基于數據挖掘技術的玉米智能施肥系統應用

魏 燾

（甘肅省農業科學院土壤肥料與節水農業研究所，甘肅 蘭州 730070）

1 引言

玉米栽培與氣溫、濕度、光照、土壤理化性質等條件有直接關系。隨著農業信息化的快速發展，數據挖掘技術逐漸引入玉米栽培作業中，并取得了較好發展成效。生產中，可以針對玉米的實際生長情況和環境，構建基于數據挖掘技術的玉米智能施肥信息化系統，實時采集和分析玉米栽培過程中的氣溫、濕度、光照、土壤理化性質等生長數據信息，開展智能化、自動化的監測分析和管控，包括玉米施肥材料的選擇、玉米施肥量的合理控制、玉米生長環境信息管理等，從而較好地提高玉米栽培的技術含量和信息化水平。

2 智能施肥系統關鍵技術

2.1 數據挖掘技術

數據挖掘技術是利用空間數據挖掘的信息化轉換、輸入和處理方式（具體的數據挖掘方法主要包括數據分類、數據估計、數據預測、聚類分析），獲悉信息對象隱含或潛在的規律和特點，然后在建立數據分類模型的前提下，對海量數據進行分類，利用神經網絡或數據概化的方法，動態分析并輸出數據的變化狀態，并對數據進行離散化處理和評估，從而把握數據的關聯規則和特征，實現數據挖掘處理，為數據決策提供支持。

2.2 數據倉庫技術

采用集成化技術進行挖掘數據的處理，其表現形式主要包括以下四種。

2.2.1 主題式的數據倉庫。這種形式是指對倉庫數據信息的不同主題進行分類和歸納處理，形成不同主題的數據倉庫，如農業行業發展動態、種質資源信息、土壤肥力數據等數據倉庫。

2.2.2 集成化的數據倉庫。即對數據信息進行集中加工和預處理，再對其進行匯總整理和分析，可快速高效地獲悉數據處理結果。

2.2.3 應用層的數據倉庫。為了更好地對農業生產提供技術支撐，要進行數據倉庫的穩定應用和操作。為此，要做好數據錄入控制和數據查詢操作控制，以便快速穩定地進行數據信息的更新和應用。

2.2.4 數據倉庫的動態存儲。要結合數據信息的動態變化和階段性狀態，進行數據倉庫信息的動態更新和存儲，使之與農業規劃生產各階段相契合。

2.3 智能空間決策技術

在對空間數據進行處理分析的前提下，構建相關數據模型對農業生產數據進行管理，如利用GIS技術進行空間數據的聚類分析和關聯分析，實現對多維數據的合理調整和精準控制［1］。

3 玉米智能施肥系統應用存在的問題

當前，我國的農業信息化水平整體偏低，尚未構建形成全面的農業信息化標準體系。在玉米智能施肥系統的應用中存在明顯的不足和困難，主要表現在以下四個方面。

3.1 生產仍受傳統施肥習慣影響

在玉米栽培中，生產者大多以傳統經驗為依據進行施肥操作，缺乏相關農業領域專家的直接指導，加之無法保證玉米施肥信息的實時監測與共享，難以實現玉米智能施肥數據的直觀比對，這在客觀上增大了玉米智能施肥的操作難度，無法達到預期效果。

3.2 多因素影響精準施肥的實施

在玉米施肥作業中，很多因素都會對玉米的生產狀態產生影響，如土壤水分、pH值、速效氮含量等。在眾多因素的相互影響下，不利于智能施肥系統的精準分析和施肥指導。

3.3 玉米智能施肥系統模型構建不完善

在利用玉米智能施肥系統作業過程中，生產者對玉米的生產狀態、施肥種類、施肥量等相關數據分析明顯不足，沒有對玉米智能施肥數據進行量化統計和分析，且大多因數據量和相關田間試驗數據累積不足而無法形成完善的多因子權重分析模型，不利于提高玉米智能施肥精準控制。

3.4 玉米智能施肥信息交流存在欠缺

當前的玉米智能施肥尚未構建完整高效的信息交流平臺，相關領域專家較難對玉米施肥過程中出現的問題進行及時指導，缺乏高效的交流和反饋機制，不利于玉米智能精準施肥效果的提升和應用推廣。

