数据挖掘在农业信息化中的应用进展

张白艳

摘 要：想要将传统的人工处理农业信息模式加以改变，就必须应用互联网等信息技术，通过对互联网等信息技术的应用，可以从农业信息中获得重要信息。而现阶段，我们面临的主要问题就是现在农业信息量非常庞大，而且农业信息数据具有一定的时效性等，这就导致在庞大的农业信息中寻找有用的信息愈加困难，而通过数据挖掘技术可以有效的解决上述问题。因此，本文研究数据挖掘在农业信息化中的应用具有重要意义。

关键词：数据挖掘；农业信息化；应用

文章编号：1004-7026（2018）04-0044-01 中国图书分类号：TU723 文献标志码：A

1 浅析农业大数据

大数据技术发展至今，已不再是一种单纯的信息技术手段，大数据具有独特之处。大数据中非常重要的内容是：在进行大数据分析时，不单独依赖于传统的随机抽样以及单一挖掘数据分析模型，可以使用多粒度、多层次以及多渠道的分析模型，这样就能够对庞大的数据进行挖掘分析。

2 大数据对农业信息化的影响

2.1 农业信息化

农业信息化发展过程中会产生庞大的数据信息，例如，农作物的栽培、生产、仓储、监控等都可以通过计算机系统协助完成，而在这个过程中会产生庞大的数据信息，我们可以通过对计算机模型来分析数据。

2.2 农产品流通环节的信息化

现阶段，很多生产企业已经逐渐意识到信息技术的重要性，因此寻找合适的网络平台来销售产品，以期产品能够有更高的销量。这也就导致农产品品牌不断涌现，大型电子商务网站，例如淘宝、京东等都为农产品买卖提供了良好的平台。

2.3 农业管理过程的信息化

通过计算机技术的有效应用，可以将复杂的农业生产过程向着定量化以及集成化方向发展。与此同时，通过信息技术、GPS技术以及RS技术等的有效结合应用，能够有效对农业生产以及管理过程中所有问题的监测和预警。

3 数据挖掘在农业信息化中的应用

3.1 农业云环境下的数据挖掘层次结构

在农业云的大背景下，终端用户通过利用农业云的计算资源以及农业资源等，能够形成大量的农业生产、经营以及管理等工作内容的数据信息。通过对这些数据的有效分析以及检索，进行智能化的推荐和分配，对农业生产以及管理实现自动化服务。另外，通过对农业云服务平台中所有涉农数据的有效挖掘，还可以使得农产品企业能够更好的利用和管理数据，从而对市场可以进行迅速和准确的决策。

3.2 数据挖掘分析

3.2.1 数据转化、整合与数据库建立。一般情况下，可以建立农业数据库的数据来源主要是两种：一种是农业数据定义，对农业数据进行定义同时利用传感器获得相关数据；另一种是数据收集，可以将所有涉农领域的数据信息进行收集。第一种数据源可以用来建立数据库，第二种数据源可以在数据转化以及整合后建立数据库。

3.2.2 农业大数据的挖掘分析功能应用。农业大数据的主要作用就是对农业生产过程以及管理过程等进行预测、检测以及指导规划。和以往农业建模的功能不同，在进行大数据挖掘分析时，其数据来源越来越广，分析功能也越来越深化，最终所得结果也越来越精确。而当前，农业大数据的应用不局限于农业可视化监控、灾害预测、农产品流通以及农业未来环境变化趋势的预测等。而在未来，这种技术的应用将更加广阔。

3.3 数据挖掘在农业信息化中的应用

数据挖掘在农业信息化中的应用范围很广，下面将简要进行分析：

3.3.1 数据挖掘技术应用于农业生态环境管理。例如，对土壤、水质、大气以及污染等内容进行检测，通过数据挖掘技术可以在农业云的大背景下实现智能化以及精准化的检测。

3.3.2 数据挖掘技术应用于农产品以及食品安全管理中。例如，在市场流通、产业链、加工储藏以及产地环境等加以应用。通过数据挖掘的使用可以为相关管理人员进行精准定位，实现智能化管理。

3.3.3 数据挖掘技术应用于农业装备中。例如，应用于农业设备的服务调度、远程诊断以及实施监控等方面。通过数据挖掘技术的应用，能够对农业设备设施进行精准的故障诊断以及实现智能化调度，提高設备利用率。

总而言之，数据挖掘技术属于一种新型的互联网技术，其有效的促进了农业信息化的发展。数据挖掘技术在农业信息化领域中的应用已经有所成效，但是仍旧需要进一步的研究，促进我国农业得到进一步发展。

参考文献：

[1]宋峰.基于GIS与数据挖掘技术的土壤肥力评价研究[D].吉林农业大学，2016.

[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.