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）

随着农业机械化水平的不断提高，农机作业产生了大量详实的过程数据[1]，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。本文运用大数据技术，设计农机作业数据的挖掘与分析系统，以实现作业过程的智能决策支持。文章阐述了大数据技术的概念与特征，分析了农机作业数据挖掘应用现状，提出了系统设计方案，包括数据采集、挖掘分析和决策支持三个模块，并通过实证研究验证所提方法的有效性。

1 大数据技术的概念及特点

大数据技术主要用于处理数据规模巨大、种类复杂、变化快速的海量数据集。从技术层面看，大数据系统的核心要求是需要构建一个高度可扩展、高性能、高速的分布式存储和计算平台[2]。具体来说，大数据的三大特征即体现在数据的规模、种类和速度上。从数据规模上看，大数据系统需要处理万亿级甚至更高数量级的数据集，存储空间达到PB 级以上。为支持这一规模，大数据存储系统采用分布式文件系统（如HDFS），将文件分片存储在数千台服务器上。计算系统则通过MapReduce 等分布式计算模型，将程序并行运行，利用集群的并行处理能力。从数据种类上看，大数据不仅包含结构化数据，还有各种半结构化和非结构化数据，如图像、音频、视频、日志、文档等多种内容丰富的数据类型，种类复杂。大数据系统采用各类NoSQL 数据库（如HBase、MongoDB等）来支持这类多样化数据的存储。同时使用Spark Streaming、Storm 等技术进行实时流式处理[3]。从处理速度上看，大数据技术可以对数以亿计的高速数据流进行准确实时分析，如网页点击流、传感器数据等，反应速度要求达到秒级甚至毫秒级。这类应用依赖于Storm、Spark Streaming等流式处理组件来实现。此外，大数据运算结果也具有高速变化特点，需要使用增量计算不断更新。

2 农机作业数据挖掘和决策分析的现状

随着农业机械化水平的快速提高，各类作业机械在农业生产中的应用不断扩大，产生了大量的作业过程数据。这些庞大、复杂、多源异构的数据中蕴含了机械运行状态、环境参数以及作业产量质量等深度信息。对这些数据进行有效分析，不仅可以指导科学种植，还可实现作业机械的精准调控。因此，农机作业数据的挖掘与决策已成为当前研究热点[4]。目前，在大数据分析支持下，已经有一些应用取得进展。如John Deere等农机企业搭建了作业过程数据云存储平台，并开发了数据标准格式AgXML，可采集速度、位置、环境和作业质量数据；美国UC 戴维斯校区使用卫星数据、土壤检测数据以及作物长势数据，开发智能决策系统，指导灌溉和施肥；中国农科院利用多源异构农业数据，建立了“数字农业”大数据平台，实现了作物长势监测预警、土壤环境评估等功能[5]。尽管已有一些进展，但当前农机作业数据挖掘与分析仍面临数据采集体系不完善、数据格式混乱、分析模型和方法简单以及决策支持系统整合度低等问题。

3 大数据支持下的农机作业数据挖掘与决策分析系统设计

3.1 数据采集与整合架构设计

本系统的数据源主要包括以下三类：

1）农机作业过程数据。通过ISOBUS 标准CAN总线采集，数据种类包括工况状态（包括转速、油门位置、工作状态等）、作业速度（分辨率0.1 km/h）、能耗（当前电流、电压、温度，采样频率100 Hz）等参数，CAN总线通信速率设置为250 kbps；

2）环境参数数据。通过配置气象站（Campbell Scientific CR300 型），采集温湿度（测量范围-50℃~+60 ℃，分辨率0.1 ℃）、光照强度（测量范围0~3 000 W/m2）、土壤温度（Pt100 探头）、气压（分辨率0.01 kPa）等数据，采集频率10 Hz；

3）土壤检测数据。使用J o h n D e e r e F i e l d Analyzer（Hyper Zionist 4653 型）获取土壤pH 值、深度、养分（氮、磷、钾含量）等数据。

考虑到大数据实时处理需求，本系统采用流式处理架构。异构数据源先适配为Avro 格式数据，发布到Kafka 消息队列（32 个分区，64 个副本）。Spark Streaming 从Kafka 消费数据，使用机器学习模型（随机森林、XGBoost 等）实时分析数据，结果保存到HBase。监控指标写入InfluxDB，通过Grafana展示实时曲线[6]。这种设计平衡了吞吐量、延迟和可扩展性，后续可基于此架构进行数据挖掘与分析算法研发。

3.2 数据挖掘与分析模块的构建

在海量农机作业数据的支撑下，本系统的数据挖掘与分析模块可以实现更深入的学习与决策。主要构建以下两个核心子模块。

3.2.1 数据挖掘模块

该模块基于Spark MLlib 等工具，利用机器学习和数据挖掘算法，对农机作业数据进行特征提取、模型训练、知识发现等分析[7]。主要算法包括：1）LSTM 等深度学习模型，用于工况时间序列的特征学习，实现状态评估预测；2）无监督聚类方法（如Kmeans、层次聚类），对运行参数进行分群分析；3）关联规则挖掘算法，发现参数之间的关联模式，预测关键部件异常。具体模型训练采用5 折交叉验证法，指标评估采用平均准确率、召回率和F1-score。

