萌芽期、幼苗期、分蘗期和伸長(zhǎng)期的環(huán)境數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析。

        2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        由于獲得的6種傳感器數(shù)據(jù)中存在一定的數(shù)據(jù)隨機(jī)誤差,所以需要對(duì)這些噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾。常用的噪聲過(guò)濾方法有回歸法、均值平滑法、離群點(diǎn)分析以及小波去噪。離群點(diǎn)分析、小波去噪和均值平滑法雖然也對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行了過(guò)濾,但針對(duì)本文中的數(shù)據(jù)過(guò)濾效果不夠理想,考慮到傳感器數(shù)據(jù)具有連續(xù)性的特點(diǎn),故本文選用差值法對(duì)原始數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行過(guò)濾。差值法是通過(guò)計(jì)算連續(xù)數(shù)據(jù)間差值絕對(duì)值的大小,比較是否超出了正常數(shù)據(jù)的振蕩幅度,若超出則說(shuō)明這兩個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù)間存在一個(gè)異常點(diǎn),分別再將這兩個(gè)數(shù)據(jù)與相鄰的其他數(shù)據(jù)做差,若差值的絕對(duì)值超出正常數(shù)據(jù)的振蕩幅度,則說(shuō)明這個(gè)數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù),直接剔除[9]。

        以4月2日的光照強(qiáng)度數(shù)據(jù)為例,圖2顯示了差值法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪前后的對(duì)比效果圖。從圖2(a)可以看出,處理前的光照強(qiáng)度曲線(xiàn)上有很多毛刺,數(shù)據(jù)穩(wěn)定性較差,通過(guò)差值法處理后,曲線(xiàn)變得更加平滑,數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定。

        通過(guò)對(duì)甘蔗萌芽期(3月15日至3月31日)、幼苗期(4月1日至4月30日)、分蘗期(5月1日至6月15日)和伸長(zhǎng)期(6月16日至11月8日)四個(gè)時(shí)期數(shù)據(jù)進(jìn)行差值法處理,得到各個(gè)時(shí)期去除噪聲數(shù)據(jù)后的樣本個(gè)數(shù)分別為1 896、4 120、6 047和13 115。

        圖2 4月2日光照強(qiáng)度曲線(xiàn)預(yù)處理前后對(duì)比圖Fig.2 The illuminance curves on April 2 before and after preprocessing

        2.2 層次聚類(lèi)的聚類(lèi)分析及結(jié)果

        從甘蔗基地獲得的傳感器數(shù)據(jù)數(shù)量龐大且繁雜,需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,從而得到對(duì)管理者有意義的數(shù)據(jù)和結(jié)論。聚類(lèi)分析是根據(jù)數(shù)據(jù)本身的性質(zhì)自動(dòng)將數(shù)據(jù)分為若干類(lèi),并且通過(guò)每一類(lèi)的聚類(lèi)中心清晰地反映整體數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。層次聚類(lèi)是聚類(lèi)算法中的一種,通過(guò)計(jì)算不同類(lèi)別數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度將數(shù)據(jù)分為若干組并形成一個(gè)相應(yīng)的樹(shù)來(lái)進(jìn)行聚類(lèi)。根據(jù)層次是自上而下還是自下而上形成,層次聚類(lèi)算法可分為分裂聚類(lèi)算法和凝聚聚類(lèi)算法。由于大部分的層次聚類(lèi)算法都屬于凝聚層次聚類(lèi),故本文選用凝聚層次聚類(lèi)算法對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)。

        凝聚層次聚類(lèi)算法流程圖如圖3所示,初始化主要是設(shè)置目標(biāo)聚類(lèi)個(gè)數(shù),并載入樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)。聚類(lèi)之初,每個(gè)樣本都被視為一個(gè)獨(dú)立的類(lèi),計(jì)算每?jī)蓚€(gè)類(lèi)間的spearman距離(相似度),并將間距離最近的兩個(gè)類(lèi)合并為一個(gè)新的類(lèi);接著按同樣的方法繼續(xù)計(jì)算新生成的類(lèi)之間的spearman距離,并進(jìn)一步進(jìn)行合并,直到新產(chǎn)生的類(lèi)的數(shù)量與目標(biāo)聚類(lèi)個(gè)數(shù)相等,此時(shí)聚類(lèi)結(jié)束。

