數據挖掘技術在預測農作物生長過程中的應用探討

摘 "要：信息技術和農業科技的快速發展，使數據挖掘技術在預測農作物生長過程中的作用日益凸顯。本文先概述了數據挖掘技術的核心原理，隨后在具體應用方面，詳細分析了數據挖掘技術在農作物生長預測中的數據層、算法層和應用層的作用。在數據層，數據挖掘技術能夠整合并處理不同來源的大量農業數據，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據分析算法，可以實現對農作物生長過程的精確模擬和預測。在應用層，本文著重介紹了數據挖掘技術在病蟲害識別及預測發展態勢、施藥施肥預測、農作物產量估算等方面的具體應用，展示了其在提高農業生產效率和可持續性方面的巨大潛力。

關鍵詞：具體應用；生長過程；預測；數據挖掘技術

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

傳統的農作物生長預測方法往往受限于主觀經驗和局部數據的局限性，難以確保準確性和可靠性。農作物生長預測是農業生產管理中的重要環節，能夠為農民和農業決策者提供有關農田管理、灌溉、施肥和病蟲害控制等方面的指導。然而，農作物在生長過程中會受到多種因素的影響，包括氣候、土壤質量、植物品種等，傳統農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。數據挖掘技術的出現為解決這一問題提供了新的途徑。數據挖掘技術可應用于農作物生長預測中，通過分析大量的農田數據和歷史記錄，挖掘出與農作物生長過程相關的關鍵特征和規律，從而預測未來的生長趨勢。本文將重點就數據挖掘技術在農作物生長過程中的應用進行深入探討，以期為農業生產提供更科學、精準和高效的管理決策支持。

1 "常用的數據挖掘技術及其原理分析

1.1 "數據挖掘

數據挖掘的核心任務在于從大規模、非結構化、含噪聲、雜亂無章的數據集中提取出潛在的、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。在進行數據挖掘時，需要運用多種模型和技術，以解決數據的聚類、分類、關聯分析及預測等核心問題，從而形成一個完整的數據挖掘框架。建模的整個過程可細分為以下幾個階段：第一，對業務需求展開深入理解，明確數據挖掘的目的和應用場景，將業務問題轉化為可量化的數據挖掘任務；第二，進行數據收集與預處理，包括獲取數據、清理數據、填補缺失值、處理異常值等，確保數據質量符合建模需求；第三，特征工程，通過特征選擇、特征提取、特征轉換等手段，構建合適的特征集合以用于建模；第四，選擇合適的建模算法，根據具體任務選擇分類、回歸、聚類等算法，并進行模型訓練和調參；第五，進行模型評估與優化，通過交叉驗證、指標評估等方式評估模型性能，進而調整模型結構和參數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，監測模型表現并不斷優化更新，實現數據挖掘技術在實際應用中的有效落地[1]。這個整合流程是一個持續迭代更新的過程。當模型評估無法滿足業務場景需求時，需要重新優化和更新模型，直至滿足業務場景需求。這種持續改進的循環過程推動著數據挖掘技術的持續發展與創新。

1.2 "圖像識別

在機器學習領域中，圖像識別技術是數據挖掘領域中的重要分支。首先，它通過預處理技術對圖像進行去噪、增強等操作，以提高圖像質量；其次，它利用特征提取算法從圖像中提取關鍵特征，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換（SIFT）、方向梯度直方圖（HOG）等。基于特征的圖像識別方法的關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。其利用卷積神經網絡（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，并通過多層網絡結構實現圖像的分類和識別。深度學習圖像識別方法在大型圖像數據集上表現出色[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域，從而實現目標的識別。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 "數據挖掘技術在預測農作物生長過程中的具體應用

2.1 "數據層

農業智能監測系統集數據采集、處理、分析和應用于一體，通過智能化的手段實現對農作物生長狀態的全面監測和精準管理。這一系統的作用在于賦能農業生產，提升農業管理的智能化水平，進而優化農作物的生長環境，提高農作物的產量和質量。該系統的數據采集功能十分強大，能夠匯聚多種農業相關數據：其一，農業資源環境數據，如土壤濕度、溫度、光照等；其二，農業影像數據，通過高清攝像頭捕捉農田的實時畫面；其三，農業生產管理數據，涉及農作物的種植、施肥、灌溉等生產活動；其四，農作物本體數據，包括作物的生長階段、生長速度、健康狀況等；其五，農業災害數據，用于監測和預警自然災害對農作物的影響；其六，地理信息數據，用于提供農田的空間位置信息。這些數據來源于兩個不同的渠道。物聯網設備以及高分辨率攝像頭等智能設備具有實時采集農田環境數據和影像數據的功能[3]。通過與其他農業系統的信息交互，系統能夠獲取生產管理數據、本體數據、災害數據以及地理數據等多維度的信息，這些數據為農業生產提供了豐富的背景信息和歷史數據。采集到的數據需要經過清洗和加工才能用于后續的分析和應用。定制化腳本的應用能夠確保數據的質量和準確性，以建構高質量、多維度的數據集。數據集以數據集市的方式發布，這為數據挖掘建模和圖像識別等領域的研究跟應用提供了強有力的數據支持。

