下载文档原格式
无人机巡查数据采集与智能处理无人机巡查技术在各个领域得到广泛应用，尤其是在环境监测、灾害调查和农业领域。
无人机通过高空俯瞰的视角，可以快速高效地监测、采集大量数据。
本文将重点探讨无人机巡查数据采集与智能处理的相关技术和应用。
一、无人机巡查数据采集技术随着无人机技术的快速发展，无人机巡查数据采集的技术手段也得到了显著提升。
目前，常用的无人机巡查数据采集技术主要包括遥感传感器、多光谱成像、高清摄像等。
这些技术能够提供高精度、高分辨率的数据，对于环境监测、农业调查等领域具有重要的作用。
1. 遥感传感器遥感传感器是无人机巡查数据采集的核心装备。
它能够获取不同波段的光谱信息，进而实现对目标区域的无损检测和观测。
常用的遥感传感器包括红外热像仪、气象传感器和光学相机等。
这些传感器可以通过搭载在无人机上，实现对大范围地区的数据采集和分析。
2. 多光谱成像多光谱成像技术是无人机巡查数据采集的一项重要技术手段。
它通过对目标区域进行多波段的光谱成像，进而提供丰富的地物信息。
多光谱成像技术可以应用于农业调查、植被监测等领域，为决策提供准确的数据支持。
3. 高清摄像高清摄像技术是无人机巡查数据采集中应用最广泛的一项技术。
无人机搭载高清摄像设备可以实现对地面景象的高分辨率拍摄，捕捉到更为细节的信息。
高清摄像技术广泛应用于环境监测、海洋调查等领域，为科学研究和决策提供重要的数据支持。
二、无人机巡查数据智能处理技术无人机巡查数据采集后，如何对采集到的海量数据进行智能处理，提取有用的信息，对于实现数据的快速分析和应用至关重要。
目前，智能处理技术在无人机巡查数据处理中发挥着重要作用。
1. 图像识别与目标检测图像识别和目标检测是无人机巡查数据智能处理的重要技术。
通过深度学习算法，对无人机采集到的图像进行识别和分析，可以实现对目标物体的快速检测和定位。
这项技术可以被广泛应用于环境监测、灾害调查等领域，提高数据处理的效率和准确性。
2. 数据挖掘与模式识别数据挖掘和模式识别技术是对无人机巡查数据进行智能处理的重要手段。
如何进行地理空间数据挖掘和模式识别地理空间数据挖掘和模式识别在现代社会中具有重要意义。
随着科技的快速发展和大数据的普及应用，地理空间数据大量积累，如何从这些数据中挖掘出有用的信息，找到不同地理空间之间的模式和关联，对于决策和规划具有重要意义。
本文将从数据采集、预处理、特征提取和模式识别四个方面，介绍如何进行地理空间数据挖掘和模式识别。
首先，数据采集是进行地理空间数据挖掘和模式识别的第一步。
地理空间数据可以来自卫星遥感、GPS轨迹、社交媒体地理标签等多种来源。
在采集数据时，应注意数据的来源、数据的格式以及数据的准确性。
不同来源的数据可能存在误差或不完整性，因此在进行下一步处理之前，需要对采集到的数据进行验证和清理。
第二，数据的预处理是进行地理空间数据挖掘和模式识别的关键步骤。
预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换。
在清洗过程中，可以通过删除重复数据、处理缺失值和异常值等方式，使数据集更加规范和准确。
在数据集成过程中，需要考虑不同数据源之间的一致性和冗余性问题，将不同数据源的数据整合成一个一致的数据集。
在数据变换过程中，可以根据具体需求对数据进行转换和归一化，以便进行后续的特征提取和模式识别。
第三，特征提取是进行地理空间数据挖掘和模式识别的关键环节。
特征提取的目的是从原始数据中提取出具有代表性和可区分性的特征，以便进行模式识别和分类。
在地理空间数据中，特征可以包括地理位置、距离、密度、时间等多种属性。
常用的特征提取方法包括PCA主成分分析、LDA线性判别分析、SVM支持向量机等。
在进行特征提取时，需要充分考虑地理空间数据的特点和问题的实际需求，选择合适的方法进行提取。
最后，模式识别是地理空间数据挖掘的核心任务。
模式识别的目的是从地理空间数据中发现规律、找出关联以及预测未来趋势。
在地理空间数据中，常见的模式包括热点分析、聚类分析、时空模式识别等。
热点分析可以帮助人们了解地理空间中的高密度区域，如热门商圈、交通拥堵区等。
模式识别在农业领域中的应用近年来，科技的快速发展也影响到农业领域。
其中一项技术——模式识别，正日益受到农业界的重视。
模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，从中发现规律和模式的方法。
在农业领域，它可以帮助农民和农业科学家进行农业管理，提高农业生产效益。
本文将探讨模式识别在农业领域中的应用。
一、土壤分析与预测模式识别在农业领域的首要应用之一是土壤分析与预测。
通过对土壤样本中的数据进行分析，模式识别可以帮助农民了解土壤的化学成分、养分含量以及潜在的缺陷。