        圖3 凝聚層次聚類(lèi)算法流程圖Fig.3 Flow chart of condensed hierarchical clustering algorithm

        評(píng)價(jià)聚類(lèi)算法結(jié)果的好壞有外部評(píng)價(jià)法和內(nèi)部評(píng)價(jià)法。對(duì)于層次聚類(lèi)算法來(lái)說(shuō),常用內(nèi)部評(píng)價(jià)法來(lái)評(píng)價(jià)聚類(lèi)結(jié)果的好壞。本文則采用內(nèi)部評(píng)價(jià)法中最常用的CPCC(Cophenetic correlation coefficient)這一系數(shù)來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)。CPCC指的是聚類(lèi)樹(shù)信息與原始數(shù)據(jù)距離之間的線(xiàn)性相關(guān)系數(shù),是對(duì)聚類(lèi)樹(shù)在多大程度上代表了樣本之間相異性的度量。該系數(shù)的范圍為[-1, 1],越接近1說(shuō)明聚類(lèi)效果越好,越接近-1說(shuō)明聚類(lèi)越不合理。

        甘蔗的生長(zhǎng)受空氣溫濕度、CO2濃度、光照強(qiáng)度和土壤水分等因素的影響,由于甘蔗在空氣溫度低于13 ℃時(shí)會(huì)生長(zhǎng)極慢或者停止生長(zhǎng),超過(guò)40 ℃生長(zhǎng)被抑制;空氣濕度影響甘蔗的蒸騰和光合作用,過(guò)低或者過(guò)高都會(huì)導(dǎo)致甘蔗氣孔阻力增加,光合作用受到限制,影響甘蔗的生長(zhǎng);土壤水分過(guò)高會(huì)造成甘蔗根系缺氧從而抑制生長(zhǎng),過(guò)低使甘蔗生長(zhǎng)所需的水分得不到滿(mǎn)足。因此,本研究選取空氣溫度、空氣濕度和土壤水分3種環(huán)境數(shù)據(jù)作為凝聚層次聚類(lèi)算法的輸入數(shù)據(jù)。

        圖4為空氣溫度、空氣濕度和土壤水分每天的平均值、最大值和最小值??梢钥闯觯諝鉁囟茸畹?3 ℃,最高37 ℃,大部分?jǐn)?shù)據(jù)分布在25~35 ℃之間;空氣濕度在生長(zhǎng)前期主要分布在50%~100%之間,中后期有所降低;土壤水分含量則主要分布在20%~25%之間,其主要原因是該地塊采用了滴灌方式,在沒(méi)有降雨的情況下,土壤水分含量保持比較穩(wěn)定。

        由于這3種輸入數(shù)據(jù)的單位和數(shù)量級(jí)不盡相同,因此在聚類(lèi)前,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化。通過(guò)對(duì)各生長(zhǎng)期的樣本歸一化數(shù)據(jù)進(jìn)行凝聚式層次聚類(lèi),得到不同時(shí)期的聚類(lèi)效果圖與簇間相似程度圖分別如圖5、圖6所示。

        圖4 原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.4 Raw data statistics

        圖5 各生長(zhǎng)期數(shù)據(jù)的聚類(lèi)效果圖Fig.5 Clustering effect diagram of each growth period data

        圖6 各生長(zhǎng)期數(shù)據(jù)聚類(lèi)后的簇間相似程度圖Fig.6 Cluster similarity graph after clustering of each growth period data

        簇間相似程度圖是將所有樣本點(diǎn)之間的spearman距離以顏色的形式呈現(xiàn),顏色越接近深藍(lán)色就表示數(shù)據(jù)點(diǎn)間的距離就越近。該圖也能在一定程度上反映聚類(lèi)效果的好壞,圖中3個(gè)類(lèi)別的輪廓越清晰說(shuō)明聚成3類(lèi)的效果越好,反之效果越差。這4個(gè)生長(zhǎng)期數(shù)據(jù)聚類(lèi)的CPCC分別為0.849 1、0.835 5、0.823 9和0.817 5。綜合圖5~6中所示的層次聚類(lèi)效果圖、簇間相似程度圖及CPCC值,可以看出,數(shù)據(jù)的層次聚類(lèi)效果還是較好的。

