摘 "要：信息技術(shù)和農(nóng)業(yè)科技的快速發(fā)展，使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在預測農(nóng)作物生長過程中的作用日益凸顯。本文先概述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心原理，隨后在具體應用方面，詳細分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)作物生長預測中的數(shù)據(jù)層、算法層和應用層的作用。在數(shù)據(jù)層，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠整合并處理不同來源的大量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，包括氣象、土壤、病蟲害等信息。在算法層，通過采用先進的機器學習和數(shù)據(jù)分析算法，可以實現(xiàn)對農(nóng)作物生長過程的精確模擬和預測。在應用層，本文著重介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在病蟲害識別及預測發(fā)展態(tài)勢、施藥施肥預測、農(nóng)作物產(chǎn)量估算等方面的具體應用，展示了其在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和可持續(xù)性方面的巨大潛力。

關(guān)鍵詞：具體應用；生長過程；預測；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

中圖分類號：S-1 " " " " " " " " " " " " " " " " "文獻標志碼：A文章編號：1673-6737（2024）04-0067-03

傳統(tǒng)的農(nóng)作物生長預測方法往往受限于主觀經(jīng)驗和局部數(shù)據(jù)的局限性，難以確保準確性和可靠性。農(nóng)作物生長預測是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理中的重要環(huán)節(jié)，能夠為農(nóng)民和農(nóng)業(yè)決策者提供有關(guān)農(nóng)田管理、灌溉、施肥和病蟲害控制等方面的指導。然而，農(nóng)作物在生長過程中會受到多種因素的影響，包括氣候、土壤質(zhì)量、植物品種等，傳統(tǒng)農(nóng)作物生長預測方法難以綜合考慮這些復雜的因素并進行準確預測。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)為解決這一問題提供了新的途徑。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可應用于農(nóng)作物生長預測中，通過分析大量的農(nóng)田數(shù)據(jù)和歷史記錄，挖掘出與農(nóng)作物生長過程相關(guān)的關(guān)鍵特征和規(guī)律，從而預測未來的生長趨勢。本文將重點就數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)作物生長過程中的應用進行深入探討，以期為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更科學、精準和高效的管理決策支持。

1 "常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其原理分析

1.1 "數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘的核心任務在于從大規(guī)模、非結(jié)構(gòu)化、含噪聲、雜亂無章的數(shù)據(jù)集中提取出潛在的、隱含的價值信息，這些信息可能并不顯而易見，但卻具有巨大的意義和應用潛力。在進行數(shù)據(jù)挖掘時，需要運用多種模型和技術(shù)，以解決數(shù)據(jù)的聚類、分類、關(guān)聯(lián)分析及預測等核心問題，從而形成一個完整的數(shù)據(jù)挖掘框架。建模的整個過程可細分為以下幾個階段：第一，對業(yè)務需求展開深入理解，明確數(shù)據(jù)挖掘的目的和應用場景，將業(yè)務問題轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)據(jù)挖掘任務；第二，進行數(shù)據(jù)收集與預處理，包括獲取數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)、填補缺失值、處理異常值等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合建模需求；第三，特征工程，通過特征選擇、特征提取、特征轉(zhuǎn)換等手段，構(gòu)建合適的特征集合以用于建模；第四，選擇合適的建模算法，根據(jù)具體任務選擇分類、回歸、聚類等算法，并進行模型訓練和調(diào)參；第五，進行模型評估與優(yōu)化，通過交叉驗證、指標評估等方式評估模型性能，進而調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)以提升模型預測能力；第六，模型部署與應用，將訓練好的模型應用于實際場景中，監(jiān)測模型表現(xiàn)并不斷優(yōu)化更新，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實際應用中的有效落地[1]。這個整合流程是一個持續(xù)迭代更新的過程。當模型評估無法滿足業(yè)務場景需求時，需要重新優(yōu)化和更新模型，直至滿足業(yè)務場景需求。這種持續(xù)改進的循環(huán)過程推動著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的持續(xù)發(fā)展與創(chuàng)新。