此外，模式识别还可以预测土壤的肥力和潜在的生产能力。
通过这些分析和预测，农民可以更好地调整施肥计划，合理利用土壤资源，提高农作物产量以及质量。
二、作物生长监测另一个农业领域中模式识别的应用是作物生长监测。
模式识别可以通过分析空间图像和遥感数据，识别作物的生长状态和病害情况。
通过监测作物的生长情况，农民可以及时采取措施，如增加灌溉量、施用农药等，以避免作物受到严重的病虫害影响。
此外，模式识别还可以帮助农民了解作物的生长周期和预测收成时间，为农民的决策提供参考。
三、气象预测和管理模式识别也可以应用于气象预测和管理。
通过对气象数据进行分析和学习，模式识别可以帮助农民预测天气变化，为农民提供决策依据。
比如，在即将来临的干旱季节，模式识别可以提前预测到该地区可能出现的干旱状况，从而农民可以采取预防措施，如增加灌溉次数、改变作物品种等，以应对干旱带来的影响。
此外，模式识别还可以帮助农民了解季节气候变化的规律，为种植和管理提供参考。
四、精准农业管理模式识别的应用还可以扩展到精准农业管理。
精准农业是一种通过利用先进技术和数据分析，实现精确施肥、精确灌溉等农业管理方法的农业模式。
模式识别在精准农业中可以帮助农业科学家和农民通过对土壤、作物和气象数据的分析，实现最佳的农业管理方案。
通过精准农业管理，农民可以减少农药和化肥的使用，提高作物的产量和质量，同时降低环境的影响。
农业分析的大数据应用与挖掘随着科技的发展和互联网的普及，大数据正逐渐渗透到农业领域。
农业分析的大数据应用与挖掘可以为农民提供更有效的农业生产方法和决策支持，进一步推动农业现代化进程。
下面将从不同角度展开，探讨农业分析的大数据应用与挖掘。
一、农业生产数据的收集与分析利用大数据技术，可以实时收集并分析农业生产过程中产生的各类数据，包括土壤水分、温度、气候、作物生长情况、施肥量等。
这些数据可以通过传感器、监测设备等工具自动采集，实现对农田环境的实时监控和数据记录。
通过对这些数据进行深入分析，可以了解作物的生长状态，预测产量和农作物疾病的发生概率，为农民提供决策参考。
二、农业供应链数据的分析农业供应链包括种子生产、农药施用、农产品采摘、加工和销售等环节。
利用大数据技术，可以对农产品的供应链进行全面监控和分析，及时发现供需失衡、价格波动等情况，帮助农民合理调整种植结构，提高效益。
同时，通过对农产品流通环节的数据分析，可以追踪食品安全问题，及时采取措施保障消费者的权益。
三、农业生产管理的优化大数据技术可以对农业生产过程进行全面监测和分析，帮助农民进行科学决策和生产管理。
通过数据挖掘和分析，可以为农民提供动态决策支持，包括种植农作物的选择、施肥量的调整、灌溉水量的控制等。
农民可以根据实时数据的反馈，及时调整农业生产策略，提高产量和农业效益。
四、农业市场预测利用大数据技术，可以对农产品市场进行全面分析和预测，帮助农民合理安排生产。
通过对历史数据和市场需求的分析，可以预测未来市场供需情况和价格趋势，为农民提供种植农作物的建议，并帮助农民进行市场营销策略的制定。
五、农业生态环境管理农业生产对环境的影响越来越受到关注，大数据技术可以帮助农业生产实现可持续发展。
通过对农田土壤、水质等环境数据的分析和评估，可以提供科学的环境管理建议，包括土壤保水、节约施肥、合理灌溉等。
同时，通过对农业生态环境的监控和数据挖掘，可以及时发现农田环境问题，并采取相应措施保护生态环境。
Journal of Agricultural Catastrophology 2023, Vol.13 No.8图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用研究蒋清健河南经贸职业学院/河南省农产品溯源国际联合实验室，河南郑州 450018摘要 有效地监测与预测农业病害对提高农业生产的效率和质量具有重要意义。
近年来，随着计算机视觉和机器学习等技术的发展，基于图像分析的植物病虫害识别技术、果实分拣分类技术以及农业机器人等新技术逐渐被应用于农业生产。
这些新技术不仅可以实现对农业病害的快速识别和分类，还可以提高农业生产的自动化水平和效率。
阐述了图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用价值，介绍了图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用情况，提出了相应的建议，研究图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用具有重要的理论和实践意义。
关键词 图像模式；农业病害监测；预测；应用研究中图分类号：S432 文献标识码：B 文章编号：2095–3305(2023)08–0074-03传统的农业生产方式依赖人工巡视，往往导致病虫害的发现和处理滞后，进而造成严重的农作物损失。
