農作物病蟲害多源遙感數據挖掘分析的論文

時間：2022-10-09 08:25:57 論文范文我要投稿

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農作物病蟲害多源遙感數據挖掘分析的論文

　　摘要：近年來，隨著科學技術的迅猛發展，社會數據信息迅速膨脹，其中，農作物病蟲害多源遙感數據呈指數級增長為農作物病蟲害的監測帶來了相當的困難。本文基于數據挖掘理論以及云計算技術，針對農作物病蟲害多源遙感信息提出了一種基于云計算的數據挖掘架構。與傳統數據挖掘架構相比，該架構在可擴展性和海量數據處理能力等方面具有更好的性能，可有效解決傳統農作物病蟲害多源遙感數據挖掘框架計算能力不足的問題。

農作物病蟲害多源遙感數據挖掘分析的論文

　　關鍵字：云計算；農作物病蟲害；多源遙感；數據挖掘

　　引言

　　近年來，隨著科學技術的迅猛發展，我國在各領域、各方面都取得了長足的進步，農業也不例外，已實現了連續十一年增長。另一方面，由于我國人口眾多，同時受氣候特點、作物品種、種植習慣以及防治情況[1]等影響，我國農作物產量就人均量而言并不樂觀。據聯合國糧農組織估計，世界糧食產量常年因病害損失14%，蟲害損失10%[2]。同樣在我國，農作物病蟲害也是影響農作物產量的重要原因之一。由于農田生態系統具有生態脆弱性，害蟲的群落很容易對農田生態系統造成干擾，若不及時加以診治，最終往往會導致爆發和流行病蟲害的嚴重后果。隨著全球氣候逐漸變暖，病蟲害對農田生態系統的威脅也會日益加重。我國作為農業大國，預防農作物病蟲害、提高農作物產量、保證國內糧食安全形勢依然嚴峻，有效應對農作物病蟲害刻不容緩。然而，我國目前在農作物病蟲害監測方面還有待加強，現有的應對方法依然十分落后，如人工抽樣、農田調查等方式，這些方法準確性及穩定性較強，但是耗費了大量人力和財力，且存在代表性、時效性差和主觀性強等弊端，已難以適應目前大范圍的病蟲害實時監測和預報的需求[3]。由于遙感技術可以在很大的范圍內快速、準確地獲得相關地貌信息，因此通過引入遙感技術，就可以達到有效改變傳統農業管理模式的目的，起到對農作物病蟲害的監測、農作物品質預報、農作物產量估計的作用。尤其是近年來隨著世界范圍精密儀器制造技術、測試控制技術的高速發展，遙感數據種類不斷增多，這些數據為農作物病蟲害提供了更多的數據依據，為農作物病蟲害更準確、更快速的監測提供了寶貴的發展空間。

　　1農作物病蟲害遙感數據挖掘分析

　　遙感的基本依據是獲取來自地物的反射或發射的電磁波能量[4]。農作物病蟲害遙感數據的基本信息來自于地物的反射以及捕獲的電磁波能量閣，這種數據類型是由綠色農作物所散發出的光譜的變化趨勢所決定的。一般情況下，光譜由藍光波段到紅外波段的反射率呈現遞增的趨勢，即光譜波長在450nm時反射率最小，當波長達到1300nm時其反射率最大。對同一種農作物來說，其葉片的結構是相對固定不變的，然而在不同的發育期，葉片的葉綠素含量將會呈現出規律的變化。當農作物受到病蟲害等侵襲后，葉片的顏色就會出現相對復雜且無規律的變化，當受災嚴重時，甚至葉片的結構、外形外觀都會發生改變，這些過程都會伴隨著葉片反射光譜的改變。因此通過對葉片顏色、結構、外形等遙感信息的捕獲、挖掘與分析對于農作物長勢的監測無疑是十分有利的。然而大量遙感信息積累而有用信息卻相對匱乏的局面[5]決定了必須對其進行數據挖掘才能加以合理的利用。所謂數據挖掘就是從大量的、不完備的、模糊且隨機的數據信息中識別有效的、實用的信息，并根據這些信息做出決策。在社會數據信息迅速膨脹、各種事業蓬勃發展的今天，無論從范圍上還是從規模上，數據的增長都是顯而易見的，其涵蓋了社會生活及生產的許多領域，有來自普通應用領域的生活卡使用、商業信息、通信記錄等，也有來自特殊應用行業的天文圖像、生物分子信息等。這些信息資源，必須經過分析、挖掘、提煉等操作后，才能變成對人們有用的知識。通過對數據的分析，從海量信息資源中捕獲規律，再以人們容易理解的方式表示出來，從而獲得有價值的信息，這就是數據挖掘的過程。因此，作為數據信息的一種，農作物病蟲害遙感數據信息挖掘與分析[6]也要經過類似其他遙感大數據[7]的分析流程：農作物目標確定、病蟲害遙感數據準備、遙感數據挖掘以及結果分析，這些工作都是為了對農作物病蟲害遙感數據進行處理而進行的。有效的數據挖掘與分析不僅可以大大減少不必要的資源浪費，而且還能夠有效提高農作物質量以及產量。