1.2 "圖像識別

在機器學習領(lǐng)域中，圖像識別技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的重要分支。首先，它通過預處理技術(shù)對圖像進行去噪、增強等操作，以提高圖像質(zhì)量；其次，它利用特征提取算法從圖像中提取關(guān)鍵特征，形成特征向量；最后，基于這些特征向量，選擇合適的分類器或深度學習模型對圖像進行分類和識別。常用的圖像識別技術(shù)主要有以下幾種：第一，基于特征的圖像識別。先提取圖像中的關(guān)鍵特征，如邊緣、紋理、顏色、形狀等，然后利用這些特征對圖像進行分類或識別。常見的特征提取算法有尺度不變特征轉(zhuǎn)換（SIFT）、方向梯度直方圖（HOG）等?；谔卣鞯膱D像識別方法的關(guān)鍵在于特征的選擇和提取算法的設計。第二，深度學習圖像識別。其利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等深度學習模型，自動從原始圖像中學習有效的特征表示，并通過多層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)實現(xiàn)圖像的分類和識別。深度學習圖像識別方法在大型圖像數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色[2]。第三，基于模板匹配的圖像識別。其先在訓練集中定義一系列模板圖像，然后在測試圖像中搜索與模板最相似的區(qū)域，從而實現(xiàn)目標的識別。模板匹配方法簡單直觀，但在復雜背景和噪聲干擾下性能受限。

2 "數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在預測農(nóng)作物生長過程中的具體應用

2.1 "數(shù)據(jù)層

農(nóng)業(yè)智能監(jiān)測系統(tǒng)集數(shù)據(jù)采集、處理、分析和應用于一體，通過智能化的手段實現(xiàn)對農(nóng)作物生長狀態(tài)的全面監(jiān)測和精準管理。這一系統(tǒng)的作用在于賦能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提升農(nóng)業(yè)管理的智能化水平，進而優(yōu)化農(nóng)作物的生長環(huán)境，提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集功能十分強大，能夠匯聚多種農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)：其一，農(nóng)業(yè)資源環(huán)境數(shù)據(jù)，如土壤濕度、溫度、光照等；其二，農(nóng)業(yè)影像數(shù)據(jù)，通過高清攝像頭捕捉農(nóng)田的實時畫面；其三，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)，涉及農(nóng)作物的種植、施肥、灌溉等生產(chǎn)活動；其四，農(nóng)作物本體數(shù)據(jù)，包括作物的生長階段、生長速度、健康狀況等；其五，農(nóng)業(yè)災害數(shù)據(jù)，用于監(jiān)測和預警自然災害對農(nóng)作物的影響；其六，地理信息數(shù)據(jù)，用于提供農(nóng)田的空間位置信息。這些數(shù)據(jù)來源于兩個不同的渠道。物聯(lián)網(wǎng)設備以及高分辨率攝像頭等智能設備具有實時采集農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)的功能[3]。通過與其他農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的信息交互，系統(tǒng)能夠獲取生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)、本體數(shù)據(jù)、災害數(shù)據(jù)以及地理數(shù)據(jù)等多維度的信息，這些數(shù)據(jù)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了豐富的背景信息和歷史數(shù)據(jù)。采集到的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過清洗和加工才能用于后續(xù)的分析和應用。定制化腳本的應用能夠確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，以建構(gòu)高質(zhì)量、多維度的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集以數(shù)據(jù)集市的方式發(fā)布，這為數(shù)據(jù)挖掘建模和圖像識別等領(lǐng)域的研究跟應用提供了強有力的數(shù)據(jù)支持。

以某地區(qū)的水稻種植為例，農(nóng)業(yè)智能監(jiān)測系統(tǒng)在該地區(qū)的水稻田中部署了物聯(lián)網(wǎng)設備和高清攝像頭，實時監(jiān)測水稻的生長環(huán)境和生長情況。通過數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)能夠準確掌握水稻的生長速度和健康狀況，及時發(fā)現(xiàn)并預警可能出現(xiàn)的病蟲害，還能根據(jù)天氣和土壤條件等環(huán)境因素，為農(nóng)民提供精準的灌溉建議。這不僅提高了水稻的產(chǎn)量，還確保了水稻的品質(zhì)。此外，系統(tǒng)的地理信息功能還能幫助農(nóng)民合理規(guī)劃農(nóng)田的布局，提高土地利用效率。這一實際應用案例充分展示了農(nóng)業(yè)智能監(jiān)測系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要作用。