以某地區的水稻種植為例，農業智能監測系統在該地區的水稻田中部署了物聯網設備和高清攝像頭，實時監測水稻的生長環境和生長情況。通過數據分析，系統能夠準確掌握水稻的生長速度和健康狀況，及時發現并預警可能出現的病蟲害，還能根據天氣和土壤條件等環境因素，為農民提供精準的灌溉建議。這不僅提高了水稻的產量，還確保了水稻的品質。此外，系統的地理信息功能還能幫助農民合理規劃農田的布局，提高土地利用效率。這一實際應用案例充分展示了農業智能監測系統在農業生產中的重要作用。

2.2 "算法層

在現代精細化農業管理中，農業四情（田間的蟲情、作物的苗情、氣候的災情和土壤墑情）監測系統以農作物生長狀態、環境特征、高清圖像以及實地監測數據為主要數據來源，運用先進的數據挖掘跟圖像識別技術，為農作物的健康生長提供了有力保障。數據挖掘技術在這里發揮了關鍵作用，它運用回歸、分類、聚類、關聯分析等多種算法，深入挖掘數據間的潛在關系。例如，在病蟲害檢測領域，系統利用圖像識別技術中的圖像分類和目標檢測算法，實現對病蟲害的準確鑒別和診斷。同時，通過回歸分析算法，系統能夠預測田間施肥跟施藥的最佳時機和劑量，為農民提供科學決策的依據[4]。為了進一步提升病蟲害監測的準確性，系統融合了病蟲害圖像跟狀態數據等多模態信息。通過圖像算法提取特征，并結合人工工程對狀態時序特征加以提取，系統能夠構建出更為全面和精確的模型。經過測試和優化后，這些模型被應用于農作物生長過程中的病蟲害監測與識別，有效提高了農作物的產量和品質。

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

2.3 "應用層

數據層和算法層的結合可實現農作物四情相關監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展趨勢預測、肥料與農藥的施用預測、農作物產量的估算多項應用領域。

2.3.1 "病蟲害的辨識及未來發展趨勢預測 "該系統關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。整個系統的工作流程始于數據采集環節，一方面，通過監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查，以獲取水稻的幼苗情況數據[5]。針對每種病蟲害，該系統會進行相關指標的統計。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，以及受影響區域占種植區面積的比例值；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，以及符合標準的區域占種植區面積的比例值；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據。這一系統不僅能夠快速準確地發現病蟲害，還能為防治工作提供有力支持，從而提高農作物的產量和質量，保障農業生產的順利進行。

2.3.2 "肥料與農藥的施用預測 "該系統對水稻生長環境的歷史數據，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建精密的施肥指導模型，以實現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，采集農田的實時視頻圖像數據，結合病蟲害圖像識別技術，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，構建一個全面的病蟲害施藥知識庫。這一知識庫不僅能為農戶提供具有針對性的施藥建議，還能推薦最佳的施藥方案。通過整合實時數據與智能算法模型，該系統能夠為水稻管理提供精準、及時的施肥與施藥指導，確保水稻的穩定生長和高效產量。這種智能化的管理方式，不僅提升了農業生產的效率，也促進了農業生產的可持續發展。

2.3.3 "估算農作物產量 "該系統充分結合了農業氣象環境資料、作物生長監測信息、植被狀況指標、病蟲害辨識與預測模型以及科學施肥技術。首先，利用實時遙感數據和高清攝像技術獲取農田影像，計算不同時段內作物生長狀態的變化速率，包括年同比和月環比增長率，進而準確評估區域內作物生長情況。其次，運用植被指數（NDVI）描繪作物生長態勢。這個指數基于近紅外波段（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，可構建模型，評估農作物的生長趨勢，預測其未來發展。同時，根據氣象觀測站點所提供的實時數據，如溫度、空氣濕度、風速、降雨、太陽輻射、風向等參數，并結合區域歷史氣象資料，運用機器學習算法深入挖掘氣象變化的趨勢，實現對區域氣象情況的全面評估。最后，對農業氣象災害相關指標進行統計，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，還需要對農田土壤的肥力狀況進行分析，考慮土壤類型、有機質含量、pH值、營養元素分布等因素，以提供更為精準的施肥建議。通過這一系列的數據分析和技術應用，能夠更加準確地估算農作物的產量，為農業生產提供有力的技術支持。

以某地區的水稻園區為例，數據挖掘技術在水稻種植中的應用已經涵蓋了監測預警、決策支持和自動化作業等多個方面。這些應用不僅提高了水稻種植的效率和產量，還為農民提供了更加便捷和高效的管理手段。

3 "結語

綜上，通過對大量氣象、土壤和植物生長等多源數據的分析，發現數據挖掘技術能夠揭示農作物生長的潛在規律、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化資源利用、提高產量、降低生產成本，為現代農業的可持續發展提供有力的支持。

參考文獻：

[1] 王智勇，魏霖靜.基于農業物聯網的農作物生長環境監測系統設計[J].熱帶農業工程，2023，47（5）：37-40.

[2] 李靜.濕度傳感器在農作物生長環境參數監測儀中的應用探討[J].數字農業與智能農機，2023（5）：42-44.

[3] 王耀棟，戴建良，趙新海.基于微信小程序的農作物生長環境測控系統設計與應用[J].科技視界，2023（15）：66-69.

[4] 徐霖.智能數據挖掘技術在土壤肥力評價中的應用[J].農機化研究，2022，44（12）：225-229.

[5] 彭致華.數據挖掘在農業種植生產中的應用分析[J].農村經濟與科技，2021，32（3）：42-44.

[6] 李國強，王俊妍，王天雷.基于共有特征學習和數據增強的農作物病害識別算法[J]. 高技術通訊，2023，33（3）：261-270.