广西农业职业技术大学 梁霄

1 农作物种植推荐系统总体架构

在现代农业生产中，提高农作物的种植效率和产量是一个关键目标[1]。为实现这一目标，本文设计了一套基于大数据技术的智能农作物种植推荐系统，系统涵盖土壤条件、气候变化、市场需求、价格趋势等多个维度，旨在通过收集和分析大量与农作物种植相关的数据，为农业工作者提供科学和精准的种植建议，帮助农业工作者根据当前的土壤和气候条件选择最合适的作物种类，并根据市场数据来指导种植决策，使农作物的经济效益和生产效率最大化。基于大数据技术的农作物种植推荐系统框架图如图1 所示。

图1 大数据农作物种植推荐系统

由图1 可知，系统的核心包括五个主要模块。信息录入模块负责收集农作物、土壤和市场相关的原始数据，包括但不限于通过传感器、卫星图像和市场报告等手段获取的数据。数据库构建模块则是存储和管理这些大量数据的核心，它采用高效的数据结构来确保数据检索和处理的速度，并通过数据库管理系统（DBMS）保障数据的安全性、完整性和一致性。CPU 处理模块使用数据挖掘和机器学习算法来分析收集到的数据，识别作物生长规律、土壤适宜性和市场需求趋势。数据显示模块负责将分析结果以用户友好的方式展示出来，包括天气预测、种植建议和价格预测等信息。推荐规则生成模块根据历史数据、模式识别结果和市场分析生成具体的种植建议，这一模块运用规则引擎和专家系统技术，确保推荐的准确性和适用性。

2 农作物种植推荐系统的数据库构建

数据库分为四大核心模块，分别是土壤大数据模块、农作物生产规律大数据模块、水肥供应大数据模块和农产品市场大数据模块。土壤大数据模块利用先进的地理信息系统（GIS）和遥感技术以及现场传感器集成土壤特性、类型、温度和湿度等数据，为分析土壤适宜性和确定改良措施提供基础。农作物生产规律大数据模块应用K-means 聚类分析和随机森林算法，对作物生长模式进行识别和预测，负责记录不同农作物的生长周期、环境适应性等信息，用于预测作物生长情况和优化种植计划。水肥供应大数据模块专注于收集作物的光照、浇水和施肥需求数据，并结合物联网（IoT）技术，实现智能灌溉和精准施肥，以优化资源使用和增加产量[2]。农产品市场大数据模块包含市场销售量和价格的历史数据，运用大数据分析和预测模型，帮助农民把握市场动态，做出更有利的种植决策。

3 信息录入模块

信息录入模块在农作物种植推荐系统中扮演着关键的接口角色，它的设计聚焦于提供多种数据输入方式，包括图片拍摄输入、文字描述查询和语音录入，以便于农作物种植人员、销售人员等高效录入所需的农作物信息[3]。本次系统设计中，在此模块下嵌入三个子功能模块。

其一，图片拍摄输入功能。此功能的实现基于集成计算机视觉技术，尤其是卷积神经网络（CNN），允许用户通过拍摄农作物照片来直接录入农作物质量相关信息。该功能通过应用图像识别算法，自动提取照片中的关键特征向量，如式（1）所示：

式中，每个特征f1代表图像中的一种重要视觉属性，如颜色、形状或纹理等。这样，系统能够基于图像特征对农作物的健康状况进行快速准确地评估，极大地简化数据录入过程，同时提供对作物质量即时反馈的可能性，从而支持更为精确的种植和管理决策。

其二，文字描述查询功能。此功能的实现是采用先进的自然语言处理（NLP）技术，解析用户通过文本形式输入的查询请求[4]。通过对用户输入的描述进行语义分析，系统即可构建出一个包含关键词或短语的查询向量，进而在数据库中寻找与这些关键词匹配的农作物信息。这种方法不仅能够提高查询的准确性和效率，而且通过允许用户以自然语言进行互动，可以提升系统的用户友好性，使非技术背景的用户也能轻松地检索到所需的详细农作物信息。

其三，语音录入功能设计。此功能模块的核心是利用Google 语音识别API 等语音识别技术，将用户的语音指令转换为文本数据。语音转文字的过程如公式（2）所示：

式中，S 表示用户的语音输入，T 为转换后的文本，而STT 则代表“语音到文本”的转换过程。此功能特针对采购人员、种植人员和销售人员在手部操作不便或视线受限的情况设计，旨在使其能够通过简单的语音指令来录入或查询农作物相关信息，提升工作流程的效率和灵活性，同时降低信息录入错误的可能性[5]。

4 CPU 处理模块

CPU 处理模块在农作物种植推荐系统中扮演着核心角色，主要负责对各类录入的农作物信息进行深入的处理和分析。此模块的设计依托于数据挖掘和机器学习算法的应用，并结合高性能计算资源，以实现对作物生长规律、土壤适宜性及市场需求趋势等关键因素的精准识别和预测。

决策树用于分类和回归任务，尤其在分析土壤适宜性和作物生长条件方面表现出色。决策树通过递归分割数据集，构建一个树状模型。例如，使用信息增益（IG）作为分割标准，信息增益公式如式（3）所示：

