農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)

廣西農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)大學(xué) 梁霄

1 農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)總體架構(gòu)

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，提高農(nóng)作物的種植效率和產(chǎn)量是一個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)[1]。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，本文設(shè)計(jì)了一套基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)，系統(tǒng)涵蓋土壤條件、氣候變化、市場需求、價(jià)格趨勢等多個(gè)維度，旨在通過收集和分析大量與農(nóng)作物種植相關(guān)的數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)工作者提供科學(xué)和精準(zhǔn)的種植建議，幫助農(nóng)業(yè)工作者根據(jù)當(dāng)前的土壤和氣候條件選擇最合適的作物種類，并根據(jù)市場數(shù)據(jù)來指導(dǎo)種植決策，使農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)效益和生產(chǎn)效率最大化?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)框架圖如圖1 所示。

圖1 大數(shù)據(jù)農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)

由圖1 可知，系統(tǒng)的核心包括五個(gè)主要模塊。信息錄入模塊負(fù)責(zé)收集農(nóng)作物、土壤和市場相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，包括但不限于通過傳感器、衛(wèi)星圖像和市場報(bào)告等手段獲取的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫構(gòu)建模塊則是存儲和管理這些大量數(shù)據(jù)的核心，它采用高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來確保數(shù)據(jù)檢索和處理的速度，并通過數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）保障數(shù)據(jù)的安全性、完整性和一致性。CPU 處理模塊使用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析收集到的數(shù)據(jù)，識別作物生長規(guī)律、土壤適宜性和市場需求趨勢。數(shù)據(jù)顯示模塊負(fù)責(zé)將分析結(jié)果以用戶友好的方式展示出來，包括天氣預(yù)測、種植建議和價(jià)格預(yù)測等信息。推薦規(guī)則生成模塊根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、模式識別結(jié)果和市場分析生成具體的種植建議，這一模塊運(yùn)用規(guī)則引擎和專家系統(tǒng)技術(shù)，確保推薦的準(zhǔn)確性和適用性。

2 農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

數(shù)據(jù)庫分為四大核心模塊，分別是土壤大數(shù)據(jù)模塊、農(nóng)作物生產(chǎn)規(guī)律大數(shù)據(jù)模塊、水肥供應(yīng)大數(shù)據(jù)模塊和農(nóng)產(chǎn)品市場大數(shù)據(jù)模塊。土壤大數(shù)據(jù)模塊利用先進(jìn)的地理信息系統(tǒng)（GIS）和遙感技術(shù)以及現(xiàn)場傳感器集成土壤特性、類型、溫度和濕度等數(shù)據(jù)，為分析土壤適宜性和確定改良措施提供基礎(chǔ)。農(nóng)作物生產(chǎn)規(guī)律大數(shù)據(jù)模塊應(yīng)用K-means 聚類分析和隨機(jī)森林算法，對作物生長模式進(jìn)行識別和預(yù)測，負(fù)責(zé)記錄不同農(nóng)作物的生長周期、環(huán)境適應(yīng)性等信息，用于預(yù)測作物生長情況和優(yōu)化種植計(jì)劃。水肥供應(yīng)大數(shù)據(jù)模塊專注于收集作物的光照、澆水和施肥需求數(shù)據(jù)，并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能灌溉和精準(zhǔn)施肥，以優(yōu)化資源使用和增加產(chǎn)量[2]。農(nóng)產(chǎn)品市場大數(shù)據(jù)模塊包含市場銷售量和價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型，幫助農(nóng)民把握市場動態(tài)，做出更有利的種植決策。

3 信息錄入模塊

信息錄入模塊在農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵的接口角色，它的設(shè)計(jì)聚焦于提供多種數(shù)據(jù)輸入方式，包括圖片拍攝輸入、文字描述查詢和語音錄入，以便于農(nóng)作物種植人員、銷售人員等高效錄入所需的農(nóng)作物信息[3]。本次系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，在此模塊下嵌入三個(gè)子功能模塊。

其一，圖片拍攝輸入功能。此功能的實(shí)現(xiàn)基于集成計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），允許用戶通過拍攝農(nóng)作物照片來直接錄入農(nóng)作物質(zhì)量相關(guān)信息。該功能通過應(yīng)用圖像識別算法，自動提取照片中的關(guān)鍵特征向量，如式（1）所示：

式中，每個(gè)特征f1代表圖像中的一種重要視覺屬性，如顏色、形狀或紋理等。這樣，系統(tǒng)能夠基于圖像特征對農(nóng)作物的健康狀況進(jìn)行快速準(zhǔn)確地評估，極大地簡化數(shù)據(jù)錄入過程，同時(shí)提供對作物質(zhì)量即時(shí)反饋的可能性，從而支持更為精確的種植和管理決策。

