數據挖掘在農業信息化中的應用進展

張白艷

摘 要：想要將傳統的人工處理農業信息模式加以改變，就必須應用互聯網等信息技術，通過對互聯網等信息技術的應用，可以從農業信息中獲得重要信息。而現階段，我們面臨的主要問題就是現在農業信息量非常龐大，而且農業信息數據具有一定的時效性等，這就導致在龐大的農業信息中尋找有用的信息愈加困難，而通過數據挖掘技術可以有效的解決上述問題。因此，本文研究數據挖掘在農業信息化中的應用具有重要意義。

關鍵詞：數據挖掘；農業信息化；應用

文章編號：1004-7026（2018）04-0044-01 中國圖書分類號：TU723 文獻標志碼：A

1 淺析農業大數據

大數據技術發展至今，已不再是一種單純的信息技術手段，大數據具有獨特之處。大數據中非常重要的內容是：在進行大數據分析時，不單獨依賴于傳統的隨機抽樣以及單一挖掘數據分析模型，可以使用多粒度、多層次以及多渠道的分析模型，這樣就能夠對龐大的數據進行挖掘分析。

2 大數據對農業信息化的影響

2.1 農業信息化

農業信息化發展過程中會產生龐大的數據信息，例如，農作物的栽培、生產、倉儲、監控等都可以通過計算機系統協助完成，而在這個過程中會產生龐大的數據信息，我們可以通過對計算機模型來分析數據。

2.2 農產品流通環節的信息化

現階段，很多生產企業已經逐漸意識到信息技術的重要性，因此尋找合適的網絡平臺來銷售產品，以期產品能夠有更高的銷量。這也就導致農產品品牌不斷涌現，大型電子商務網站，例如淘寶、京東等都為農產品買賣提供了良好的平臺。

2.3 農業管理過程的信息化

通過計算機技術的有效應用，可以將復雜的農業生產過程向著定量化以及集成化方向發展。與此同時，通過信息技術、GPS技術以及RS技術等的有效結合應用，能夠有效對農業生產以及管理過程中所有問題的監測和預警。

3 數據挖掘在農業信息化中的應用

3.1 農業云環境下的數據挖掘層次結構

在農業云的大背景下，終端用戶通過利用農業云的計算資源以及農業資源等，能夠形成大量的農業生產、經營以及管理等工作內容的數據信息。通過對這些數據的有效分析以及檢索，進行智能化的推薦和分配，對農業生產以及管理實現自動化服務。另外，通過對農業云服務平臺中所有涉農數據的有效挖掘，還可以使得農產品企業能夠更好的利用和管理數據，從而對市場可以進行迅速和準確的決策。

3.2 數據挖掘分析

3.2.1 數據轉化、整合與數據庫建立。一般情況下，可以建立農業數據庫的數據來源主要是兩種：一種是農業數據定義，對農業數據進行定義同時利用傳感器獲得相關數據；另一種是數據收集，可以將所有涉農領域的數據信息進行收集。第一種數據源可以用來建立數據庫，第二種數據源可以在數據轉化以及整合后建立數據庫。

3.2.2 農業大數據的挖掘分析功能應用。農業大數據的主要作用就是對農業生產過程以及管理過程等進行預測、檢測以及指導規劃。和以往農業建模的功能不同，在進行大數據挖掘分析時，其數據來源越來越廣，分析功能也越來越深化，最終所得結果也越來越精確。而當前，農業大數據的應用不局限于農業可視化監控、災害預測、農產品流通以及農業未來環境變化趨勢的預測等。而在未來，這種技術的應用將更加廣闊。

3.3 數據挖掘在農業信息化中的應用

數據挖掘在農業信息化中的應用范圍很廣，下面將簡要進行分析：

3.3.1 數據挖掘技術應用于農業生態環境管理。例如，對土壤、水質、大氣以及污染等內容進行檢測，通過數據挖掘技術可以在農業云的大背景下實現智能化以及精準化的檢測。

3.3.2 數據挖掘技術應用于農產品以及食品安全管理中。例如，在市場流通、產業鏈、加工儲藏以及產地環境等加以應用。通過數據挖掘的使用可以為相關管理人員進行精準定位，實現智能化管理。

3.3.3 數據挖掘技術應用于農業裝備中。例如，應用于農業設備的服務調度、遠程診斷以及實施監控等方面。通過數據挖掘技術的應用，能夠對農業設備設施進行精準的故障診斷以及實現智能化調度，提高設備利用率。

總而言之，數據挖掘技術屬于一種新型的互聯網技術，其有效的促進了農業信息化的發展。數據挖掘技術在農業信息化領域中的應用已經有所成效，但是仍舊需要進一步的研究，促進我國農業得到進一步發展。

參考文獻：

[1]宋峰.基于GIS與數據挖掘技術的土壤肥力評價研究[D].吉林農業大學，2016.

[2]龔健.數據挖掘技術在農業信息服務中的應用研究[D].安徽農業大學，2010.