数据挖掘技术在茶叶病虫害预警中的研究与应用

发布时间:2019-08-31 来源: 散文精选 点击:


  摘要:数据挖掘技术广泛应用于农业生产,采用Weka软件的关联规则挖掘算法,对近3年气象和病虫害监测数据库的重要特征属性进行挖掘,得到气象条件与茶叶病虫害发生等级之间的关联规则,旨在为做好病虫害预防准备和发出预警信号提供决策支持。
  关键词:数据挖掘;茶叶病虫害;关联规则;预警;应用
  中图分类号:TP311.13;S685.14 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2013)24-6172-03
  数据挖掘(Data mining,DM)也叫数据库中的知识发现(Knowledge discovery from database,KDD),是20世纪90年代发展起来的数据库系统和数据库应用领域一个欣欣向荣的前沿学科,对数据库中的数据进行抽取、转换、分析以及模型化处理,提取隐含在其中的但又是潜在有用的信息和知识的过程。在过去的几年中,我国曾耗费巨资进行各种农业数据的普查,积累了各种作物的苗情、土情、肥情、水情、虫情、气象和灾害等数据资料,但基本上是作为文件存档,而在生产过程中,我国许多地区还处在盲目生产、无计划无规律的状态[1]。数据挖掘通过分析存在于数据库里的数据来解决问题,已应用于茶叶鉴定[2]和农产品安全生产[3]。在茶叶病虫害数据库中合理使用数据挖掘技术,挖掘出气象条件与茶叶病虫害发生等级之间的关联关系,有助于依据天气预报对茶叶病虫害及时发出预警信号,提高茶叶的产量和质量。
  云南省常发生的茶叶主要虫害有小绿叶蝉(Empoasca pirisuga Matumura)、茶叶斑蛾(Eterusia aedea Linnaeus)、茶细蛾(Caloptilia theivora Walsingham)等,其中小绿叶蝉是云南省普洱市茶叶主产区中心目标害虫,常年造成茶叶产量损失达10%~15%[4]。本研究以小绿叶蝉为主要研究对象,根据该市茶叶研究所提供的近3年气象和病虫害监测数据库,抽取月份(Month)、平均气温(Average temperature)、最高气温(Maximum temperature)、最低气温(Minimum temperature)、降雨量(Rainfall)、日照时数(Sunshine hours)和小绿叶蝉虫数(Insect pest level)7个特征属性,采用理论与实践相结合的研究方法,运用数据挖掘Weka平台的关联规则算法实现挖掘目标。
  1 数据预处理
  对气象和病虫害数据库先进行数据格式转换,原始的数据是存储为Xls的表文件,先另存为Csv格式文件,然后打开Weka,选择Tools菜单下的ArffViewer模块,找到此Csv文件,重新保存为Arff格式。其次进行数据类型转换,7个特征属性中有连续的Numeric数值型数据,而关联规则挖掘算法处理的是Nominal布尔型离散数据,这就需要对挖掘数据集分组,转换成布尔型离散数据,茶叶虫害根据小绿叶蝉虫数分为4个等级,分别是轻度发生(Mild)、中度发生(Moderate)、严重发生(Serious)、非常严重发生(Very serious),转换后的数据如图1所示。通过Preprocess中的Visualize all可视化界面,可以很直观地看到数据的分类汇总可视化图,如图2所示。
  2 关联规则挖掘
  2.1 概念
  根据得到的挖掘结果,可以获取气象条件与茶叶病虫害发生等级的关联规则:降雨量小于55.77 mm或者日照时间在200.10~227.88 h的月份,小绿叶蝉虫害轻度发生;最高气温高于30.67 ℃或者日照时间少于137.17 h的月份,小绿叶蝉虫害中度发生;降雨量小于141.18 mm或者日照时间在87.32~113.44 h的月份,小绿叶蝉虫害严重发生;最高气温在29.27~30.73 ℃的月份,小绿叶蝉虫害发生非常严重。这些联系的置信度都大于90%,降低置信度进行挖掘,会有更多的规则。
  3 结语
  可见,小绿叶蝉虫害的发生与气象条件息息相关,茶农可以根据天气预报提前做好预防虫害发生的准备,如采取喷雾预防农药、人工遮阴、人工干预气象等措施;农业技术部门提前发出预警信号,为虫害防治提供决策支持。
  参考文献:
  [1] 劳 飞,朱玉业.数据挖掘技术在农业中的应用[J].安徽农业科学,2007,35(13):4053,4082.
  [2] 张 超,张娅玲,杨如艳.数据挖掘在茶叶鉴定中的应用[J].安徽农业科学,2012,40(2):1219-1220.
  [3] 张 洵.数据挖掘在农产品安全生产中的应用[J].安徽农业科学,2007,35(34):11294-11295.
  [4] 唐智英,王祖凤.关联规则挖掘技术在茶叶病虫害中的研究与应用[J].计算机光盘软件与应用,2012(15):114-115.
  [5] TAN P N, STEINBACH M, KUMAR V.数据挖掘导论[M].范 明,范宏建,译.北京:人民邮电出版社,2006.

相关热词搜索:病虫害 预警 茶叶 数据挖掘 研究

版权所有 蒲公英文摘 www.zhaoqt.net