大数据挖掘：美国农业大数据研究与应用对中国智慧农业发展的启示

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       农业大数据通常是指在农业及涉农领域所产生的不同类型数据，其背后蕴藏着巨大价值。数据挖掘（Data Mining，DM）能从海量数据分析中获得有价值的信息。数据挖掘就像是“挖矿”，在农业领域以农业生产、经营、管理、投资等各类活动中形成的海量数据为基础，通过分类、聚类、规则分析等数据挖掘技术，获取农业大数据背后的各因素间的联系和规律，最终引导农业生产经营、农产品消费及金融投资等。以数
据挖掘技术为依托能够帮助农民科学选种、精准栽培、精准施肥，将农业生产过程智能化，另一方面对作物长势、生长周期、病虫害等信息的分析与可视化，实现农业生产全流程的智慧管理。
       当前国内外十分重视农业的大数据挖掘与实现。以美国为代表的发达国家，为推动农业数据的有效挖掘与利用，于2012 年、2014 年和2016 年先后出台了《大数据研究和发展计划》《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告及《联邦大数据研发战略计划》。在政策的支持和引导下，美国将精准的农业概念与农业大数据相结合，广泛应用于全美主要农场并获得了良好的收益。
       中国农业大数据的研究与应用发展迅速，“天空地”数字农业及“互联网+农业”的区域试点正推动着中国智慧农业的发展，大数据挖掘与利用的相关技术正向整个农业生产过程延伸。此外，各个科研单位及高校也在积极对农业大数据挖掘技术进行研究。本文通过分析美国农业大数据挖掘技术的先进发展经验，为推进我国智慧农业的发展和数据挖掘进步提供建议。
1 数据挖掘技术概述
       数据挖掘技术在农业大数据分析中起着关键作用。数据挖掘是指在大规模数据集中发现潜在模式、模型的算法过程，涉及统计学、机器学习、人工智能，以及数据库系统管理的方法。数据挖掘技术依据知识
发现种类的不同可分为：分类、聚类、关联规则分析、预测分析等。在农业领域分类常被应用于作物病害的诊断和分类；聚类可以实现数据优化、作物管理区域的划分、对象属性区分等目标；基于关联规则分析通过发掘给定时间或记录中某个事件与其他事件一起发生的规律，识别和预测未来可能重复发生的农业风险。此外，还有回归分析、时间序列分析与人工智能等数据挖掘技术可被应用于预测分析，对农业产量、气象灾害等进行预测预警。数据挖掘技术在智慧农业领域的应用见表1。

2 美国大数据挖掘在智慧农业中的应用
2.1 农业生产过程
       Granular 成立于美国旧金山，在农场管理方面处于世界一流水平。该公司的云分析平台和农场商业管理软件服务能够在农业生产的每个环节为农民提供云端数据分析及辅助决策的服务，如在播种环节，软
件会分析包括土壤、病虫害、市场动向、人力成本等因素，推荐最合适种植的农作物；在收获环节，为农民制定作物收获时间、注意事项、销售时间等工作计划。美国孟山都公司将海量的产量、种质资源数据与ClimateCorporation 公司的数据库结合，依靠Hadoop 架构对农业气候进行分析预测，在信息交互界面，农民可以查询更详细的种植环境区划和精细化分的品种数据，例如，农场所处区域、植种信息、作物长势等信息。2014 年，美国的4 个农业州开始推广并应用这套精准种植系统。孟山都公司十分重视大数据挖掘技术的应用，利用收集并分析水源、土壤、天气、作物等方面海量数据信息，为农户提供最优方案以辅助农事生产。2015 年，孟山都推出“ClimateBasicTM”和“C1imateProTM”2 款服务应用平台，并在加利福尼亚州、伊利诺伊州、艾奥瓦州等推广。应用平台通过分析土壤数据、降雨、病虫害情况等指导农民科学种植、施用农药和肥料等，预测作物产量，达到降低农业管理风险的目标。Jesse Vollmar 和Brad Koch 创立的Farmlogs服务平台，可追踪每块农田的耕种、施肥、灌溉和收获等情况。结合逐时天气预报，中小种植业者可以在Farmlogs 上分析、管理和计划他们的农业活动，安排合理的农业种植。