其二，文字描述查詢功能。此功能的實(shí)現(xiàn)是采用先進(jìn)的自然語言處理（NLP）技術(shù)，解析用戶通過文本形式輸入的查詢請求[4]。通過對用戶輸入的描述進(jìn)行語義分析，系統(tǒng)即可構(gòu)建出一個(gè)包含關(guān)鍵詞或短語的查詢向量，進(jìn)而在數(shù)據(jù)庫中尋找與這些關(guān)鍵詞匹配的農(nóng)作物信息。這種方法不僅能夠提高查詢的準(zhǔn)確性和效率，而且通過允許用戶以自然語言進(jìn)行互動，可以提升系統(tǒng)的用戶友好性，使非技術(shù)背景的用戶也能輕松地檢索到所需的詳細(xì)農(nóng)作物信息。

其三，語音錄入功能設(shè)計(jì)。此功能模塊的核心是利用Google 語音識別API 等語音識別技術(shù)，將用戶的語音指令轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)。語音轉(zhuǎn)文字的過程如公式（2）所示：

式中，S 表示用戶的語音輸入，T 為轉(zhuǎn)換后的文本，而STT 則代表“語音到文本”的轉(zhuǎn)換過程。此功能特針對采購人員、種植人員和銷售人員在手部操作不便或視線受限的情況設(shè)計(jì)，旨在使其能夠通過簡單的語音指令來錄入或查詢農(nóng)作物相關(guān)信息，提升工作流程的效率和靈活性，同時(shí)降低信息錄入錯誤的可能性[5]。

4 CPU 處理模塊

CPU 處理模塊在農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)中扮演著核心角色，主要負(fù)責(zé)對各類錄入的農(nóng)作物信息進(jìn)行深入的處理和分析。此模塊的設(shè)計(jì)依托于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，并結(jié)合高性能計(jì)算資源，以實(shí)現(xiàn)對作物生長規(guī)律、土壤適宜性及市場需求趨勢等關(guān)鍵因素的精準(zhǔn)識別和預(yù)測。

決策樹用于分類和回歸任務(wù)，尤其在分析土壤適宜性和作物生長條件方面表現(xiàn)出色。決策樹通過遞歸分割數(shù)據(jù)集，構(gòu)建一個(gè)樹狀模型。例如，使用信息增益（IG）作為分割標(biāo)準(zhǔn)，信息增益公式如式（3）所示：

式中，Dp和Dj分別代表父節(jié)點(diǎn)和第j 個(gè)子節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)集，Np和Nj是相應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，I 是不純度度量（如基尼不純度或熵），f 是進(jìn)行分割的特征。通過計(jì)算選擇特定特征之前和之后數(shù)據(jù)不純度的減少量來衡量特征的重要性。信息增益高的特征具有更好的分割數(shù)據(jù)集的能力。

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理圖像數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分析作物生長狀況和預(yù)測市場趨勢，進(jìn)行更加精準(zhǔn)的農(nóng)作物種植推薦。卷積操作公式如式（4）所示：

式中，Cout是卷積輸出，Cin是輸入圖像，K 是卷積核，(x,y)表示像素位置，(i,j)是卷積核內(nèi)的相對位置。在輸入數(shù)據(jù)上滑動卷積核并進(jìn)行加權(quán)求和，卷積操作能夠提取數(shù)據(jù)中的特征，如邊緣、紋理等。對于識別農(nóng)作物圖像中的模式和結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。

在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)設(shè)計(jì)中使用GPU 加速的計(jì)算資源，以提高數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的速度，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析和快速的決策反饋?；诖四K，農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)能夠有效處理和分析大量多維度的農(nóng)作物數(shù)據(jù)，為種植及后續(xù)管理提供科學(xué)、準(zhǔn)確的決策支持。

5 數(shù)據(jù)顯示模塊

數(shù)據(jù)顯示模塊是一個(gè)綜合性的功能集合，涉及多個(gè)子功能，每個(gè)子功能都需要綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型和用戶界面設(shè)計(jì)等多種技術(shù)。天氣顯示功能的主要作用是向用戶提供關(guān)于歷史和未來天氣狀況的詳細(xì)信息，包括但不限于溫度（T）、降雨量（R）和濕度（H）[6]。該模塊采用了現(xiàn)代Web 技術(shù)和APIs 來從氣象服務(wù)提供商處直接獲取關(guān)鍵的氣象數(shù)據(jù)。繼而發(fā)揮數(shù)據(jù)可視化在決策支持系統(tǒng)中的重要作用。利用強(qiáng)大的圖表庫D3.js，允許開發(fā)者以圖形化的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，將復(fù)雜的氣象數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于消化的視覺信息，從而使用戶能夠輕松地理解天氣如何影響農(nóng)作物的種植和生長。通過這種方式強(qiáng)化用戶的決策支持基礎(chǔ)，提高種植計(jì)劃的適應(yīng)性和靈活性，增強(qiáng)系統(tǒng)界面的互動性和用戶體驗(yàn)。