2.2 "算法層

在現(xiàn)代精細化農(nóng)業(yè)管理中，農(nóng)業(yè)四情（田間的蟲情、作物的苗情、氣候的災情和土壤墑情）監(jiān)測系統(tǒng)以農(nóng)作物生長狀態(tài)、環(huán)境特征、高清圖像以及實地監(jiān)測數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)來源，運用先進的數(shù)據(jù)挖掘跟圖像識別技術(shù)，為農(nóng)作物的健康生長提供了有力保障。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這里發(fā)揮了關(guān)鍵作用，它運用回歸、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等多種算法，深入挖掘數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系。例如，在病蟲害檢測領(lǐng)域，系統(tǒng)利用圖像識別技術(shù)中的圖像分類和目標檢測算法，實現(xiàn)對病蟲害的準確鑒別和診斷。同時，通過回歸分析算法，系統(tǒng)能夠預測田間施肥跟施藥的最佳時機和劑量，為農(nóng)民提供科學決策的依據(jù)[4]。為了進一步提升病蟲害監(jiān)測的準確性，系統(tǒng)融合了病蟲害圖像跟狀態(tài)數(shù)據(jù)等多模態(tài)信息。通過圖像算法提取特征，并結(jié)合人工工程對狀態(tài)時序特征加以提取，系統(tǒng)能夠構(gòu)建出更為全面和精確的模型。經(jīng)過測試和優(yōu)化后，這些模型被應用于農(nóng)作物生長過程中的病蟲害監(jiān)測與識別，有效提高了農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)。

以某地區(qū)的水稻園區(qū)為例，這套監(jiān)測系統(tǒng)通過實時監(jiān)測水稻的生長狀況、環(huán)境參數(shù)以及病蟲害情況，利用數(shù)據(jù)挖掘和圖像識別技術(shù)為農(nóng)民提供了精準的管理建議。在病蟲害識別方面，該系統(tǒng)成功識別并預警了水稻田的害蟲入侵，為農(nóng)民贏得了寶貴的防治時間。同時，通過回歸分析算法，該系統(tǒng)還預測了水稻的最佳施肥時期和施肥量配比。在這些技術(shù)的幫助下，該水稻園區(qū)的產(chǎn)量和品質(zhì)均得到了顯著提升。

2.3 "應用層

數(shù)據(jù)層和算法層的結(jié)合可實現(xiàn)農(nóng)作物四情相關(guān)監(jiān)測指標的智能決策流程。該過程涵蓋病蟲害的辨識及未來發(fā)展趨勢預測、肥料與農(nóng)藥的施用預測、農(nóng)作物產(chǎn)量的估算多項應用領(lǐng)域。

2.3.1 "病蟲害的辨識及未來發(fā)展趨勢預測 "該系統(tǒng)關(guān)注多種常見的水稻病蟲害，包括水稻白葉枯病、水稻紋枯病、稻縱卷葉螟、稻苞蟲等。整個系統(tǒng)的工作流程始于數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，一方面，通過監(jiān)測點拍攝的視頻圖像進行初步處理，以采集包含病蟲害信息的作物圖像。這些圖像經(jīng)過圖像識別算法的處理，能夠快速而準確地檢測作物上的病蟲害，并識別其類型。另一方面，進行周期性的實地調(diào)查，以獲取水稻的幼苗情況數(shù)據(jù)[5]。針對每種病蟲害，該系統(tǒng)會進行相關(guān)指標的統(tǒng)計。例如，白葉枯：記錄生長階段、感染率、葉面受影響率、病情嚴重程度，以及受影響區(qū)域占種植區(qū)面積的比例值；紋枯病：記錄生長階段、感染率、莖部感染比例、病情嚴重度、白穗率，以及符合標準的區(qū)域占種植區(qū)面積的比例值；縱卷葉螟：收集生育期、平均蟲口密度（頭/樣方）以及最高蟲口密度的數(shù)據(jù)。這一系統(tǒng)不僅能夠快速準確地發(fā)現(xiàn)病蟲害，還能為防治工作提供有力支持，從而提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量，保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的順利進行。