式中，Dp和Dj分别代表父节点和第j 个子节点的数据集，Np和Nj是相应的数据点数量，I 是不纯度度量（如基尼不纯度或熵），f 是进行分割的特征。通过计算选择特定特征之前和之后数据不纯度的减少量来衡量特征的重要性。信息增益高的特征具有更好的分割数据集的能力。

使用卷积神经网络（CNN）处理图像数据和时间序列数据，分析作物生长状况和预测市场趋势，进行更加精准的农作物种植推荐。卷积操作公式如式（4）所示：

式中，Cout是卷积输出，Cin是输入图像，K 是卷积核，(x,y)表示像素位置，(i,j)是卷积核内的相对位置。在输入数据上滑动卷积核并进行加权求和，卷积操作能够提取数据中的特征，如边缘、纹理等。对于识别农作物图像中的模式和结构至关重要。

在此基础上，系统设计中使用GPU 加速的计算资源，以提高数据处理和模型训练的速度，实现实时的数据分析和快速的决策反馈。基于此模块，农作物种植推荐系统能够有效处理和分析大量多维度的农作物数据，为种植及后续管理提供科学、准确的决策支持。

5 数据显示模块

数据显示模块是一个综合性的功能集合，涉及多个子功能，每个子功能都需要综合应用数据分析、预测模型和用户界面设计等多种技术。天气显示功能的主要作用是向用户提供关于历史和未来天气状况的详细信息，包括但不限于温度（T）、降雨量（R）和湿度（H）[6]。该模块采用了现代Web 技术和APIs 来从气象服务提供商处直接获取关键的气象数据。继而发挥数据可视化在决策支持系统中的重要作用。利用强大的图表库D3.js，允许开发者以图形化的方式呈现数据，将复杂的气象数据转化为易于消化的视觉信息，从而使用户能够轻松地理解天气如何影响农作物的种植和生长。通过这种方式强化用户的决策支持基础，提高种植计划的适应性和灵活性，增强系统界面的互动性和用户体验。

种植种类预测功能是数据显示模块下的核心子模块，通过结合历史天气数据和作物生长记录来预测最适合当前环境条件的种植作物种类。随机森林分类器在处理大规模数据集时能够提供高准确率的预测，且对于过拟合具有很好的抵抗力，可以使得预测结果更加稳定可靠。因此，在该模块的设计中，采用随机森林分类器来分析和处理数据。随机森林模型利用多个决策树对数据集进行训练并进行预测，如式（5）所示：

式中，Y 表示推荐的作物种类，T 代表温度，R 表示降雨量，H 表示湿度，而S 代表土壤类型。旨在有效捕捉各种环境因素对作物生长的影响，为农民提供基于综合气象条件和土壤类型的精确种植建议，为农民带来实际的经济和生态双重利益。

农作物价格预测功能是设计来帮助农民通过分析历史市场数据来预测未来价格，进而做出更有利可图的种植和销售决策的关键模块。为实现这一目标，模块采用了线性回归模型来分析并预测农作物的市场价格，如式（6）所示：

式中，P 表示预测价格，T 代表时间以反映季节性因素，R 表示地区差异，C 代表不同作物类型的影响，∈而是模型误差项。应用此模型，基于历史价格数据，考虑到时间（季节）、地区和作物类型等因素的影响，从而为农作物种植者提供一个统计学基础上的价格预测，帮助种植者根据市场趋势做出更加合理的种植计划，同时也能优化作物的销售策略，增加农业生产的效益。

6 生成推荐规则

推荐规则生成模块在农作物种植推荐系统中扮演着至关重要的角色[7]。该模块综合应用了规则引擎和专家系统技术，前者负责管理和执行定义好的逻辑规则来自动化决策过程，后者模拟人类专家的推理过程并结合农业领域的专业知识提出建议。具体而言，模块首先对数据显示模块给出的历史数据集进行分析，包括种植历史、气候变化、土壤条件与市场需求之间的关系，然后根据模式识别的结果通过规则引擎中设定的逻辑规则，如条件判断语句，将数据分析转化为具体的种植建议。这一过程不仅涉及数据的统计分析，还包括对规则的动态调整以适应环境变化来确保推荐的准确性和适用性。旨在使得农民利用此模块接收基于大量数据分析和专业知识综合得出的种植建议，从而在种植决策中做出更为科学和合理的选择，优化资源配置，提高农业生产效率和经济效益。

7 结语

我国是人口大国，农业的兴旺直接关系到国家经济的发展与繁荣。本文探讨了基于大数据技术的农作物种植推荐系统的设计与实现，从农业数据采集、农业信息录入和处理、数据显示和推荐规则生成等模块的建构，展示了如何利用先进的大数据科学技术和机器学习算法，解析气候变化、土壤条件以及市场需求等多维度因素，为农业生产决策提供强有力的数据支持。期望能够借助大数据技术的力量，推动农业生产向更高效、更可持续的方向发展，同时也为农业生产者带来更大的经济利益。展望未来，相信通过持续的技术创新和跨学科合作，基于大数据的智能农业解决方案将在确保全球粮食安全、提高农业资源利用效率以及促进农业生产可持续发展方面发挥关键作用，开启农业生产智能化的新篇章。