基于智能感知技术的山旱地农机作业数据采集与分析研究

温生芳

（天祝藏族自治县安远镇人民政府，甘肃 武威 733299）

智能化农机是智能化农业生产的关键支撑技术之一[1]，而智能感知技术则是智能化农机的重要组成部分，可以实现对农机作业过程中的环境数据和作业数据的实时采集和分析。传感器和摄像头的安装是实现智能感知技术的关键步骤，这些设备可以与智能化农机相互连接，实现信息的实时传输和共享。基于智能感知技术的数据采集和分析是实现智能化农机作业的关键环节，可以实现对农机作业的实时监控和优化以及对农机作业数据的智能分析，并为农户提供决策支持。本研究旨在提出一种基于智能感知技术的数据采集和分析方法，以实现对山旱地农机作业过程中的环境数据和作业数据进行实时采集和分析，为山旱地农机智能化生产提供技术支持和理论指导。

1 智能感知技术在山旱地农机作业中的应用

智能感知技术是一种基于传感器、通信技术、计算机技术等多学科交叉应用的技术。它可以实时监测环境信息，自动识别和感知环境中的各种物体和情况，对数据进行处理和分析，从而实现自主决策和自主控制[2]。在山旱地农机作业中，智能感知技术可以帮助农民实现精细化管理，提高农业生产效率和质量。

首先，智能感知技术可以精准测算土壤水分。在山旱地区，土壤水分是影响作物生长的重要因素之一，利用传感器和物联网技术，可以实时监测土壤水分的变化，对作物进行精准浇水，避免水资源浪费和作物缺水[3]。同时，可以利用数据分析技术，对不同区域的土壤水分状况进行评估，为农民提供作物种植建议和指导。

其次，智能感知技术可以实现精准施肥。在山旱地农机作业中，精准施肥是提高农业生产效率和降低污染的重要手段。智能感知技术可以通过传感器和物联网技术实时监测土壤中的养分含量、作物生长状态等参数，结合气象数据和其他环境信息为农民提供精准的施肥建议和指导。这样不仅可以提高作物的产量和质量，还可以减少化肥的使用量，降低对环境的污染。

再次，智能感知技术可以实现自动化作业。在山旱地农机作业中，由于地形复杂、气候恶劣，农民需要花费大量的时间和精力进行操作和监控。智能感知技术可以实现自动化作业，减轻农民的负担。通过安装传感器、控制器等设备，智能感知技术可以实现自动化播种、灌溉、除草、施肥等功能[4]。农民只需要在监控界面上设定好作业计划和参数，系统就可以自动执行，减少了农民的操作时间和监控时间，提高了工作效率。

最后，智能感知技术可以保护农民的生产安全。在山旱地区，由于地形复杂、气候恶劣，农民在作业过程中面临着许多危险。智能感知技术可以通过传感器和相机等设备，实时监测机器和作业场地的状态，自动发现并预警潜在的危险和风险。例如，当发现机器出现异常或作业场地存在障碍物时，系统可以自动停机或发出警报，保障农民的生产安全。

智能感知技术在山旱地农机作业中的应用，可以帮助农民实现精细化管理、提高农业生产效率和质量、减少浪费和污染、降低农民的劳动强度、保障生产安全。在未来，随着新兴技术的不断进步和普及，智能感知技术将成为山旱地农业生产的重要技术手段之一，为人们带来更多的便利和收益。

2 数据采集和分析方法

为了实现对山旱地农机作业数据的高效采集和分析，本研究提出了一种基于智能感知技术的数据采集和分析方法。具体来说，该方法包括以下几个步骤。

2.1 传感器和摄像头的安装

通过安装温湿度传感器、土壤含水率传感器、光照传感器等设备，可以实现对农田环境数据的实时采集。同时，通过安装位置传感器、运动传感器、液位传感器等设备，可以实现对农机作业数据的实时采集[5]。此外，通过摄像头拍摄农机作业过程中的视频，可以获取更加全面和详细的作业数据。除了安装传感器和摄像头外，还需要对这些设备进行合理的布局和配置，以保证其能够实现最优的监测和采集效果。例如，在农田中应该选择合适的位置和深度安装土壤含水率传感器，避免因安装位置不当导致数据失真[6]。此外，在摄像头的布局上，也需要考虑到拍摄视角、拍摄距离等因素，以获取更加全面和准确的作业数据。

2.2 数据传输和存储

在山旱地农机作业中，采集到的数据需要通过无线传输技术实时传输到数据中心，这样可以确保数据的实时性和准确性，同时为后续的数据分析和处理提供便利。但是，在数据传输过程中，需要考虑到数据的安全性和稳定性，防止数据泄露和传输错误[7]。因此，数据传输需要采用可靠的加密算法和安全传输协议，确保数据的机密性和完整性。

在设计数据存储结构时，需要考虑到数据的存储和管理效率。对于大规模的农机作业数据，传统的数据存储方式已经无法满足实时性和高效性的需求。因此，需要采用分布式存储系统和云存储技术，将数据存储到多个节点上，并实现对数据的快速查询和访问。同时，为了提高数据存储的效率，还需要对数据进行压缩和去重处理，减少存储空间的占用。

