農業生產中基于大數據技術的農作物種植推薦系統設計

廣西農業職業技術大學 梁霄

1 農作物種植推薦系統總體架構

在現代農業生產中，提高農作物的種植效率和產量是一個關鍵目標[1]。為實現這一目標，本文設計了一套基于大數據技術的智能農作物種植推薦系統，系統涵蓋土壤條件、氣候變化、市場需求、價格趨勢等多個維度，旨在通過收集和分析大量與農作物種植相關的數據，為農業工作者提供科學和精準的種植建議，幫助農業工作者根據當前的土壤和氣候條件選擇最合適的作物種類，并根據市場數據來指導種植決策，使農作物的經濟效益和生產效率最大化。基于大數據技術的農作物種植推薦系統框架圖如圖1 所示。

圖1 大數據農作物種植推薦系統

由圖1 可知，系統的核心包括五個主要模塊。信息錄入模塊負責收集農作物、土壤和市場相關的原始數據，包括但不限于通過傳感器、衛星圖像和市場報告等手段獲取的數據。數據庫構建模塊則是存儲和管理這些大量數據的核心，它采用高效的數據結構來確保數據檢索和處理的速度，并通過數據庫管理系統（DBMS）保障數據的安全性、完整性和一致性。CPU 處理模塊使用數據挖掘和機器學習算法來分析收集到的數據，識別作物生長規律、土壤適宜性和市場需求趨勢。數據顯示模塊負責將分析結果以用戶友好的方式展示出來，包括天氣預測、種植建議和價格預測等信息。推薦規則生成模塊根據歷史數據、模式識別結果和市場分析生成具體的種植建議，這一模塊運用規則引擎和專家系統技術，確保推薦的準確性和適用性。

2 農作物種植推薦系統的數據庫構建

數據庫分為四大核心模塊，分別是土壤大數據模塊、農作物生產規律大數據模塊、水肥供應大數據模塊和農產品市場大數據模塊。土壤大數據模塊利用先進的地理信息系統（GIS）和遙感技術以及現場傳感器集成土壤特性、類型、溫度和濕度等數據，為分析土壤適宜性和確定改良措施提供基礎。農作物生產規律大數據模塊應用K-means 聚類分析和隨機森林算法，對作物生長模式進行識別和預測，負責記錄不同農作物的生長周期、環境適應性等信息，用于預測作物生長情況和優化種植計劃。水肥供應大數據模塊專注于收集作物的光照、澆水和施肥需求數據，并結合物聯網（IoT）技術，實現智能灌溉和精準施肥，以優化資源使用和增加產量[2]。農產品市場大數據模塊包含市場銷售量和價格的歷史數據，運用大數據分析和預測模型，幫助農民把握市場動態，做出更有利的種植決策。

3 信息錄入模塊

信息錄入模塊在農作物種植推薦系統中扮演著關鍵的接口角色，它的設計聚焦于提供多種數據輸入方式，包括圖片拍攝輸入、文字描述查詢和語音錄入，以便于農作物種植人員、銷售人員等高效錄入所需的農作物信息[3]。本次系統設計中，在此模塊下嵌入三個子功能模塊。

其一，圖片拍攝輸入功能。此功能的實現基于集成計算機視覺技術，尤其是卷積神經網絡（CNN），允許用戶通過拍攝農作物照片來直接錄入農作物質量相關信息。該功能通過應用圖像識別算法，自動提取照片中的關鍵特征向量，如式（1）所示：

式中，每個特征f1代表圖像中的一種重要視覺屬性，如顏色、形狀或紋理等。這樣，系統能夠基于圖像特征對農作物的健康狀況進行快速準確地評估，極大地簡化數據錄入過程，同時提供對作物質量即時反饋的可能性，從而支持更為精確的種植和管理決策。

其二，文字描述查詢功能。此功能的實現是采用先進的自然語言處理（NLP）技術，解析用戶通過文本形式輸入的查詢請求[4]。通過對用戶輸入的描述進行語義分析，系統即可構建出一個包含關鍵詞或短語的查詢向量，進而在數據庫中尋找與這些關鍵詞匹配的農作物信息。這種方法不僅能夠提高查詢的準確性和效率，而且通過允許用戶以自然語言進行互動，可以提升系統的用戶友好性，使非技術背景的用戶也能輕松地檢索到所需的詳細農作物信息。

其三，語音錄入功能設計。此功能模塊的核心是利用Google 語音識別API 等語音識別技術，將用戶的語音指令轉換為文本數據。語音轉文字的過程如公式（2）所示：

式中，S 表示用戶的語音輸入，T 為轉換后的文本，而STT 則代表“語音到文本”的轉換過程。此功能特針對采購人員、種植人員和銷售人員在手部操作不便或視線受限的情況設計，旨在使其能夠通過簡單的語音指令來錄入或查詢農作物相關信息，提升工作流程的效率和靈活性，同時降低信息錄入錯誤的可能性[5]。

4 CPU 處理模塊

CPU 處理模塊在農作物種植推薦系統中扮演著核心角色，主要負責對各類錄入的農作物信息進行深入的處理和分析。此模塊的設計依托于數據挖掘和機器學習算法的應用，并結合高性能計算資源，以實現對作物生長規律、土壤適宜性及市場需求趨勢等關鍵因素的精準識別和預測。

決策樹用于分類和回歸任務，尤其在分析土壤適宜性和作物生長條件方面表現出色。決策樹通過遞歸分割數據集，構建一個樹狀模型。例如，使用信息增益（IG）作為分割標準，信息增益公式如式（3）所示：

