论文部分内容阅读
农业信息化、数字化发展是时下的主流趋势,利用数据挖掘技术、信息技术及智能决策技术,对农作物的种植、施肥、病虫害防治等方面进行管理,对进一步提高农业生产质量方面有积极作用。在农业信息化建设的背景下,解决玉米种植过程中的施肥用量控制、精选肥料等问题,基于以上背景,本研究以数据挖掘技术为依据,对玉米施肥选择、施肥用量控制等方面展开研究。为进一步提高玉米种植生产产量、提高玉米生产效益以及实现农业数字化等目标,利用数据挖掘技术、Web GIS平台、智能空间决策技术以及大数据统计,对玉米智能施肥系统的数据空间、数据库、施肥精准化管理等方面进行分析,以此实现玉米智能施肥系统的实现,具体的研究内容如下:首先,研究国内外关于变量施肥、玉米种植、数据挖掘技术的观点,并对现有玉米施肥种植中存在的信息不共享、施肥量无法量化控制等问题,以此作为本次研究的参考依据。基于K-means聚类算法研究数据空间处理及构建流程,并对智能空间建设下的农业数据分析以及Web GIS数据统计、数据分析等方面进行统计,以此为后续玉米智能施肥系统的构建及落实方面提供理论依据。其次,本次研究的核心是对玉米智能施肥系统的施肥模块、养分分区模块、数据获取模块进行设计,在明确系统流程构建的前提下,提高玉米智能施肥系统的应用实用性。利用数据挖掘技术,针对玉米智能施肥系统的登录模块、空间查询模块、知识导航模块、精准管理模块、系统管理模块、病虫害诊治模块以及数据库进行设计,在分析玉米智能施肥系统功能需求的基础上,确保智能施肥系统的功能可以有效落实到实际应用中。最后,以田地试验的方式,对玉米智能施肥系统的知识学习功能、智能决策功能等方面进行分析,以分析玉米智能施肥系统性能、功能为内容,对玉米智能施肥系统的精准施肥管理、数据仓库集合、数据决策等方面进行研究。实践证明,本次关于玉米智能施肥系统的研究,可以为玉米施肥等方面的信息交互方面提供科学依据,模型精准度达到80%以上,实现了玉米智能施肥的目标。