建立合理的数据管理机制，以确保数据的完整性和可靠性也非常重要。例如，建立数据备份机制，定期对数据进行备份和恢复，防止数据丢失和损坏。此外，还需要制定数据共享和访问规范，确保数据的合法性和隐私保护。对于山旱地农机作业中采集到的大规模数据，需要采用安全可靠的数据传输技术，建立高效的数据存储结构，并建立合理的数据管理机制。这样才能确保数据的实时性、安全性和可靠性，并为农机作业流程的优化和智能化提供坚实的数据支撑。

2.3 数据预处理

数据预处理是数据分析的重要步骤，其目的是通过对原始数据进行处理，去除数据中的噪声和异常值，提高数据的可靠性和准确性[8]。在山旱地农机作业中，数据预处理可以有效提高农机作业数据的质量和可用性。

首先，数据清洗是数据预处理的第一步。数据清洗的主要目的是去除数据中的噪声和异常值，保留有效数据。常用的数据清洗方法包括简单统计分析、逻辑筛选、聚类分析、离群点检测等。通过这些方法，可以对数据进行筛选，去除不必要的数据，从而保证后续分析的准确性。

其次，数据去重是数据预处理的第二步。数据去重的目的是去除数据中的重复值，避免分析结果受到重复数据的影响。常用的数据去重方法包括基于规则的去重、基于相似性的去重、基于哈希函数的去重等。这些方法可以有效地去除数据中的重复值，提高数据的准确性。

再次，数据填补是数据预处理的第三步。由于数据采集过程中存在数据缺失的情况，因此需要对缺失的数据进行填补。常用的数据填补方法包括均值填补、中位数填补、回归分析填补等。通过这些方法，可以有效地填补数据中的缺失值，提高数据的可用性。

最后，数据平滑是数据预处理的最后一步。数据平滑的目的是去除数据中的噪声和波动，提高数据的稳定性和可靠性。常用的数据平滑方法包括移动平均、指数平滑、滤波等。通过这些方法，可以有效地平滑数据，去除噪声和波动，提高数据的可靠性。数据预处理是山旱地农机作业数据分析的重要步骤，通过对数据进行清洗、去重、填补、平滑等处理，可以提高数据的可靠性和准确性，为后续的数据分析和决策提供有力的支持。

2.4 数据分析和挖掘

数据分析和挖掘是智能感知技术在山旱地农机作业中的关键应用，通过对采集到的数据进行分析和挖掘，可以提取出其中的有用信息，为农机作业的优化提供重要的数据支持。

一种常用的数据分析方法是聚类分析，它是将相似的数据对象归为同一类别的过程[9]。聚类分析的目的是将数据对象分组，以便于观察和分析数据。聚类分析的步骤包括确定相似性度量、选择聚类算法、确定聚类数量和解释聚类结果等。在山旱地农机作业中，聚类分析可以用来对农机作业数据进行分类，以便于识别不同类型的作业任务并对其进行优化。

另一种常用的数据分析方法是分类分析，它是将数据对象分配到不同类别的过程。分类分析的目的是根据数据对象的属性特征，将其归为相应的类别。在山旱地农机作业中，分类分析可以用来对农机作业数据进行分类，以便于识别不同类型的农作物和作业任务，从而更好地掌握农机作业的情况。

关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，它用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。在山旱地农机作业中，关联规则挖掘可以用于发现不同作业任务之间的关联性和相互影响，以便于制定更加合理的农机作业方案。

机器学习是一种应用广泛的数据分析方法，它可以让计算机从数据中学习，并根据学习结果进行自主决策。在山旱地农机作业中，机器学习可以用来预测农作物的生长情况和作物产量，从而优化农机作业方案。数据分析和挖掘是智能感知技术在山旱地农机作业中的关键应用之一，通过聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等方法，可以从大量的数据中提取出有用信息，为农机作业的优化提供重要的数据支持[10]，同时，机器学习技术的应用也可以为农机作业的智能化和自动化发展提供重要的支持。

3 结论

本研究提出了一种基于智能感知技术的山旱地农机作业数据采集和分析方法，该方法主要包括四个步骤：传感器和摄像头的安装、数据传输和存储、数据预处理、数据分析和挖掘。首先，在农机作业过程中，通过安装温湿度传感器、土壤含水率传感器、光照传感器、位置传感器、运动传感器、液位传感器等设备，实现对农田环境数据和农机作业数据的实时采集。将采集到的数据通过无线传输技术实时传输到数据中心，进行数据预处理、分析和挖掘，提取其中的有用信息，为农机作业的优化提供重要的数据支持。其次，在数据传输和存储方面，考虑了数据传输的安全性和稳定性，设计了合理的数据存储结构，实现了对数据的高效存储和管理。再次，在数据预处理方面，针对采集到的数据存在噪声和异常值的问题，进行了数据清洗、数据去重、数据填补、数据平滑等预处理步骤，以保证后续分析的准确性和可靠性。最后，在数据分析和挖掘方面，采用了聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等方法，对数据进行深度分析和挖掘，提取出其中的关键信息。通过机器学习和数据挖掘技术，可以实现对农机作业过程中的关键环节进行分析和优化，提高农机作业的效率和质量。本研究提出的基于智能感知技术的山旱地农机作业数据采集和分析方法，具有数据采集效率高、数据分析精度高等优点，可以为山旱地区农机智能化生产提供技术支持和理论指导。