基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的可視化玉米施肥決策系統(tǒng)應(yīng)用

姚玉霞　王國偉　張蕓　韓智慧

摘要：近年來，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”與地理信息系統(tǒng)技術(shù)的興起，使傳統(tǒng)的GIS有了新的發(fā)展空間，讓大量的空間數(shù)據(jù)得到了進一步的應(yīng)用，為農(nóng)業(yè)在空間上做決策分析提供了技術(shù)保障。在“互聯(lián)網(wǎng)+”和玉米施肥決策系統(tǒng)應(yīng)用的過程中，積累了大量農(nóng)業(yè)上的空間數(shù)據(jù)，為組織和管理好這些數(shù)據(jù)，更好地進行管理、分析和決策，研制了“基于互聯(lián)網(wǎng)+WebGIS的玉米智能決策系統(tǒng)”，并進行應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：WebGIS；“互聯(lián)網(wǎng)+”；玉米；智能決策系統(tǒng)

中圖分類號： S513 文獻標(biāo)識碼： A DOI編號： 10.14025/j.cnki.jlny.2017.19.007

由于玉米田地的空間差異是以土壤為基礎(chǔ)，土壤養(yǎng)分的空間變異影響精確施肥的確定，為了保證農(nóng)戶因地制宜的施肥，適應(yīng)國家調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的大環(huán)境需要。把不同空間資料，不同時段資料和不同格式的資料在統(tǒng)一的坐標(biāo)體系下實現(xiàn)高效、有序和集中統(tǒng)一管理是最行之有效的發(fā)展途徑，研制開發(fā)出基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的可視化空間模糊數(shù)據(jù)挖掘VSDM）和網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng)（WebGIS）的玉米智能決策系統(tǒng)進行應(yīng)用是十分必要的，該系統(tǒng)可為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的各個部門提供決策的參考信息。

1 基本地理功能應(yīng)用

系統(tǒng)所提供的功能為顯示整個地圖及窗口顯示地圖與整個地圖的位置關(guān)系，為圖層顯示控制窗口，地圖經(jīng)緯度隨著鼠標(biāo)的移動，動態(tài)顯示鼠標(biāo)所指位置的經(jīng)緯度，隨著地圖的放大和縮小，動態(tài)顯示當(dāng)前地圖的比例尺，內(nèi)容也跟著發(fā)生變化[1]。

地圖顯示功能：用戶可以在圖層控制窗口中對所需顯示的圖層進行選擇，當(dāng)圖層控制窗口中的復(fù)選框被選上時，該圖層所描繪的具體信息就會在地圖顯示窗口中顯示。在顯示圖層時可以根據(jù)具體情況對圖層用文字、顏色或符號大小來區(qū)分。

地圖放大功能：點擊“放大”按鈕，光標(biāo)呈放大鏡狀。當(dāng)鼠標(biāo)在地圖上某一點單擊時，地圖將以該地點為中心放大一倍比例尺顯示。隨著地圖不斷放大，可顯示的圖層數(shù)將逐漸增多，電子地圖內(nèi)容越來越豐富，為實現(xiàn)最佳顯示效果，地圖放大若干倍后不再放大。

地圖縮小功能：點擊“縮小”按鈕，光標(biāo)呈縮小鏡狀。在地圖上任一位置單擊鼠標(biāo)左鍵，地圖將以該點為中心縮小一倍比例尺顯示。隨著地圖的不斷縮小，可顯示的圖層數(shù)和地物內(nèi)容也相應(yīng)減少，當(dāng)?shù)貓D縮小到比全圖顯示還要小時不再縮小。若地圖偏離窗口中央，系統(tǒng)自動將地圖拉回到窗口中央顯示。

地圖漫游功能：在地圖放大之后，在顯示器窗口中可見的內(nèi)容有限，這時可點擊“漫游”按鈕，光標(biāo)呈手狀，將光標(biāo)移至某一位置按下鼠標(biāo)左鍵在屏幕上拖動，地圖將向拖動方向連續(xù)漫游，此時地圖比例尺和圖層數(shù)保持不變。也可通過在縮略圖窗口中操作來達到漫游的目的。

地圖縮略圖功能：縮略圖窗口按全圖顯示比例顯示電子地圖的縮略圖，縮略圖上有一個矩形框，代表地圖顯示窗口中當(dāng)前顯示的內(nèi)容。用鼠標(biāo)拖動矩形框，當(dāng)矩形框移動到用戶需要的區(qū)域上時，地圖顯示窗口里的電子地圖也快速顯示相應(yīng)位置的內(nèi)容。

地圖移動功能：在工具箱中有四個箭頭狀的按鈕，這四個按鈕箭頭的方向為地圖移動的方向。可以通過按某個按鈕，地圖就會按箭頭所指方向移動一定的距離[2]。

地圖測量功能：當(dāng)要知道從一個地方到另一個地方（或要經(jīng)過幾個地方）有多遠時，就可選擇測量工具，只要順次點擊要經(jīng)過的地方，就能得到它們之間的距離和總距離。各功能，如圖1～圖4所示。

2智能決策應(yīng)用

該功能實現(xiàn)了根據(jù)養(yǎng)分含量及目標(biāo)產(chǎn)量推理得到相關(guān)地塊的施肥量。在窗體出現(xiàn)之后，輸入目標(biāo)產(chǎn)量，單擊推理按鈕，就會將該地區(qū)的施肥量給出來。根據(jù)決策給出的每個小區(qū)的施肥量，繪制相應(yīng)地塊的施肥處方圖，以供變量施肥機進行施肥作業(yè)。

3空間分析應(yīng)用

空間差異性分析：通過對所測的養(yǎng)分及產(chǎn)量進行空間分析，生成了土壤速效氮、速效磷、速效鉀、有機質(zhì)、pH值、含水量及產(chǎn)量的空間變異圖，點擊變異圖按鈕進入該頁面，可顯示結(jié)果。

