182农机化综合研究AgriculturalMechanizationSyntheticStudy2024年3月上
大数据支持下的农机作业数据挖掘与决策分析技术研究
赵星
（山西应用科技学院，山西太原030062）
摘要：本研究基于大数据技术，探索了农机作业数据挖掘与决策分析技术，旨在为农业生产提供智能决策支持。笔者通过
深入分析大数据技术特点，建立了系统化的数据采集、挖掘分析和智能决策支持框架。实证研究验证了该框架在农机作业领
域的有效性和潜在应用，为农业生产提供了可靠的智能化管理方案。
关键词：大数据技术；农机作业；数据挖掘；智能决策支持
中图分类号：S126文献标志码：ADOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2024.05.047
随着农业机械化水平的不断提高，农机作业产生等，反应速度要求达到秒级甚至毫秒级。这类应用依
[1]赖于Storm、SparkStreaming等流式处理组件来实现。
了大量详实的过程数据，这些作业数据中蕴含着丰
富的信息，对于科学指导农业生产意义重大。本文运此外，大数据运算结果也具有高速变化特点，需要使
用大数据技术，设计农机作业数据的挖掘与分析系用增量计算不断更新。
统，以实现作业过程的智能决策支持。文章阐述了大2农机作业数据挖掘和决策分析的现状
数据技术的概念与特征，分析了农机作业数据挖掘应随着农业机械化水平的快速提高，各类作业机械
用现状，提出了系统设计方案，包括数据采集、挖掘在农业生产中的应用不断扩大，产生了大量的作业过
分析和决策支持三个模块，并通过实证研究验证所提程数据。这些庞大、复杂、多源异构的数据中蕴含了
方法的有效性。机械运行状态、环境参数以及作业产量质量等深度信
1大数据技术的概念及特点息。对这些数据进行有效分析，不仅可以指导科学种
大数据技术主要用于处理数据规模巨大、种类植，还可实现作业机械的精准调控。因此，农机作业
[4]
复杂、变化快速的海量数据集。从技术层面看，大数数据的挖掘与决策已成为当前研究热点。目前，在
据系统的核心要求是需要构建一个高度可扩展、高大数据分析支持下，已经有一些应用取得进展。如
[2]JohnDeere等农机企业搭建了作业过程数据云存储平
性能、高速的分布式存储和计算平台。具体来说，
大数据的三大特征即体现在数据的规模、种类和速台，并开发了数据标准格式AgXML，可采集速度、位
度上。从数据规模上看，大数据系统需要处理万亿置、环境和作业质量数据；美国UC戴维斯校区使用
级甚至更高数量级的数据集，存储空间达到PB级以卫星数据、土壤检测数据以及作物长势数据，开发智
上。为支持这一规模，大数据存储系统采用分布式文能决策系统，指导灌溉和施肥；中国农科院利用多源
件系统（如HDFS），将文件分片存储在数千台服务器异构农业数据，建立了“数字农业”大数据平台，实现
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上。计算系统则通过MapReduce等分布式计算模型，了作物长势监测预警、土壤环境评估等功能。尽管
将程序并行运行，利用集群的并行处理能力。从数据已有一些进展，但当前农机作业数据挖掘与分析仍面
种类上看，大数据不仅包含结构化数据，还有各种半临数据采集体系不完善、数据格式混乱、分析模型和
结构化和非结构化数据，如图像、音频、视频、日志、方法简单以及决策支持系统整合度低等问题。
文档等多种内容丰富的数据类型，种类复杂。大数据3大数据支持下的农机作业数据挖掘与决策
系统采用各