全 文 ： 上海市科委“数字农业若干关键技术 ——— 数字农业空间信息管理平台”（０３dz１９３０１）资助
收稿日期 ：２００４１２０５ 改回日期 ：２００５０３１０
产量图分析技术与系统设计研究
邓 华
（南京信息工程大学 南京 ２１００４４）
薛正平 杨星卫
（上海精准信息技术有限公司 上海 ２０００３０）
摘 要 产量影响因子分析是精准农业变量作业的重要前提 ，是产量 、土壤 、环境信息转化为变量作业决策不可逾
越的重要环节 。本研究阐述了国内外产量影响因子分析中的常用方法和相关软件 ，并对产量图分析系统进行了系
统流程和功能模块设计 。
关键词 精准农业 产量图分析 产量影响因子
Systemic design and analysis technology of product map ．DENG Hua （Nanjing University of Information Science &
Technology ，Nanjing ２１００４４ ，China） ，XUE ZhengPing ，YANG XingWei（Shanghai Precision Information Technic Co ．
Ltd ．，Shanghai ２０００３０ ，China） ，CJEA ，２００６ ，１４（４） ：２０４ ～ ２０７
Abstract To analyze the affecting factors to farm products is an important precondition of precision agriculture ，which is
an imperative link in the transforming process from the information of products ，soil and environment to the concrete agri
cultural operation ．The paper reports the ordinary methods of the analysis including their relative softwares ，the design ．The
structure and function of product map analysis system are designed and discussed ．
Key words Precision agriculture ，Product maps analysis ，Product affecting factors
（Received Dec ．５ ，２００４ ；revised March １０ ，２００５）
精准农业是 ２０世纪 ８０年代初期国际农业领域发展起来的一门跨学科新兴的综合技术 ，是根据田间变
异对农业生产过程实施机械精准定位 、定量操作的一整套现代化农业集成技术 。其技术核心是获取农田作
物产量和影响作物产量的环境因子（如地形地势 、土壤结构 、理化特性 、种子 、病虫害 、杂草等）的时空信息差
异 ，分析影响产量差异的原因 ，实施精确管理 ，以节约投入 ，增加产出 ，提高投入利用率 ，减少对环境的污染 。
精准农业在美国 、英国 、日本等发达国家已经形成为一种高新技术与农业生产结合的产业 ，且已被广泛承认
是发展持续农业的重要途径 。精准农业的思想在我国已经为科技界和社会广为接受 ，并在土壤养分空间变
异 、管理网格单元大小 、变量投入技术［１ ～ ３］ 、智能农机具等方面取得一定研究成果 ，为精准农业技术的推广
应用奠定了基础 。目前我国关于精准农业的研究和应用还处于起步阶段 。
1 产量图分析方法及软件
作物产量的时空差异是土壤养分 、投入管理等因子的差异性以及相互作用的集中体现 。 通过田间产量
与土壤类型 、土壤肥力 、病虫草害 、灌溉等分布的对应分析 ，可识别出引起产量变异的主要因素 ，从而制定该
地块指导播种 、施肥 、除草 、病虫害防治 、灌溉等措施的生产决策 。 如何运用成熟的技术从海量数据中找出
影响产量的重要因子 ，是精准农业生产决策的基础 。图 １为产量影响因子分析的一般过程 ，首先是宏观因子
的鉴别分析 ，其次是土壤物理结构的分析 ，最后是土壤理化特性的采样分析 。
国内外在产量空间差异 、产量影响因子等方面作了诸多研究 。早期以采用经典统计学方法为主 ，不考虑测定
位置的空间关联 。随着对作物产量 、土壤特性等在田间分布具有明显差异性的逐步认识 ，地统计学方法被广泛应
用于精准农业研究 ，成为目前精准农业研究中不可缺少的工具［４ ～ ７］ 。 由于作物产量与产量影响因子的关系十分
复杂 ，简单的线性回归和非线性回归往往不能正确反映他们之间的关系 。近几年国内外多采用数据挖掘方法（如
人工神经网络 、决策树 、模糊集等）进行产量影响因子分析 ，较好地体现了土壤养分等和产量之间的复杂关系［８］ 。
地理信息系统（GIS）在精准农业技术体系中除了建立农田土地管理 、土壤数据 、自然条件 、作物苗情 、作物产量
的空间分布等的空间信息数据库外 ，还用于进行空间信息的地理统计处理 、图形转换与可视化表达等 ，为分析