4 基于數據挖掘技術的玉米智能施肥系統的設計與應用

要遵循實用性、易操作性、安全性和可擴展性原則，以數據挖掘技術等相關智能技術為依托，圍繞玉米栽培生產作業活動，進行玉米智能施肥系統的功能設計和應用。

4.1 玉米智能施肥空間數據查詢模塊設計與應用

要對用戶的玉米智能施肥需求數據進行調查分析，統計玉米智能施肥各空間內的屬性信息，以便用戶可以通過玉米智能施肥系統查詢相關數據信息，及時把握玉米智能施肥空間的異常數據信息，提高玉米智能施肥空間數據決策及處理效果。以產量預測子功能模塊為例，可以根據某地塊近3年玉米產量數值計算獲取預測產量結果，達到預測目的。又如：在“判定地力等級”的子功能模塊中，可以輸入判斷耕地地力指標的數據，包括有機質、pH值、全氮、速效鉀/磷、陽離子代換量、鎘、汞、砷、鉻、有效銅/鋅/鐵/錳、土壤容量等［2］。

4.2 智能施肥知識導航模塊設計與應用

可以構建玉米智能施肥知識導航模塊，利用大數據挖掘技術統計分析玉米智能施肥相關土壤參數，如溫度、水分、pH值、全氮及速效氮/磷/鉀等，合理選擇玉米種植地塊，確定對應品種在不同土壤條件下的施肥種類及施肥用量等信息。以品種推薦功能模塊為例，對于具有較好水肥條件的生長環境來說，可以通過系統推薦，選擇對水肥條件要求更苛刻的高質量玉米品種或水果玉米品種；對于水肥條件較差的生長環境而言，可以通過系統智能推薦，選擇對肥料要求敏感度偏低的玉米品種，從而減少土壤基礎水肥條件因素對玉米生產的不利影響。

4.3 精準施肥智能化管理模塊設計與應用

為提高施肥管理效果，應根據玉米生長實際需求、土壤基礎水肥條件等，利用智能施肥系統優化控制施肥量和灌溉量。以“合理施肥”子功能模塊為例，可以依照不同的地力等級設置相應的施肥方案，根據玉米不同生長階段實施動態化施肥管理，實現分區域按量按需的精準控量、變量施肥，充分滿足玉米對養分的需求，提高肥料利用率，以達到減施增效的施肥效果。

4.4 病蟲害診治管理模塊設計與應用

在玉米栽培中，難免會發生病蟲害。因此，還要在玉米智能施肥系統中增加病蟲害診治管理模塊，實時監測可能出現的病蟲害，并根據病蟲害種類、發生時期、發生程度等提供防治策略，以便種植戶根據信息及時進行防控。例如，在智能施肥系統的病蟲害診治模塊中，可以在玉米四葉期，提示進行去除小苗、弱苗、病苗及田間雜草等田間管理，并提示在玉米間苗之后適時補施氮肥，從而達到及時防治病蟲害的目的［3］。

4.5 系統管理模塊設計與應用

應當從系統維護、系統操作及系統應用的角度出發，對玉米智能施肥系統進行管理，可以使擁有不同權限的用戶進行相應的系統管理和操作。

5 結語

綜上所述，玉米智能施肥系統的開發應用順應農業信息化發展趨勢，要充分利用數據挖掘技術、數據倉庫技術和智能空間決策技術構建玉米智能施肥系統，系統內設不同的功能模塊（包括智能施肥空間數據查詢模塊、智能施肥知識導航模塊、精準智能化施肥管理模塊、病蟲害診治管理模塊和系統管理模塊等），對玉米生育期內的土壤成分、溫度、濕度等數據進行實時監測和分析，做到玉米施肥的精準化、智能化控制。后續還要擴大對土壤樣本數據的采集和數據收集驗證工作，集成玉米智能種植、施肥等相關技術，完善玉米智能施肥系統的各項功能，同時要不斷加深對玉米種植及施肥技術的研究，促進玉米智能施肥系統的多元化和智能化應用，從而推進我國農業的數字化、信息化建設。