式中，Dp和Dj分別代表父節點和第j 個子節點的數據集，Np和Nj是相應的數據點數量，I 是不純度度量（如基尼不純度或熵），f 是進行分割的特征。通過計算選擇特定特征之前和之后數據不純度的減少量來衡量特征的重要性。信息增益高的特征具有更好的分割數據集的能力。

使用卷積神經網絡（CNN）處理圖像數據和時間序列數據，分析作物生長狀況和預測市場趨勢，進行更加精準的農作物種植推薦。卷積操作公式如式（4）所示：

式中，Cout是卷積輸出，Cin是輸入圖像，K 是卷積核，(x,y)表示像素位置，(i,j)是卷積核內的相對位置。在輸入數據上滑動卷積核并進行加權求和，卷積操作能夠提取數據中的特征，如邊緣、紋理等。對于識別農作物圖像中的模式和結構至關重要。

在此基礎上，系統設計中使用GPU 加速的計算資源，以提高數據處理和模型訓練的速度，實現實時的數據分析和快速的決策反饋?；诖四K，農作物種植推薦系統能夠有效處理和分析大量多維度的農作物數據，為種植及后續管理提供科學、準確的決策支持。

5 數據顯示模塊

數據顯示模塊是一個綜合性的功能集合，涉及多個子功能，每個子功能都需要綜合應用數據分析、預測模型和用戶界面設計等多種技術。天氣顯示功能的主要作用是向用戶提供關于歷史和未來天氣狀況的詳細信息，包括但不限于溫度（T）、降雨量（R）和濕度（H）[6]。該模塊采用了現代Web 技術和APIs 來從氣象服務提供商處直接獲取關鍵的氣象數據。繼而發揮數據可視化在決策支持系統中的重要作用。利用強大的圖表庫D3.js，允許開發者以圖形化的方式呈現數據，將復雜的氣象數據轉化為易于消化的視覺信息，從而使用戶能夠輕松地理解天氣如何影響農作物的種植和生長。通過這種方式強化用戶的決策支持基礎，提高種植計劃的適應性和靈活性，增強系統界面的互動性和用戶體驗。

種植種類預測功能是數據顯示模塊下的核心子模塊，通過結合歷史天氣數據和作物生長記錄來預測最適合當前環境條件的種植作物種類。隨機森林分類器在處理大規模數據集時能夠提供高準確率的預測，且對于過擬合具有很好的抵抗力，可以使得預測結果更加穩定可靠。因此，在該模塊的設計中，采用隨機森林分類器來分析和處理數據。隨機森林模型利用多個決策樹對數據集進行訓練并進行預測，如式（5）所示：

式中，Y 表示推薦的作物種類，T 代表溫度，R 表示降雨量，H 表示濕度，而S 代表土壤類型。旨在有效捕捉各種環境因素對作物生長的影響，為農民提供基于綜合氣象條件和土壤類型的精確種植建議，為農民帶來實際的經濟和生態雙重利益。

農作物價格預測功能是設計來幫助農民通過分析歷史市場數據來預測未來價格，進而做出更有利可圖的種植和銷售決策的關鍵模塊。為實現這一目標，模塊采用了線性回歸模型來分析并預測農作物的市場價格，如式（6）所示：

式中，P 表示預測價格，T 代表時間以反映季節性因素，R 表示地區差異，C 代表不同作物類型的影響，∈而是模型誤差項。應用此模型，基于歷史價格數據，考慮到時間（季節）、地區和作物類型等因素的影響，從而為農作物種植者提供一個統計學基礎上的價格預測，幫助種植者根據市場趨勢做出更加合理的種植計劃，同時也能優化作物的銷售策略，增加農業生產的效益。

6 生成推薦規則

推薦規則生成模塊在農作物種植推薦系統中扮演著至關重要的角色[7]。該模塊綜合應用了規則引擎和專家系統技術，前者負責管理和執行定義好的邏輯規則來自動化決策過程，后者模擬人類專家的推理過程并結合農業領域的專業知識提出建議。具體而言，模塊首先對數據顯示模塊給出的歷史數據集進行分析，包括種植歷史、氣候變化、土壤條件與市場需求之間的關系，然后根據模式識別的結果通過規則引擎中設定的邏輯規則，如條件判斷語句，將數據分析轉化為具體的種植建議。這一過程不僅涉及數據的統計分析，還包括對規則的動態調整以適應環境變化來確保推薦的準確性和適用性。旨在使得農民利用此模塊接收基于大量數據分析和專業知識綜合得出的種植建議，從而在種植決策中做出更為科學和合理的選擇，優化資源配置，提高農業生產效率和經濟效益。

7 結語

我國是人口大國，農業的興旺直接關系到國家經濟的發展與繁榮。本文探討了基于大數據技術的農作物種植推薦系統的設計與實現，從農業數據采集、農業信息錄入和處理、數據顯示和推薦規則生成等模塊的建構，展示了如何利用先進的大數據科學技術和機器學習算法，解析氣候變化、土壤條件以及市場需求等多維度因素，為農業生產決策提供強有力的數據支持。期望能夠借助大數據技術的力量，推動農業生產向更高效、更可持續的方向發展，同時也為農業生產者帶來更大的經濟利益。展望未來，相信通過持續的技術創新和跨學科合作，基于大數據的智能農業解決方案將在確保全球糧食安全、提高農業資源利用效率以及促進農業生產可持續發展方面發揮關鍵作用，開啟農業生產智能化的新篇章。