3.2.2 决策辅助模块

该模块主要采用规则推理和案例推理技术，辅助决策分析，提供精准决策支持。首先从大量历史数据中总结出一批决策规则，如“当温度低于35 ℃、转速高于2 200 rpm 时，建议减载10%”，针对实时输入情况，进行规则匹配查询，给出处理建议。此外结合案例库，当遇到无法确定规则的新问题时，提供最相似的案例参考，辅助判断[8]。

3.3 智能决策支持系统实现

智能决策支持系统以构建精准的作业过程数字孪生系统为基础，进行多源异构数据融合，采用LSTM、RNN 等深度学习技术实时匹配最优决策指令，实现对作业过程的主动优化调控[9]。整体系统分为以下四层架构。

1）数据采集层：支持ISOBUS、CAN 总线、4G 等数据接口，采集转速、油耗、工作状态等数据；

2）数据处理层：使用Spark Streaming（100 个执行器）等技术清洗转换数据，持久化到1 PB规模Hive数据仓库；

3）决策服务层：基于TensorFlow构建多个LSTM及DNN 模型，训练参数包括学习率0.01、迭代轮数1 000轮、命中率95%；

4）应用接口层：提供标准REST API，支持规则引擎配置，实现个性化决策。

系统优化目标是降低软硬件故障停机时间，使之不超过100 h/年，同时降低每公顷作业燃油消耗5%以上，未来可支持更多类型设备（无人机、自动驾驶拖拉机等）连接，完善数字孪生闭环。

4 系统实证研究

4.1 实验平台搭建与设计

为验证所提方法与系统的有效性，构建了农机作业决策分析实验平台。该平台包含传感数据采集系统、作业过程模拟系统、大数据存储与处理系统三部分：

1）传感数据采集系统。该系统搭建了拖拉机作业过程监测场景[10]。安装GPS 定位模块、温湿度探头、图像采集摄像头等传感器，对作业过程中的速度、方向、环境温度、地形图像信息进行采集。传感器采样频率100 Hz，网络传输采用5G 通信模块，保证数据实时性。

2）作业过程模拟系统。使用Unity 3D 游戏引擎，开发了一套模拟不同地形、速度条件的拖拉机作业过程虚拟仿真系统。可以动态改变作业地形（平原、滩涂等）、路线、作业工具（犁、播种器等）的参数，模拟多种工作条件。采集模拟过程中的状态数据和图像数据。

3）大数据分析系统。构建大数据平台，使用Kafka、Zookeeper 等组件实时处理采集的结构化状态数据和非结构化图像数据。使用Flink、Spark Streaming 进行数据提取清洗、特征工程。训练LSTM 深度学习模型，实现对作业状态的评估预测。通过上述平台验证所设计分析算法效果，为下一步产业应用奠定基础。

4.2 数据分析过程与方法

在实验平台积累的大规模农机作业数据支撑下，研究采用了深度学习与迁移学习相结合的分析技术对作业状态进行评估与预测。首先，对采集的多时相图像数据，采用Faster R-CNN模型进行特征提取与对象识别，输出图像中出现的拖拉机、土地、作物等实例框及分类结果。Faster R-CNN 在两阶段框架基础上构建特征金字塔，采用区域归一化机制，让模型既保持高检测精度，又加快检测速度。具体设计如下：

其中，μ(x)和σ(x)分别是样本x在各通道上的均值和标准差。然后，整合图像识别结果，运用Seq2Seq 模型及注意力机制，实现状态预测。为解决梯度消失问题，Seq2Seq 底层采用LSTM，并使用Luong 式注意机制，引入Δt时刻的上下文信息：

通过深度学习和迁移学习技术，模型可以快速适配不同的作业场景，输出精确的作业状态评估，为决策分析提供支持。

4.3 实验结果讨论

基于构建的大数据驱动农机作业决策分析平台，开展了系统性的测试验证。实验过程中收集了大量农机状态数据、作业参数以及计算性能统计指标，如表1所示。

表1 农机状态数据

基于这些数据，运用深度学习Seq2Seq 模型以及注意力机制，建立数据驱动的状态评估与故障预测模型。超参数配置为：编码器/解码器LSTM 隐层单元数分别为256/128，Batch_Size=32，学习率=0.01，迭代轮数100 轮。

实验结果显示，模型精度指标较高，平均检测准确率达到92.3%；召回率为89.4%。可实现不同农机故障模式的识别与定位，RUL 剩余寿命预测误差小于10%。除预测效果外，系统吞吐量280 条/s，满足农机作业过程动态评估要求。上述结果验证了所提出的大数据平台、深度学习模型与系统的集成效能，可有效实施复杂农机作业过程的智能感知与调度优化。后续工作将进一步提高预测时间范围与维护决策的价值。

5 结语

本研究旨在利用大数据技术改进农机作业数据挖掘与决策分析过程，为农业提供智能支持。通过深入分析大数据技术特点和农机作业数据现状，构建了完整的系统设计，包括数据采集、挖掘分析和智能决策支持。利用流式处理架构处理不同数据源，采用机器学习和数据挖掘算法深度分析农机作业数据，同时建立决策辅助模块支持准确决策。通过实证研究验证了该方法和系统的有效性，为农业生产提供了智能化管理方向。这项工作提供了全面的农机作业数据处理框架，为未来农业决策提供了重要思路。未来，将继续优化系统性能，提升预测能力，以更好地满足农业生产需求。