2.2 农业资源管理
       ClimateMinder（Rain Bird）开发了一款专门提供农业监测和控制解决方案的系统。ClimateMinder系统通过在农场设置低成本的无线技术设备，监控天气、土壤、作物条件等，借助移动网络技术将关键数据发送到农户的移动设备，帮助农户提高作物产量和品质，减少化学药剂和水肥的施用成本，并及时应对霜冻灾害。Arable 是立足于现场测量的农业智能解决方案提供商，专注于农业、大数据、农场管理、机器人和自然资源等领域。Arable 开发了一款气候和植物综合测量仪器，它能通过人工智能、机器学习等分析在空气中捕获地颗粒、湿度、地点等科学数据，再通过建模来持续性地监测用户农场区域内的气象情况；还可以通过该设备实时监控区域内农作物的病虫害，农作物生长情况并形成数据传送到Arable的大数据平台。
2.3 农业产量预测及风险预警
       EFC 是一家农业大数据解决方案提供商，EFC 系统为整个农业企业供应链提供创新的软件解决方案。该公司采用数据挖掘技术，预测市场趋势，为公司的合作伙伴、客户提供市场分析报告及风险管理经验。无论批发或零售，EFC 系统都能够根据先进的技术和深度数据分析服务，为用户提供决策和改善农业生产流程。Arable，一家位于新泽西的农业科技公司，开发了Arable Mark传感器，这款设备能够持续监测植物
密度、健康状况、光照条件以及天气状况，进而对农作物的产量和最佳收获时间进行数据分析和预测。ClimateCorporation 是一家结合大数据和天气模拟技术的保险公司，通过远程传感器收集数据，绘制全美气
候图，提供极端天气预警和保险服务以减少农民损失。同时，美国农业部农场服务局（FSA）提供风险管理服务，如作物保险和收入保护，农户可自愿选择加入相关计划。在病虫害预测预警方面，TerrAvion 为美国农业部门提供实时航空影像服务。航空影像服务侦察发现由疾病或害虫引起的异常。它提供自然色彩、彩色红外、热成像和倾斜成像解决方案；标准化的植被指数地图；相关的农业数据解决方案。目前，该公司开发的软件服务世界各地，如美国、澳大利亚、新西兰等国家。
2.4 农产品质量安全追溯及市场信息化
      成立于亚利桑那州的CropTrak 公司创建了基于移动互联网技术的Farm 软件可提高数据收集、管理和结果反馈的效率，同时提供更安全和可追溯的食品。JustFoodERP 公司主要向食品加工商和经销商提供软件和服务，专注领域于采购规划、订单管理、库存管理、物流、生产预测、食品安全和质量管理等。Just-FoodERP 公司的主要产品与服务包括：食品生产管理，该服务从原材料进入食品加工厂到成品被交付，可以实时监控农产品加工全过程；食品安全和质量控制，收集作物生产过程中所需的数据，全程跟踪生产过程，以确保食品的质量和控制，达到安全标准。佛罗里达N2N Global 是IBM 主要的商业合作伙伴，是一家专注于易腐物品和食品供应链的跨国软件和服务公司。N2N Global包括4个主要部门：企业应用、N2N全球服务、信息技术和基础设施以及移动技术。通过4个业务部门，N2N 全球服务为食品供应链中的各类公司提供端到端的解决方案。其主要服务项目包括：宣传与推广服务，通过传统的和现代的媒体来进行信息开发和媒体培训；市场营销及线下体验，给用户最佳的线上和线下品牌体验；产品解决方案（包括书面、音频、视觉、视频）；可视化分析，提供专业的数据分析服务及相应方案。
