CN1493181A - 一种用于农业施肥的数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机应用领域的一种用于农业施肥的数据处理方法，使用一个计算机程序来实现农业施肥中的外部数据处理。将欲执行任务的原始数据库、基本知识库载入计算机存储器中，通过协调器进行数据预处理；选择分级数据库、数据表和属性；将入选的数据装入内存进行处理，得到一个新的农业施肥数据表；通过知识评价模块、及多种算法对农业施肥数据进行挖掘处理；对挖掘处理的数据进行检测，得到农业施肥数据和施肥评价。用户只需提供农业生产过程中记录的数据，与存放农业专家经验的知识库一并存入计算机，就可以进行诸如土壤肥力评估、施肥量确定、目标产量确定等方面的数据处理。该方法易学易用、操作简单指导用户科学合理施用肥料。
Description
技术领域
本发明涉及计算机信息技术应用领域，特别涉及到计算机信息技术应用领域的一种用于农业施肥的数据处理方法。
背景技术
在信息现代化和经济全球化的当代社会，农业信息技术的发展已经受到世界各国的高度重视。计算机信息技术的出现极大的改变了我国农业生产规模小、组织分散、时空变异大和稳定性差等弱点。我国作为世界上最大的发展中国家和传统的农业大国，农业信息技术有着巨大的应用空间和广阔的发展前景。农业信息化对农业发展越来越重要，如果没有农业信息化，就不可能有农业的现代化。信息化是当代农业现代化的重要标志和关键，它主导着未来一个时期农业现代化的方向。
从上世纪八十年代以来，我国开展了系统工程、数据库与信息管理系统、遥感、专家系统、决策支持系统、地理信息系统等技术应用于农业、资源和环境方面的研究，取得了一批重要成果。在农业科研、管理以及基层部门，已经积累了十分庞大的数据、实例和知识经验，但积累的各种作物的苗情、土情、肥情、水情、虫情、气象和灾害等大量数据资料，基本上作为文件存档，农业施肥与土壤以及气候等相互之间的关系和影响，许多未被人们认识。也即“数据丰富而知识贫乏”的现象，农业施肥方面也是未能有效利用这些数据去指导农作物生产，造成低产低效。如何能从这些宝贵的浩瀚数据、实例乃至普通经验知识中深入寻找各种因素之间的相互联系，利用计算机程序对农业信息进行处理，挖掘潜在的知识指导农民科学种田，产生的经济和社会效益是很大的。
发明内容
本发明的目的是：使用一个计算机程序来实现农业施肥中的外部数据处理，将农业积累的各种作物的苗情、土情、肥情、水情、虫情、气象和灾害等大量数据资料信息存储到数据库程序中，通过计算机程序具体操作步骤来实现一种用于农业施肥的数据处理方法。
本发明的技术方案是：一种用于农业施肥的数据处理方法，采用下列步骤：
将欲执行任务的原始数据库、基本知识库载入计算机程序中，其中原始数据库是没有经过处理的、农业生产过程中记录的数据，基本知识库是存放农业专家经验的知识库；
启动程序中协调器工作，选择数据子库进行数据预处理，包括消除空缺数据、去噪声数据、消除数据不一致、数据变换；
选择农业施肥分级数据库，从分级数据库中选择数据表及数据处理属性；
将入选的数据装入内存，对数据进行处理并分别对土壤中全氮、有机质、速效磷、速效钾进行数据处理；
数据处理后得到一个新的农业施肥数据表，通过知识评价模块，用关联规则算法、分类算法、回归算法对农业施肥数据进行挖掘处理，其中：
关联规则算法的应用是找出包含土壤的氮、磷、钾元素的含量以及土壤肥力等级，得出土壤元素含量和土壤肥力等级之间的关系；
分类算法的应用是找出不同土壤的氮、磷、钾含量，如何决定具体实施土壤的肥力等级；
回归算法建立常年产量、土壤速效氮、磷、钾含量与氮、磷、钾施肥数量间的回归方程式，建立常年产量和目标产量之间的回归方程式，得出两者之间的施肥关系；
最后对挖掘处理的农业施肥数据进行检测，进行土壤肥力评价施肥量确定、目标产量确定，得到农业施肥数据和施肥评价。