緩沖區(qū)分析：用戶先選擇圖層并選擇上某要素，再選擇緩沖區(qū)工具，設(shè)置參數(shù)（緩沖距離及單位）及緩沖所作用的圖層，點擊應(yīng)用或確定。

4可視化加權(quán)模糊聚類系統(tǒng)應(yīng)用

進入到該系統(tǒng)首先要進行方法選擇，此窗口中主要選定權(quán)重系數(shù)的確定方法和對數(shù)據(jù)的評價方法，下面以層次分析法和基于模糊等價矩陣的模糊聚類算法為例，介紹系統(tǒng)的使用。當(dāng)選擇完成之后，進入到層次分析算法界面，在此頁面上要添加評價指標(biāo)，然后進入專家打分評價窗口。在空間模糊聚類窗口中，輸入要評價的數(shù)據(jù)年份，進行查詢，其結(jié)果在數(shù)據(jù)表中顯示出來。點擊標(biāo)準(zhǔn)化按鈕，實現(xiàn)對所評價數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理；點擊聚類按鈕，即可對標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)進行計算，得到模糊相似矩陣，利用平方自合成運算，得到模糊等價矩陣；找出模糊相似度，將其值添加到下拉列表框中；選擇適當(dāng)?shù)哪：嗨贫?，可計算出此時的分類情況，計算出概率統(tǒng)計中F分布的F值，此值可反映此種分類情況是否顯著；得到分類之后，可利用數(shù)據(jù)挖掘可視化的技術(shù)，對分類結(jié)果進行可視化。結(jié)果如圖5、圖6所示。

5應(yīng)用實例

空間加權(quán)模糊聚類算法在評價變量施肥效果中的應(yīng)用：通過對榆樹市弓棚鎮(zhèn)十三號村3號地2005年、2008年和2012年的土壤有機質(zhì)、速效氮、速效磷和速效鉀四種養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)的模糊加權(quán)聚類結(jié)果進行比較，得知經(jīng)過連續(xù)的變量施肥后，數(shù)據(jù)間的相似度在逐漸地聚集，當(dāng)所有數(shù)據(jù)被分為一類時，經(jīng)過了連續(xù)的變量施肥后，整個地塊的土壤中有機質(zhì)、速效氮、速效磷和速效鉀四種養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)的綜合相似度在逐年提高。根據(jù)各網(wǎng)格空間位置關(guān)系，此時的聚類結(jié)果在地理信息系統(tǒng)中進行分析得到的結(jié)果[3]。

熵權(quán)法加權(quán)空間模糊聚類在地力評價中的應(yīng)用：通過基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對熵權(quán)法加權(quán)的空間模糊聚類算法進行了驗證，證明此算法確實可提高模糊聚類的精度。將此算法應(yīng)用到地力評價中去是可行的。endprint

選取農(nóng)安縣的行政區(qū)劃圖、土壤圖和化驗測得的pH值、有機質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀、緩放鉀、有效態(tài)（銅、鋅、鐵、錳、硼、鉬）等數(shù)據(jù)做為評價的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集（數(shù)據(jù)來自農(nóng)安縣農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣站）。先對選定數(shù)據(jù)進行清洗，篩選出符合評價標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集。然后，利用熵權(quán)法加權(quán)的空間模糊聚類算法對數(shù)據(jù)集進行評價。最后，利用GIS將評價結(jié)果可視化。

本文綜合應(yīng)用WebGIS、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)和可視化空間模糊數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)、空間數(shù)據(jù)挖掘的可視化方法，研制“基于互聯(lián)網(wǎng)+VSDM和WebGIS的玉米智能決策系統(tǒng)”，從而達到對空間數(shù)據(jù)的管理、分析和決策。結(jié)合層次分析方法，提出了一種空間加權(quán)模糊動態(tài)聚類算法，應(yīng)用該算法進行的分類結(jié)果，對實際問題的分類更為客觀和準(zhǔn)確，算法中通過引入F-分布，在充分考慮到各類間及類內(nèi)的差異性的基礎(chǔ)上，得到最佳閾值，并利用其最佳閾值得到最佳分類，提出了利用熵權(quán)法對FCM算法進行加權(quán)的新算法[4]。熵權(quán)法是從數(shù)據(jù)本身出發(fā)研究數(shù)據(jù)之間的差異，更能客觀反映數(shù)據(jù)之間的真實分布情況；實現(xiàn)了兩種方式的空間數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可視化，可視化結(jié)果可輔助人們對數(shù)據(jù)的分析和決策；根據(jù)小區(qū)的養(yǎng)分含量，實現(xiàn)了施肥決策，得到各小區(qū)的施肥量，生成施肥處方圖，為變量施肥機的作業(yè)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

參考文獻

[1]姚玉霞.基于Web GIS吉林玉米病蟲草害診治專家系統(tǒng)的研究應(yīng)用[J].吉林農(nóng)業(yè)，2014（10）：102-103.

[2]吳雨華，諸葉平.“玉米生產(chǎn)管理智能決策系統(tǒng)”推廣模式研究[J]. 中國農(nóng)學(xué)通報，2009，25（12）：274-277

[3]Yuxia-yao，The Research and Application of Remote Sensing Technology in MaizeYield Estimation of Jilin，[J]2014IEEE Workshaop on Advanced Research and Technology Industry Applications CANADA，2014（09）1068-15-072.

[4]李雅君.玉米病蟲草害診斷系統(tǒng)的研究與實踐[J].農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究，2012（05）：129-130.

作者簡介：姚玉霞，碩士，教授，碩士導(dǎo)師，研究方向：計算機與應(yīng)用。endprint