基于GIS下玉米生长及环境数据管理研究 附数据挖掘技术支撑下的玉米智能施肥系统探讨.docx

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1、基于GlS下玉米生长及环境数据管理研究附数据挖掘技术支撑下的玉米智能施肥系统探讨摘要：当前中国农业积极推行数字化、信息化发展，依托信息技术、数据挖掘等技术，来完成农作物的种植、施肥等管理，有助于农业生产质量的显著提升。鉴于此，该文探讨了数据挖掘技术支撑下，如何构建玉米智能施肥系统，旨在通过共享与交互玉米施肥信息，能更精准控制玉米施肥用量，实现玉米生产效益的提升。关键词：玉米智能施肥；数据挖掘技术；农业信息化现如今，要想取得更为理想的农业种植效果，需要注重农业信息化技术的应用与开发。伴随物联网技术与农业种植的不断碰撞结合，注重采集与挖掘空间数据，对于农作物的成长环境、养分等信息采集、数据监测等有

2、着积极意义。为了保证取得更理想的肥料应用效果，则应遵循安全性、易操作性、实用性等原则，依托数据挖掘技术等智能技术，联系玉米栽培生产作业活动，设计及应用玉米智能施肥系统。1玉米智能施肥系统的设计原则（1）易操作原则。该系统主要面向专家和农户，因此，要想提升系统推广效率，系统界面操作不能复杂。（2）实用性原则。着手玉米智能施肥系统构建时，系统的实际功能能通过人际交互界面体现出来，同时系统要具有决策支持、数据管理、日常更新等能力，满足多用户并发需求。（3）安全性原则。建立玉米智能施肥系统后，为保证系统更为可靠、安全,需要不断优化软件设计和硬件设备，并针对不同用户进行不同权限设定，以使相关数据信息足够

3、安全。2数据挖掘技术支撑下的玉米智能施肥系统的设计2.1 空间查询模块调查分析用户的玉米智能需求数据，完成智能施肥各空间内属性信息的统计，帮助用户依托系统完成相关数据信息的查询，能对玉米智能施肥空间的异常数据信息做及时把握，从而使玉米智能施肥空间数据决策与处理效果更佳。例如设计产量预测子功能模块，能结合某地块近三年的玉米产量数值展开计算，获得预测产量结果。2.2 知识导航模块依托大数据挖掘技术对玉米智能施肥相关土壤参数进行统计分析,如PH值、水分、温度、全氮等，进行玉米种植地块的合理选择，明确不同土壤条件下相应品种的施肥用量与种类等信息。例如品种推荐功能模块，针对水肥条件较好的生长环境而言，能

4、利用系统推荐，选取水果玉米或是高质量玉米等等对水肥条件要求更苛刻的品种。针对生长环境水肥条件较差的情况，为减少土壤基础水肥条件给玉米生产带来的不利影响，则可借助系统智能推荐，选取肥料要求敏感度较低的玉米品种。2.3 精准管理模块设计该模块时，要落实施肥方案、栽培管理方案、玉米种子、具体地块等功能，展开施肥决策，推荐施肥量与钾、磷、氮肥料优化组合。操作步骤如下：一是，信息数据采样，监测有机质和磷氮钾等方面。二是，分析空间数据，在地块分析明确的基础上，统计和分析磷氮钾的空间分布数据。三是，借助施肥决策算法分析施肥控制、施肥选择等方面，在预处理数据信息的基础上，获取空间数据。四是，向用户界面反馈信息

5、数据，进而提供给玉米施肥有效决策。2.4 系统管理模块基于用户操作、用户权限等角度构建玉米智能施肥系统的管理模式，做好数据信息的分析，有效落实系统各项功能。如下为具体功能框架：第一，管理功能模块。此模块是提供给用户操作解说和基本信息，反映玉米周期和种植工作情况。第二，用户管理功能模块。用户身份不同，所设置的操作权限也应不同，具体可分为农户、管理员及农户等级别。第三，数据管理功能模块。重点实现数据存储、更新、分类与还原。第四，实时监控功能模块。若有异常情况，系统会自动报警，重点是监控系统数据更新情况。3结语总之，在农业信息化发展背景下，应依托数据挖掘技术开发和应用玉米智能施肥系统，在系统内设置智

6、能施肥空间数据查询、智能施肥知识导航、系统管理及精准智能施肥管理等模块，实时监测与分析玉米生育期内的湿度、温度及土壤成分等数据，从而智能化、精准化控制玉米施肥，提高玉米种植的产量及质量。摘要：玉米是中国主要的农作物之一，在农业生产中扮演着重要的角色。伴随市场需求的增加和产区的扩大，传统的生产管理方式略显不足，难以适应快速发展的规模要求。为此，在实际的玉米生产管理环节，该文积极适用现代信息化技术，结合GlS在宏观视角上的应用，全方位采集玉米生长及环境数据信息，借助全面的信息数据资源，为玉米生产提供智慧化保障，完成对玉米生产及环境的动态管理转化，为玉米种植的科学化发展提供支持。关键词：GlS系统；