本发明的有益效果是：应用一种用于农业施肥的数据处理方法，用户只需提供自己的原始数据库，与基本知识库一并存入计算机程序中，就可以进行诸如土壤肥力评估、施肥量确定、目标产量确定等方面的数据处理。对于解决目前我国农业生产上普遍存在的施肥不科学、肥料投入不足、投肥结构比例失调、农产品片面追求产量效应，忽视品质效应等肥料施肥误区是一种有效方法，该方法易学易用，操作简单，指导农民科学合理施用肥料。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是一种用于农业施肥的数据处理方法的步骤图。
具体实施方式
在图1中，一种用于农业施肥的数据处理方法的步骤为：
(1)载入原始数据库、基本知识库。原始数据库是农业生产过程中记录的数据，是没有经过处理或加工过的数据，基本知识库是农业施肥数据方法中存放农业专家经验的数据库。
(2)启动程序协调器，确定任务进行数据预处理。农业数据往往非常庞大，而且在收集过程中极易出现数据空缺、噪声数据，这类数据极大影响数据的有效性，甚至会造成数据处理时出错误结果。通常在挖掘之前要对原始数据进行预处理。通过程序协调器进行数据预处理包括：空缺值处理、去噪声、去不一致数据、数据变换。
(3)数据选择，选择农业施肥分级数据库，从中选择数据表和数据处理属性，即选择与方法任务相关的数据子集。
(4)数据处理，将入选的数据装入内存，对数据进行处理并分别对土壤中全氮、有机质、速效磷、速效钾数据进行处理。
(5)数据挖掘，应用知识评价模块及多种算法对农业施肥数据进行数据挖掘，多种算法包括关联规则算法、分类算法、回归算法等。其中：关联规则算法的应用是找出包含土壤的氮、磷、钾元素的含量以及土壤肥力等级，得出土壤元素含量和土壤肥力等级之间的关系；
分类算法的应用是找出不同土壤的氮、磷、钾含量，如何决定具体实施土壤的肥力等级；
回归算法建立常年产量、土壤速效氮、磷、钾含量与氮、磷、钾施肥数量间的回归方程式，建立常年产量和目标产量之间的回归方程式，得出两者之间的施肥关系；
施肥评价，用户可以对挖掘处理的农业施肥数据进行检测，进行土壤肥力评价施肥量确定、目标产量确定，得到农业施肥数据和施肥评价。
Claims (2)
1、一种用于农业施肥的数据处理方法，其特征在于农业施肥的数据处理方法采用下列步骤：
将欲执行任务的原始数据库、基本知识库载入计算机程序中，其中原始数据库是没有经过处理的、农业生产过程中记录的数据，基本知识库是存放农业专家经验的知识库；
启动程序中协调器工作，选择数据子库进行数据预处理，包括消除空缺数据、去噪声数据、消除数据不一致、数据变换；
选择农业施肥分级数据库，从分级数据库中选择数据表及数据处理属性；
将入选的数据装入内存，对数据进行处理并分别对土壤中全氮、有机质、速效磷、速效钾数据进行处理；
数据处理后得到一个新的农业施肥数据表，通过知识评价模块，用关联规则算法、分类算法、回归算法对农业施肥数据进行挖掘处理；
对挖掘处理的农业施肥数据进行检测，进行土壤肥力评价施肥量确定、目标产量确定，得到农业施肥数据和施肥评价。
2、根据权利要求1所述的一种用于农业施肥的数据处理方法，所述的用关联规则算法、分类算法、回归算法对农业施肥数据进行挖掘处理，其中：
关联规则算法的应用是找出包含土壤的氮、磷、钾元素的含量以及土壤肥力等级，得出土壤元素含量和土壤肥力等级之间的关系；
分类算法的应用是找出不同土壤的氮、磷、钾含量，如何决定具体实施土壤的肥力等级；
回归算法建立常年产量、土壤速效氮、磷、钾含量与氮、磷、钾施肥数量间的回归方程式，建立常年产量和目标产量之间的回归方程式，得出两者之间的施肥关系。
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