2.3.2 "肥料與農(nóng)藥的施用預測 "該系統(tǒng)對水稻生長環(huán)境的歷史數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度和苗情等信息進行深入挖掘，通過綜合專家知識和歷史施肥記錄，運用先進的智能算法構(gòu)建精密的施肥指導模型，以實現(xiàn)對施肥施藥過程的精準預測和指導。這一模型能夠精準地判斷特定區(qū)域水稻的施肥需求，并提供詳盡的施肥方案。與此同時，采集農(nóng)田的實時視頻圖像數(shù)據(jù)，結(jié)合病蟲害圖像識別技術(shù)，對水稻進行病蟲害的自動檢測。識別出水稻遭受的病蟲害類型后，進一步依托專家知識，構(gòu)建一個全面的病蟲害施藥知識庫。這一知識庫不僅能為農(nóng)戶提供具有針對性的施藥建議，還能推薦最佳的施藥方案。通過整合實時數(shù)據(jù)與智能算法模型，該系統(tǒng)能夠為水稻管理提供精準、及時的施肥與施藥指導，確保水稻的穩(wěn)定生長和高效產(chǎn)量。這種智能化的管理方式，不僅提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率，也促進了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展。

2.3.3 "估算農(nóng)作物產(chǎn)量 "該系統(tǒng)充分結(jié)合了農(nóng)業(yè)氣象環(huán)境資料、作物生長監(jiān)測信息、植被狀況指標、病蟲害辨識與預測模型以及科學施肥技術(shù)。首先，利用實時遙感數(shù)據(jù)和高清攝像技術(shù)獲取農(nóng)田影像，計算不同時段內(nèi)作物生長狀態(tài)的變化速率，包括年同比和月環(huán)比增長率，進而準確評估區(qū)域內(nèi)作物生長情況。其次，運用植被指數(shù)（NDVI）描繪作物生長態(tài)勢。這個指數(shù)基于近紅外波段（NIR）和紅波段（R）的反射率計算，公式為NDVI=（NIR-R）/（NIR+R）[6]。通過該公式，可構(gòu)建模型，評估農(nóng)作物的生長趨勢，預測其未來發(fā)展。同時，根據(jù)氣象觀測站點所提供的實時數(shù)據(jù)，如溫度、空氣濕度、風速、降雨、太陽輻射、風向等參數(shù)，并結(jié)合區(qū)域歷史氣象資料，運用機器學習算法深入挖掘氣象變化的趨勢，實現(xiàn)對區(qū)域氣象情況的全面評估。最后，對農(nóng)業(yè)氣象災害相關(guān)指標進行統(tǒng)計，包括受災率、成災率、絕收率以及受災面積和成災面積的變化情況。同時，還需要對農(nóng)田土壤的肥力狀況進行分析，考慮土壤類型、有機質(zhì)含量、pH值、營養(yǎng)元素分布等因素，以提供更為精準的施肥建議。通過這一系列的數(shù)據(jù)分析和技術(shù)應用，能夠更加準確地估算農(nóng)作物的產(chǎn)量，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供有力的技術(shù)支持。

以某地區(qū)的水稻園區(qū)為例，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水稻種植中的應用已經(jīng)涵蓋了監(jiān)測預警、決策支持和自動化作業(yè)等多個方面。這些應用不僅提高了水稻種植的效率和產(chǎn)量，還為農(nóng)民提供了更加便捷和高效的管理手段。

3 "結(jié)語

綜上，通過對大量氣象、土壤和植物生長等多源數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠揭示農(nóng)作物生長的潛在規(guī)律、提供精準的預測和科學的決策支持。這種智能化的方法有望優(yōu)化資源利用、提高產(chǎn)量、降低生產(chǎn)成本，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力的支持。

參考文獻：

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