種植種類預(yù)測功能是數(shù)據(jù)顯示模塊下的核心子模塊，通過結(jié)合歷史天氣數(shù)據(jù)和作物生長記錄來預(yù)測最適合當(dāng)前環(huán)境條件的種植作物種類。隨機(jī)森林分類器在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)能夠提供高準(zhǔn)確率的預(yù)測，且對于過擬合具有很好的抵抗力，可以使得預(yù)測結(jié)果更加穩(wěn)定可靠。因此，在該模塊的設(shè)計(jì)中，采用隨機(jī)森林分類器來分析和處理數(shù)據(jù)。隨機(jī)森林模型利用多個(gè)決策樹對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練并進(jìn)行預(yù)測，如式（5）所示：

式中，Y 表示推薦的作物種類，T 代表溫度，R 表示降雨量，H 表示濕度，而S 代表土壤類型。旨在有效捕捉各種環(huán)境因素對作物生長的影響，為農(nóng)民提供基于綜合氣象條件和土壤類型的精確種植建議，為農(nóng)民帶來實(shí)際的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)雙重利益。

農(nóng)作物價(jià)格預(yù)測功能是設(shè)計(jì)來幫助農(nóng)民通過分析歷史市場數(shù)據(jù)來預(yù)測未來價(jià)格，進(jìn)而做出更有利可圖的種植和銷售決策的關(guān)鍵模塊。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，模塊采用了線性回歸模型來分析并預(yù)測農(nóng)作物的市場價(jià)格，如式（6）所示：

式中，P 表示預(yù)測價(jià)格，T 代表時(shí)間以反映季節(jié)性因素，R 表示地區(qū)差異，C 代表不同作物類型的影響，∈而是模型誤差項(xiàng)。應(yīng)用此模型，基于歷史價(jià)格數(shù)據(jù)，考慮到時(shí)間（季節(jié)）、地區(qū)和作物類型等因素的影響，從而為農(nóng)作物種植者提供一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)上的價(jià)格預(yù)測，幫助種植者根據(jù)市場趨勢做出更加合理的種植計(jì)劃，同時(shí)也能優(yōu)化作物的銷售策略，增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效益。

6 生成推薦規(guī)則

推薦規(guī)則生成模塊在農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)中扮演著至關(guān)重要的角色[7]。該模塊綜合應(yīng)用了規(guī)則引擎和專家系統(tǒng)技術(shù)，前者負(fù)責(zé)管理和執(zhí)行定義好的邏輯規(guī)則來自動化決策過程，后者模擬人類專家的推理過程并結(jié)合農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識提出建議。具體而言，模塊首先對數(shù)據(jù)顯示模塊給出的歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，包括種植歷史、氣候變化、土壤條件與市場需求之間的關(guān)系，然后根據(jù)模式識別的結(jié)果通過規(guī)則引擎中設(shè)定的邏輯規(guī)則，如條件判斷語句，將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為具體的種植建議。這一過程不僅涉及數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，還包括對規(guī)則的動態(tài)調(diào)整以適應(yīng)環(huán)境變化來確保推薦的準(zhǔn)確性和適用性。旨在使得農(nóng)民利用此模塊接收基于大量數(shù)據(jù)分析和專業(yè)知識綜合得出的種植建議，從而在種植決策中做出更為科學(xué)和合理的選擇，優(yōu)化資源配置，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

7 結(jié)語

我國是人口大國，農(nóng)業(yè)的興旺直接關(guān)系到國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與繁榮。本文探討了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)作物種植推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，從農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集、農(nóng)業(yè)信息錄入和處理、數(shù)據(jù)顯示和推薦規(guī)則生成等模塊的建構(gòu)，展示了如何利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，解析氣候變化、土壤條件以及市場需求等多維度因素，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。期望能夠借助大數(shù)據(jù)技術(shù)的力量，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向更高效、更可持續(xù)的方向發(fā)展，同時(shí)也為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者帶來更大的經(jīng)濟(jì)利益。展望未來，相信通過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和跨學(xué)科合作，基于大數(shù)據(jù)的智能農(nóng)業(yè)解決方案將在確保全球糧食安全、提高農(nóng)業(yè)資源利用效率以及促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，開啟農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化的新篇章。