数据挖掘在农业信息化中的应用进展探析
【摘要】我国传统农业处理模式已经无法满足农业发展需求，想要跟进社会发展需要就必须改变传统人工处理方式，利用庞大的互联网信息技术来完善农业管理结构、优化农业信息模式、普及农业种植技术、改善农业种植环境等发挥关键性作用。由此可见，数据挖掘信息技术应用为推动我国农业经济发展建设作出巨大贡献。
【关键词】数据挖掘；农业信息化； 应用
【中图分类号】TP274 【文献标识码】A 【文章编号】1009-5624（2019）01-0215-02
1 大数据农业信息化的提出背景
农业大数据的应用可推动生产和销售一体化，将农业供应和市场需求相结合，尤其是把农产品与消费者需求结合起来。在某种程度上，也让农民根据大数据对农产品市场的销售统计结果进行下一年的产品规划生产。这样不但有利于增强农业产品生产的针对性，也增加了农民的产品销售收入，另一方面也促进了农业生产的专业化和标准化。农业大数据的应用技术完善推动了农业生产链各个环节的衔接，提高了农业产业链有效对接及农业生产的可持续发展。从农业长期发展规划的角度看，农业发展需要良好自然生产条件，而大数据应用可以运用遥感等技术监测农业自然发展条件包括：气候、土壤、水分、育种等条件。这些监测数据可以为农产品健康生长提供有力保障。
2 大数据在农业信息化发展中的应用
2.1 土壤剖面数据挖掘在农作物种植上的应用
土壤是影响农作物种植结果的关键问题，通过大数据挖掘可以对种植前的农作物进行土壤分析，并对土壤的有机质含量、PH值、导水率、入渗率及其他可能影响农作物成长的各个因素，通过科学有效的科学研究从而改善土质结构。Leisa J.Armstrong通过对EM聚类算法和farthestfirst算法的分析比较，将土壤成份进行分和类分析，对农作物未来生长生状况进行预测和分析土质治理等目的。有关专家曾提出玉米精准施肥法这一技术，通过专用设备和现有技术对土壤数据进行分析，经过检测数据得出土壤成份的酸碱性，从而对不同土壤施放不同肥量。由此可见，数据挖掘能对农业土壤成份进行科学有效的分析，幫助农业生产者有效的改善土壤现状，进而提高农作物的收成。
2.2 数据挖掘在农业气象中的应用
将数据挖掘有效的利用到农业气象中，对农业生产也有很大的帮助。在以前，农业种植者对于气候了解不深入，在种植过程中容易受自然气候影响。大数据信息能有效的解决因自然气候影响农作物成长的问题。数据信息可以对农业气象监测系统进行挖掘，把近代天气、气候演变、农业生长规律、地理条件等信息加以整合，做到随时随地了解当地气候特点，根据气候条件及土壤现状种植合适的作物。比如：干旱地区种植效果不理想，技术管理人员可采用数据挖掘技术对当地的气候进行细化分析，观察近期气象走势，在适当时机抓住机遇进行人工降雨，从而改变农业种植环境，提高农作物产量。
2.3 数据挖掘在农业种植中的应用
我国地域资源辽阔，气候与土壤结构差异较大，农业种植管理者在品种种植选择上应参考当地环境，选择适和当地环境的农作物，而数据挖掘信息技术能有效的利用互联网，通过数据输入筛选出符合要求的种植产品，从而保障农作物的产量与收入。例如：输入“水稻种植”，数据挖掘系统会按照指定要求进行搜索，筛选出不同环境气候下水稻种植成果的相关参数，从而为农业管理者提供信息上的帮助，这为我国农业种植方式和研究方式分析提供了宝贵资源。
2.4 数据挖掘在防治病虫害中的作用
影响植物健康稳定生长的条件还包括：寄主植物、生病原和环境，这三者是影响植物病虫害发生、发展的基本因素。采取有效的应对措施：“就是及时预警未来病虫害可能发生的阶段，并对未来病虫害发展趋势进行预测”。
数据挖掘在农业中应用是很广泛的，可以对农作物的生长以及生长环境进行严密监控，如果作物生长过程中有问题就会预警，例如：种植的小麦，如果发生发生白粉病，在实时监控中就能发现，并进行预警，并且可以对未来病虫害作出预测。周启生通过引入构件+B/S+Java+Internet架构开发出一个应用于果园病虫害防治的实例，用于预测某段时间可能发生病虫害的可能性，为病虫害的防治提供决策支持。
2.5 数据挖掘在农业销售中的应用
在农业产品销售中，数据挖掘系统也能得到较好的应用，大数据应用到农业发展中可以更快捷、便利的推动农业市场的发展，改善农村经济主要渠道，更有利于农业作物的信息传达和作物的销售。首先，利用数据挖掘种植者可以了解农业的市场需求，进行种植数据分析，这样有利于实现农作物的供需平衡，不至于滞销。例如：通过数据挖掘可以对“玉米”这一农作物进行分析，同时通过数据挖掘可以拓展销售渠道，做到有市场、有销路。其次，通过数据挖掘可以拓展业务销售渠道，通过数据分析哪些地区需求这种作物，从而实现O2O销售模式，促进农业经济的不断发展。
2.6 数据挖掘在农业治理中的应用
数据挖掘技术在农业管理中得到了很好的发展。从农业治理的全面发展来看，现代农业的发展趋势正在逐步向绿色农业转变。采用数据挖掘技术，可以将农业环境治理发展战略与农业环境治理相结合，实现管理与发展相结合的新理念，逐步按照DE发展新的农业发展措施。
3 总结
在提高农业发展道路上必须紧跟时代发展需要，把传统农业处理模式与现代农业科技相结合，利用互联网信息技术发展农业经济建设，规范农业治理结构、改善农业生产环境、提高农业生产成果、促进农业生产持续稳定的健康发展。
【参考文献】
[1]胡秀.数据挖掘中数据预处理的研究[J].赤峰学院学报（自然科学版），2015，31（05）：5-6.
[2]龚健.数据挖掘技术在农业信息服务中的应用研究[D].安徽农业大学，2010.
作者简介：
张泽（1983.8-），男，汉族，河北保定人，博士研究生，讲师，研究放向：农业信息化；
吕新（1964.11-），男，汉族，河北保定人，博士研究生，研究方向：农业信息化；
侯彤瑜（1988.8-），男，汉族，山西介休人，博士研究生，讲师，研究方向：农业信息化。