第 １４卷第 ４期 中 国 生 态 农 业 学 报 Vol ．１４ No ．４
２ ０ ０ ６年 １ ０月 Chinese Journal of EcoAgriculture Oct ．， ２００６
图 1 产量影响因子分析过程
Fig ．１ Analysis process of product affecting factors
差异性和实施调控提供处方信
息 。遥感技术是精准农业技术
体系中获取田间实时数据的重
要手段之一 ，其主要潜在经济
效益是用精确信息对作物进行
动态搜寻 ，发现潜在的问题 ，帮
助生产者制定管理决策 ，达到
降耗增效的目的［９］ 。 限于遥感
信息空间分辨率 、获取信息的
实时性及解析技术等原因 ，不
同于大范围农业遥感研究应
用 ，遥感在精准农业方面的应用目前仍处于试验阶段 。
用于产量图分析的较成熟软件有美国 Case IH 公司的 AFS （Advanced Farming System） ，该系统实现了作物
生长全过程数据收集 、分析和决策的循环 。英国 Massey Ferguson 公司的 Field Star 是从产量分布图解释开始
工作 ，每当收获机绘出产量分布图 ，就显示了田间产量的差异 ，然后进行产量诊断 ，找出造成差异的主要原因 ，
提出针对性纠正措施 ，最后加以优化量化生成处方图 。美国 John Deree 公司 Green Star 是一个农田信息管理
系统 ，它利用先进的传感技术和 GPS技术自动记录产量和其他相关数据 ，自动控制和优化实施播种 、施肥和喷
药作业 。此外还有 Ag Leader 公司的产量监测系统和软件 、New holland 公司“精准土地管理系统制图软
件” 、Minnesota 精准农业中心的产量图解释软件等 。 总的来看 ，国外产量图生成分析与变量决策过程结合
紧密 ，集成度高［１５］ ，如 AFS 、Field Star 、Green Star等产品具有“精准农业全程管理”的能力 。由于其软件与硬
件捆绑销售 ，在信息流程和分析方法设计 、参数设置 、目标确定等方面对使用者不透明 。由于具体作物品种 、环
境条件 、栽培管理方法等存在较大差异 ，造成软件在针对性 、实用性 、有效性等方面大打折扣 ，加上售价昂贵（如
John Deere 公司的 ２５m工作幅宽变量撒肥机折合人民币 ２６０ 万元） ，不适合在我国大面积推广 。
在国内 ，邝继双等开发了“产量分布图生成系统”软件 ，但目前尚无专门用于精准农业产量图空间分析
的软件 。上海的“精准农业农田管理决策支持系统平台” 、北京的“精准变量施肥处方图生成系统”和吉林大
学的“精确农业变量施肥系统决策软件”等侧重于信息管理和施肥方案生成 ，没有与产量分析联系起来形成
综合性 、系统性 、实用性的软件产品或工具 ；在产量图分析方法上还不够丰富 ，尤其在数据挖掘和 GIS 图层
分析方面工作十分薄弱 ；大多数产量图分析是基于个例的研究 ，没有通用性的产量图分析软件 。
2 开发思路与设计
21 系统目标与流程
图 2 系统流程图
Fig ．２ Flow chart of system
系统目标是采用多种数理分析方法 ，各取所长优势互补 ；系统既可独立运行 ，也可作为精准农业技术平
台的功能构件 ；实现多种格式产量和环境数据的输入 、转换 、预处理 、匹配到分析 、综合 ，结果的可视化输出 。
第 ４期 邓 华等 ：产量图分析技术与系统设计研究 ２０５
使用对象分知识工程师和一般用户 。 知识工程师负责数据输入 、格式转换 、预处理 、匹配 ，各分析方法
参数设置 、参数表保存 、方法和因素的权重设置 、综合集成和结果输出方式设置（图或表）和保存 。 一般用户
只负责数据输入 、参数表调用和结果查询 ，不需要专业知识 ，不参与处理过程的参数设定 。 系统流程见图 ２ 。
开发技术和软硬件结构 。采用当今先进的计算机主流技术与方法 ，基于农田 GIS 信息管理平台 ，以数
据库技术 、GIS 空间分析技术 、统计和数据挖掘技术为支撑 ，遵循软构件开发原则 。 硬件配置为微机（５８６ 以
上） 、数字化仪 、扫描仪 、打印机等 。 应用软件配置操作系统为 Windows ２０００ 系列 ，数据库 MS SQL Server
２０００ ，开发工具为 Visual C ＋ ＋ ６０ ，GIS软件采用自主开发的 Web Service 农业地理信息系统平台 Precision
Map Server（PRMS） 。
22 系统功能结构
系统在功能上划分为 ５ 部分 ，即数据管理 、数据预处理 、数据分析 、专题图生成 、结果查询 。
数据管理 。按属性数据库和空间数据库分别存储和管理数据 。 空间数据包括采样区的地形图 、土地利
用图 、GPS控制点图以及采样点位置图 、产量图等 。 属性数据主要包括土壤养分 、土壤结构 、作物品种 、穗粒
结构 、病虫草害 、灌溉 、施肥等 。主要功能包括农田信息采集 、农田信息数据格式的转换 、数据备份等 。
数据预处理 。由于“异常”数据会引起数据分析结果误差增大 ，首先要进行数据清理如剔除经纬度 、产
量等采样数据异常值 、GPS 信号丢失 、收割机割幅调整等 。 针对不同的数据采集方式（点状方式 ，面状方