　　2基于云計算的多源遙感數據挖掘方法分析

　　云計算概念的提出可以追溯到1983年，Sun公司首次提出了“網絡就是計算機”的理論。之后的2006年，云計算這一理論性概念由Google正式提出并應用到實際項目中[8]。關于云計算目前尚沒有明確的定義，它的實現并不是依賴于本地計算機或者遠程服務器，而是將計算過程分布在大量的分布式計算機上，從而使計算能力可以像“煤氣”一樣通過互聯網進行運輸。如何利用云計算的相關成果促進國計民生行業的發展，已成為國家發展戰略的重要組成部分[9]。云計算具有以下特點：（1）超大數據規模。云計算借助擁有的強大的服務器規模，可以處理超大規模的數據，且具有超乎想象的運行速度，每秒鐘的運算能達到10萬億次以上。（2）運算虛擬化。云計算的整個運算過程是在云端進行的，它對于用戶而言是透明的，但支持用戶在任意位置、使用任意終端獲得運算結果。（3）有償性。云計算是一種付費式服務模式，它是通過提供的服務向用戶收取費用。（4）通用性及可擴展性。云計算不針對具體應用，并可動態伸縮來滿足不同用戶的需要。遙感數據庫有別于一般的關系型數據庫，數據庫中包含這大量時間和空間信息。隨著遙感技術的發展，海量的遙感數據信息對之前簡單數據服務模式提出了挑戰。針對遙感技術發展帶來的海量數據存儲和處理需求[10]，基于云計算的多源遙感數據挖掘分析算法應運而生。基于云計算的多源遙感數據挖掘過程主要包括以下幾個方面：明確問題定義；提取多源遙感數據信息；數據預處理及過濾；多源遙感數據挖掘引擎；多源遙感數據算法；算法具體實施；執行結果評估；數據簡化；實際應用。

　　3基于云計算的農作物病蟲害多源遙感數據挖掘

　　為了順應當前農作物病蟲害監測技術發展的趨勢，在一定程度上解決農作物病蟲害遙感數據挖掘在實際操作中遇到的種種問題，從而有效提高農作物產量和質量，本文基于云計算以及遙感數據挖掘理論，針對農作物微型遙感數據的特點，提出了一種適用于云計算的農作物病蟲害多源遙感數據挖掘系統架構，如圖1所示。圖1為多源遙感數據挖掘系統框架。首先將農作物病蟲害多源遙感數據進行分類，然后再對分類后的遙感數據進行數據選擇從而得到目標數據，經過信息處理、模式識別、信息解釋等處理后得到有價值的知識，最終為農作物病蟲害的監測提供數據依據。如圖2為基于云計算的農作物病蟲害多源遙感數據挖掘系統的構架。此系統構架采用分層設計的思想，自下而上主要包括云計算支撐平臺、農作物病蟲害遙感數據挖掘能力層、農作物病蟲害遙感數據挖掘云服務層三個部分。其中，云計算支撐平臺的主要功能是為整個系統提供分布式文件存儲、數據庫存儲以及計算等功能，而數據挖掘能力層主要是為數據挖掘提供算法以及支撐，能力層主要包括算法服務管理、調度引擎、數據并行處理能部分；數據挖掘云服務層的主要功能是為外界提供云服務能力，包括挖掘算法服務、數據預處理服務、數據服務、調度服務等功能。本文提出的基于云計算的農作物病蟲害多源遙感數據挖掘平臺與傳統的數據挖掘系統架構相比，前者具有更好的可擴展性、更高效的海量數據處理能力，有效的解決了傳統農作物病蟲害遙感數據挖掘框架計算能力不足的問題，能夠滿足大范圍農作物病害蟲多源遙感數據挖掘與分析的設計和實際應用。

　　4結束語

　　本文針對農作物病蟲害多源遙感信息，基于數據挖掘理論和云計算技術理論，提出了一種基于云計算技術的農作物病害蟲多源遙感信息的數據挖掘系統架構。本平臺基于云計算技術實現了關于農作物病蟲害多源遙感數據的挖掘構思，較傳統的數據挖掘系統架構而言，具有更高的可擴展性記憶更高效的海量數據處理能力，有效的解決了傳統農作物病蟲害多源遙感數據挖掘框架計算能力不足的問題，更適用于大范圍的農作物病蟲害遙感數據挖掘與分析的設計和實際應用。

　　參考文獻：

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