        層次聚類(lèi)算法只對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi),并沒(méi)有直接給出數(shù)據(jù)對(duì)甘蔗作物生長(zhǎng)的影響。為了進(jìn)一步對(duì)各簇?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià),本研究求取了各簇?cái)?shù)據(jù)的平均值作為其聚類(lèi)中心,并根據(jù)甘蔗生長(zhǎng)的適宜性條件[10-11](如表2所示),將生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)用好、中、差3個(gè)等級(jí)來(lái)進(jìn)行分級(jí)。

        由于這4個(gè)生長(zhǎng)期的土壤水分含量差別不大,且空氣溫度對(duì)甘蔗生長(zhǎng)的影響要大于空氣濕度的影響,因此在對(duì)聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行分級(jí)時(shí),主要采用了空氣溫度、空氣濕度、土壤水分含量這樣的優(yōu)先級(jí)順序。即,當(dāng)有兩類(lèi)的空氣溫度值相差不大,則考慮下一優(yōu)先級(jí)空氣濕度的值,越接近空氣濕度的適宜值越傾向于往更好的一級(jí)劃分。依據(jù)上述原則,將4個(gè)生長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)聚類(lèi)后,各類(lèi)的聚類(lèi)中心(平均值)統(tǒng)計(jì)結(jié)果及評(píng)價(jià)等級(jí)如表3所示。

        表2 甘蔗生長(zhǎng)的適宜性條件Tab.2 Suitability conditions for sugarcane growth

        表3 甘蔗各生長(zhǎng)期數(shù)據(jù)的聚類(lèi)中心統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.3 The statistical results of the cluster centers of sugarcane growth stages

        本方法明確地對(duì)作物生長(zhǎng)的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析與分類(lèi),并根據(jù)作物生長(zhǎng)的適宜性條件對(duì)各類(lèi)數(shù)據(jù)的優(yōu)劣進(jìn)行了分級(jí),實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同生長(zhǎng)期環(huán)境數(shù)據(jù)的宏觀評(píng)價(jià),可以有效地為甘蔗作物的科學(xué)管理提供數(shù)據(jù)支持。另外,本方法可進(jìn)一步結(jié)合土壤肥力、施肥量、空間變異信息等其他主要因素來(lái)對(duì)甘蔗的品質(zhì)及產(chǎn)量進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),為優(yōu)化甘蔗種植提供指導(dǎo)意見(jiàn)。

        3 結(jié) 論

        本文設(shè)計(jì)了一套基于JN5168無(wú)線(xiàn)傳輸模塊的農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了將空氣溫濕度、土壤水分和光照強(qiáng)度等田間環(huán)境數(shù)據(jù)定時(shí)采集并上傳至終端服務(wù)器的功能,并對(duì)服務(wù)器的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)發(fā)布,以達(dá)到隨時(shí)隨地通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)的目的。為了對(duì)田間環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行有效闡釋?zhuān)疚倪M(jìn)一步對(duì)廣西一甘蔗試驗(yàn)田的生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行了連續(xù)監(jiān)測(cè),收集了甘蔗作物萌芽期、幼苗期、分蘗期和伸長(zhǎng)期這4個(gè)生長(zhǎng)期的環(huán)境數(shù)據(jù),重點(diǎn)介紹了對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行層次聚類(lèi)分析的方法,并結(jié)合甘蔗生長(zhǎng)的適宜性條件對(duì)聚類(lèi)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行了優(yōu)劣分級(jí)。數(shù)據(jù)聚類(lèi)結(jié)果顯示,層次聚類(lèi)法對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)的分類(lèi)結(jié)果較好(各生長(zhǎng)期分類(lèi)的CPCC值分別達(dá)到了0.849 1、0.835 5、0.823 9和0.817 5)。本研究采用的方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)作物不同生長(zhǎng)期環(huán)境數(shù)據(jù)的宏觀評(píng)價(jià),可以更有效指導(dǎo)作物種植與管理;本方法還可進(jìn)一步結(jié)合土壤肥力、施肥量等其他主要因素來(lái)對(duì)甘蔗的品質(zhì)及產(chǎn)量進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),為優(yōu)化甘蔗種植提供指導(dǎo)意見(jiàn)。

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