式） ，在数据分析前要进行空间插值 ，使得产量数据与其他数据按照经纬度关联起来 。
数据分析是系统的核心 。采用在产量分析中较成熟的方法 ，可达到各取所长优势互补 ，使分析软件在地
区 、作物品种 、栽培方式等方面更具有通用性 。本系统采用的分析方法包括相关分析法 、主成分分析法 、主因子
分析法 、数据挖掘法 、多边形叠置分析法和因子综合法 。相关分析用于分析环境因子与产量间的相关关系 ，并
给出合理的农学解释 ，用于生产决策 。其优点是分析方法与农学知识相结合 ，易于理解 ，缺点是不能反映深层
次关系 。主成分分析法能从诸多交互作用的影响因子中提炼出主要成分 ，适合解决线性的问题 ，对于复杂系
统 ，单一方法会造成较大误差 。主因子分析能起到数据降维作用 ，将原变量表示为新因子的组合 ，物理意义更
加清晰 ，是主成分分析的发展和延伸 ，同样也适合解决线性问题 。 数据挖掘是 ２０ 世纪末刚刚兴起的数据智
能分析技术 ，适合非线性关系的数据分析 ，无需特定函数形式 、特定数据分布类型假设 。 其中人工神经网络
方法具有较高精度预测结果 ，但需多次反复训练 ，结果直观解释较难 ，网络层数的确定含人为因素 。 决策树
能从海量数据中发现规则 ，且能解释发现的规则 ，供进一步分析 。 决策树算法具有较高的可靠性和稳定性 ，
比较适合产量图分析需要 。多边形叠置分析包括对矢量图和栅格图的分析 ，是对同一地理区域 、相同比例
尺的两组或以上多边形要素进行叠置 ，精确计算一种要素在另一种要素的某个区域内的分布状况和数量特
征 ，或提取某个区域内专题内容的数据 ，最终形成统计表 。成图过程并不复杂 ，关键是统计叠置形成的数据
图 3 数据分析流程
Fig ．３ Analysis process of data
表的定量分析及评判标准 。因子综
合是减少单一算法误差 、提高精度
的有效方法 。 具体过程是基于农
学 、生理学及农学专家经验 ，确定方
法的权重 ；然后确定因子权重 ，如相
关分析中以因子与产量的相关系数
绝对值为该因子的权重 ；最后通过
方法与因子权重的线性集成 ，确定
主要因子 。数据分析流程见图 ３ 。
专题图制作 。引导用户方便地
生成土壤养分 、产量等的空间分布
图 ，以及各数据分析过程中的感兴
趣因子的空间分布图 ，为用户提供
可视化的结果 。
结果查询 。在分析过程中 ，每一步所选择的参数及计算结果保存到数据库 。用户以表格形式查询结果 ，也
可调用专题图反映分析结果 。同时 ，该系统还可以向其他应用程序提供接口 ，直接调用分析结果和专题图 。
如何充分利用产量图提供的丰富信息进行智能决策 ，指导农机作业 ，根据信息流程将软 、硬件有机串联
２０６ 中 国 生 态 农 业 学 报 第 １４卷
起来 ，提高数据分析软件系统的智能化水平 ，形成直接应用于农机变量作业的处方方案 ，实现数据采集 、处
理 、决策到变量作业的一体化 ，是精准农业推广应用的重要基础 ，随着精准农业技术在我国的不断试验研究
和推广应用及智能农机的研制与引进 ，这一工作尤显迫切 ，其经济效益将更为显著 。 产量图分析软件的研
究与开发必将积极促进精准农业技术在我国的推广应用 。
参 考 文 献
１ 薛正平等 ．土壤养分空间变异及合理取样数研究 ．农业工程学报 ，２００２ ，１８（４） ：６ ～ ９
２ 杨敏华等 ．基于多维空间变异分析的精确农业作业单元自适应决策 ．农业工程学报 ，２００２ ，１８（２） ：１４９ ～ １５２
３ 王贵满等 ．梨树县三个施肥类型区施肥模型及有关参数的研究 ．吉林农业科学 ，１９９８ （１） ：６２ ～ ６６
４ 姜 城等 ．T M 遥感与地块内冬小麦产量变异 ．遥感技术与应用 ，２００１ ，１６（１） ：２３ ～ ２７
５ 黄文江等 ．冬小麦红边参数变化规律及其营养诊断 ．遥感技术与应用 ，２００３ ，１８（４） ：２０６ ～ ２１２
６ 高祥照 ．土壤养分与作物产量的空间变异特征与精确施肥 ．中国农业科学 ，２００２ ，３５（６） ：６６０ ～ ６６６
７ 段项锁等 ．精准农业土壤养分与水稻产量关系模型研究 ．中国生态农业学报 ，２００３ ，１１（１） ：６２ ～ ６５
８ Drummond S ．T ．，et al ．Application of Neural Net w orks ：Precision Farming ．Anchorage ，AK ：Proc ．IEEE World Congress on Computational
Intelligence ，１９９８ ．２１１ ～ ２１５
９ Campanella Richard ．Testing components toward a remotesensingbased decision support system for cotton production ．Photogrammetric En
gineering & Remote Sensing ，２０００ ，６６（１０） ：１７５ ～ １８６
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第 ４期 邓 华等 ：产量图分析技术与系统设计研究 ２０７