2.5 农业传感器及智能农机装备管理
       AgRite 使用现场传感器和无线阀门，实时传输土壤温湿度、土壤张力、pH 等数据，用户可以根据单株作物需求决定其关键的生长过程。AgRite 为用户提供远程查看、控制服务。如果农场数据发生出乎预期的变化，AgRite 系统会立即通过电子邮件或短信通知用户。AgTech Industries（ATI）成立于2013 年，AgriCapture是一种智能遥测系统，旨在收集传感器数据并控制种植者的牧场灌溉。John Deere Field Connect使用安装在农场的探头传感器监测不同深度土壤含水量，用户可以在移动设备或计算机上查看其中的数据，以便随时调整灌溉量，增加关键阶段的水分或帮助植物吸收养分，获得更高的产量。
       DuPont Pioneer 与John Deere 公司共同研发的“决策服务”系统，使农民可以通过服务器将施肥处方发送到拖拉机上以完成精准作业。通过在智能农机设备安装必要的传感器、GPS 导航系统以及自动驾驶系
统，使其能准确“理解”数据分析软件给出的指令并准确地执行。机器通过设定实现完全自动化，如农机可根据土地的松软程度，自动调节种子播种深度，保证播种深度一致和较好的出苗率。通过智能农机的精细化作业、施药和灌溉，极大地节约农药、肥水等投入成本，使农业像“工业”一样标准化、规模化经营和生产。HoneyComb 公司成立于美国俄勒冈州，利用人工智能技术使无人机能够精确规划飞行路线，通过计算机视觉捕获数据并实时传输至云端，经过算法分析，以专题图形式为农民提供作物资源分配和健康状况的直观指导，数据分析准确率超过95%。
3 美国农业大数据研究与应用对中国智慧农业建设的启示
3.1 数据资源获取技术方面
       我国地区农业发展不均衡，其主要生产模式以小农经济为主，数据获取难度大，另一方面我国政府和各科研单位开放的数据资源标准不一、程度较低，造成数据再利用和分析建立了屏障。为增强农业数据的获取能力，首先要开发完善的空、天、地等多尺度的农业资源环境信息采集网络和环境信息获取系统。其次打破数据间再利用的屏障需要完善农业大数据库及共享体系建设，重点加强各数据门户对农业数据的开放力度。创新农业数据共享模式和加强数据安全立法，提升各级政府部门、科研机构、企业等不同数据管理者的合作与数据融合，打破数据私有壁垒，例如建立数据资源共享平台，增加农业科学数据资源建设主
体，充分利用大数据智能处理、数据关联、数据融合等技术手段实现对不同农业数据库之间的整合、集成。
3.2 数据挖掘算法优化方面
       面对农业数据的高维性、非线性、海量性等特征造成数据繁杂性进一步加大，农业大数据挖掘算法应借鉴国外先进经验。在数据挖掘过程中探索随机向量之间的相关性度量，其随机向量的高维特性产生巨大
的矩阵运算增量对计算机算力资源产生了非常大的挑战，这是高维数据相关分析中的重要难点问题。基于相关关系度量的特征子空间发现问题，结合子空间聚类技术，发现相关特征子空间，并以此为基础，探索
新的分块矩阵计算方法，为高维数据相关分析与处理提供有效的求解途径。此外，面对高维数据相关性如何快速计算的问题，采用数据集整体的拆分和融合策略也是可能的解决途径之一。在农业大数据挖掘与分析中，由于经常遇到多变量数据的情况，因此探索多变量的数据非线性相关关系的度量方式也是一项关键研究方向。面对海量数据的计算需求，以MapReduce 为典型代表的非关系数据管理技术，提供了一种并行处理架构，以分类、聚类、时间序列分析等数据挖掘任务为中心进行高效计算方法研究。如通过借鉴基于图相关的极大团挖掘算法，可以实现对海量数据的快速计算和查询，避免传统Apriori 算法中具有较高计算耗时的逐层搜索模式。此外，基于粒计算的优化算法的研究也逐渐得到越来越多的关注，通过数据空间与特征空间的粒化，以及利用集成学习技术对大型数据集的聚类分析进行研究和优化。