7、玉米生长；环境数据管理如今，粮食安全已经成为国家战略，事关民生问题和社会发展。为此，中国在农业产业方面逐步加大投入，积极发挥智慧农业的优势功能，使之实现由传统农业向智慧农业的跨越。玉米作为中国的主要农业产品，具有悠久的种植历史，在中国具有极为广泛的分布，其属于食品、养殖、畜牧等产业的主要原料，发挥着不可替代的作用。随着市场需求的持续扩大，玉米种植无论是规模上还是技术需求上，均达到了前所未有的高度，急需更为有效的技术给予支撑。为此，将GlS系统应用其中，无疑将有助于智慧农业发展目标的实现。IGlS系统基本概述地理信息系统(GIS,geographicinformationsystem)属于现代信

8、息技术的范畴，其主要利用计算机技术、地理科学、遥感技术及信息科学的整合，构建起完整的信息技术应用系统,可采取图像数据的方式,为使用者提供明确的位置坐标,利用各图形之间的拓扑关系，获取相关的管理信息，大幅提升测量的效率。目前，GIS系统在农业生产中的应用日益广泛，可以利用GlS系统所采集的信息，实现对农作物生长及环境数据的实时掌握，包括作物特征信息、土壤信息、气象数据等。在GlS系统的应用中，主要涉及了Leaflet技术和EChartS技术等。其中，Leaflet属于一种开源的地图库，依托M叩加载地图，并以瓦片的形式加载图层，并且可以在相关的图层实施丰富的操作，其优势在于能够保持信息的完整性，实

9、现绘制点线面，测量面积等操作。EChartS技术也属于开源的前端数据可视化图表库，其层利用的是矢量图形库ZRender,利用图表容器及组件的形式加载图表控件，展现出较强的兼容性，能够形成全面且原始的数据，有效提升了农业生产管理的效率，为农业生产提供充足的参考。2基于GlS下玉米生长及环境数据管理方法2.1 种植区位生长信息数据管理基于GlS系统的应用下，玉米种植区域以及生长信息，均可以获得有效的规划和保障。如利用Leaflet前端渲染绘图，以及卫星绘制的地块矢量图层，实施相应的函数处理，实现数据记录与实际地图间的整合，借助图象获得相关区域的玉米生长信息。随后，再利用氏harts动态制表展示，技

10、术人员利用地图控件实施点线面操作，用以测量图形中的面积，达到准确测量的结果。另外，在专题图的应用中，可以依据玉米在某一属性时间及空间尺度上的变化，通过作物区域颜色的变化，建立相关的固定亮度（S）和饱和度（L）判断模型，从而对玉米的生长信息进行判断。2.2 土壤水分温度分布数据管理玉米种植土壤结构对于其产量和品质具有显著影响，因此需要对土壤水分、温度等分布信息实施管理。基于GlS系统下，可以建立土壤水分、土壤温度等动态监测模型，根据采集的数据分析，其土壤水分含量与土壤深度密切相关，会因其深度增加而增加。在不同的时间区间内，其土壤水分含量、温度等变化不一致，其会因深度的增加而降低。据此，为玉米种植

11、管理提供了极大便利，可以实时实现对产区土壤水分、温度的监测，根据数据显示，通常在6月份土壤水分较低，7月上旬水分含量较高；土壤温度在6月上旬最低，7月上旬最高。2.3 种植区域气象数据分析管理气象条件对于玉米种植具有重要影响，在玉米的种植过程中需要依赖GIS系统，突出对气象条件的监测，以获取玉米种植区域的气候特征信息，为种植区域规划提供支持和参考。实践中主要利用统计分析方法，包括平均值、最大值、最小值、标准差、累计值线性回归分析及时间序列分析等，用以预测气象条件的变化特点及规律。可以结合全国742个基本气象站点的信息，实施准确地分析和判断，利用气象数据的有效监测，保证玉米种植区域的安全，降低灾害性气候所带来的影响，满足玉米种植需求。3结语总体而言，伴随玉米种植需求的增加，应用现代信息技术实施种植管理，已经成为智慧农业发展的新特征。因此，在玉米种植中运用GIS系统实施辅助，能够大幅提升玉米种植的保障功能，优化和弥补传统的生产管理方式，实时掌握玉米种植的动态信息，全方位地实施科学监测，实现种植效率和质量的提升。