3.3 农业管理决策方面
       充分运用先进的大数据挖掘技术，加强作物-环境参数的多元数据表达与融合。通过该技术，能够更精准、高效地获取和分析其中蕴含的有效信息。整合多方面的数据，包括反映作物长势的各种数据，以及作物生长环境中关键的气象数据、土壤数据、病害相关因子数据等。同时，要综合运用一系列成熟的理论和技术。例如，作物高通量表型识别方法能够帮助准确识别作物的表型特征；产量预测与致灾因子模拟
可提前预估作物产量并模拟灾害对作物的影响；病虫害诊断与预警能及时发现和防范病虫害问题；变量施肥作业则可根据不同情况精准施肥。综合应用这些理论和技术，为决策者提供了及时、高效且可靠的决策
支持。同时，应积极研发移动端的智能化土壤改良决策平台和自动施肥技术。
3.4 农业人工智能方面
       智慧农业的发展离不开软硬件产品的有力支撑。与欧美发达国家在农业领域应用人工智能技术的成熟度相比，我国在该方面仍处于起步阶段。在未来智慧农业的发展进程中，应重点强化虚拟现实（VR）、人工智能（AI）等技术在智慧农机、农业软件以及农业传感器等方面的应用，构建理想表型结构模型和革新农业知识模型。此外，大力推动农业智能作业机器人、农业智能生产装备等核心智能农机装备的研发与应用。加强种植环境的监测与控制，实现农业资源的精准投入与智慧化管理。加快“无人农场”“无人牧场”“无人渔场”等的建设步伐，提升农业生产的智能化水平。
3.5 智慧农业发展方面
       在农业科研领域，应当强化资金、物资和人才等方面的支撑力度。应科学规划协调，构建全面发展、布局合理的农业科研体系，避免重复研究，增强技术集成与创新能力，涵盖智慧农业前沿技术。推动土壤修复、大数据分析等技术应用，确保问题与数据及时反馈科研人员，优化科研成果实用性。在农产品供应链管理中，运用区块链、大数据挖掘、AI 等技术，监控各环节信息。面对食品安全事件，迅速预警、追踪源头，保障农产品供应质量与效率。以各级农垦和国有大中型农场为示范，研发部署物联网传感器、试验作物生长模型。最终目标是构建全国农业信息网上交流平台与智慧农业集成应用体系，涵盖信息采集、分析决策、作业控制和智慧管理等环节。
4 结束语
       本文系统梳理了美国农业大数据挖掘的技术路径与应用实践，揭示了其在提升农业生产效率、优化资源配置及强化风险管控等方面的核心优势。对中国而言，智慧农业的深化发展需以国际经验为借鉴，同
时紧密结合本土农业的多元性与复杂性，构建兼具包容性与创新性的技术体系。未来，应着力推动政策引导与市场驱动的协同机制，打破数据孤岛，促进多源异构数据的深度融合与开放共享。此外，需重视技术
普惠性，通过农民数字素养提升与基础设施下沉，缩小城乡数字鸿沟，确保技术红利惠及基层生产主体。面对全球粮食安全与气候变化的双重挑战，深化大数据与人工智能、物联网等技术的交叉融合，构建开放
协同的智慧农业生态网络，将成为实现农业高质量发展的关键路径。后续研究可聚焦于技术应用的经济社会效益评估、数据伦理框架构建及小农户参与机制优化等议题，为智慧农业的可持续发展提供更具实践价
值的理论支撑。
参考文献：
[1]杜峰,孙玉华,蹇瑷,等.大数据挖掘：美国农业大数据研究与应用对中国智慧农业发展的启示[J].智慧农业导刊,2025,5(11):1-5.DOI:10.20028/j.zhnydk.2025.11.001.

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