随着信息技术的快速发展，农业物联网技术的兴起为图像模式识别在农业领域的应用提供了有力支撑。
通过将传感器与互联网相连接，农业物联网系统能够实现对农田的全面监测与数据采集。
在此基础上，结合图像分析技术，可以实时跟踪与分析农作物的生长状态，及时发现病虫害问题。
1 图像模式识别在农业病害监测与预测中的应用前景1.1 提高检测精度图像模式识别对农作物病害的自动化检测和识别能够显著提高检测精度。
其基于大规模的图像数据库和深度学习算法，可以更加准确地识别不同农作物病害的特征。
通过卷积神经网络等深度学习模型，图像模式识别能够学习并提取更丰富、更复杂的特征，从而提高辨识病害的能力。
针对不同作物病害，图像模式识别可以实现多类别的分类，识别出更多种类的病害，进而帮助农民制定更加精准的防治措施[1]。
数据挖掘技术的原理与应用数据挖掘技术是指通过对大量数据进行分析、模式识别和预测，从而发现其中隐藏的有价值的信息和关联规律的一种技术手段。
它涉及统计学、机器学习、数据库管理等多个领域，近年来在各行各业得到了广泛的应用。
本文将介绍数据挖掘技术的原理和具体应用。
一、数据挖掘技术的原理数据挖掘的核心原理是通过建立合适的模型和算法，从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规律。
具体来说，数据挖掘技术主要包括以下几个方面：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
通过数据预处理，可以去除噪声、处理缺失值、解决数据冗余等问题，提高数据的质量和准确性。
2. 特征选择特征选择是指从所有的特征变量中选择出最具有代表性和区分性的特征，以提高数据挖掘的效果和准确率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
3. 模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一，它通过挖掘数据之间的关联规律和潜在模式，从而揭示隐藏在数据背后的真相。
常用的模式发现方法包括关联规则、聚类分析、分类与预测等。
4. 模型评估模型评估是对数据挖掘模型进行有效性和准确性的评估和验证。
通过模型评估，可以判断建立的模型是否具有一定的泛化能力和稳定性，以及对未知数据的预测能力。
二、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在各行各业都有广泛的应用，下面列举了几个典型的应用领域。
1. 金融行业数据挖掘技术在金融行业的应用非常广泛。
银行可以通过数据挖掘技术对大量的用户数据进行分析，提供个性化的金融产品和服务；保险公司可以通过数据挖掘技术对保险风险进行评估和预测，制定合理的保险策略。
2. 零售行业零售行业是数据挖掘技术的另一个重要应用领域。
通过对销售数据的挖掘，零售商可以了解消费者的购买行为和喜好，从而进行精准的市场定位和产品推荐。
3. 医疗健康医疗健康领域也是数据挖掘技术的重要应用领域之一。
通过对大量的医疗数据进行挖掘，可以提取出有价值的医疗知识和规律，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
耕地后备资源调查与评价的思考摘要：本文旨在探讨耕地后备资源调查与评价的相关问题，并提出改进对策。
通过强化数据采集与更新、提升遥感和GIS技术应用水平、引入先进的评价模型和指标体系，以及融合农业技术与信息化手段，可以有效提高耕地后备资源调查与评价的准确性和科学性。
关键词：耕地后备资源；调查；评价随着全球人口的增长和经济的发展，农业面临着日益严峻的挑战。
耕地作为农业生产的基础资源，其保护和合理利用对于实现粮食安全和可持续发展至关重要。
因此，对耕地后备资源进行调查与评价显得尤为重要。
然而，传统的调查与评价方法存在数据滞后、指标单一和评价结果不准确等问题。
为了提高耕地后备资源调查与评价的质量，本文将从强化数据采集与更新、提升遥感和GIS技术应用水平、引入先进的评价模型和指标体系，以及融合农业技术与信息化手段等方面提出改进对策。
1、耕地后备资源的概述耕地后备资源是指作为潜在农田或可供耕种的土地资源，具备一定农业生产潜力但目前未被充分利用的土地。
随着全球人口的增长和城市化进程的加快，农业土地的减少和耕地荒漠化等问题日益严重，耕地后备资源的重要性日益凸显。
耕地后备资源的调查与评价是为了更好地了解和利用这些潜在的耕地，确保土地资源的可持续利用和粮食安全。
通过科学、全面地调查和评价，可以确定可供农业生产的后备土地，优化土地利用结构，提高耕地利用率，增强农业生产能力，并为未来的粮食生产提供保障。
因此，对耕地后备资源进行概述和研究具有重要的理论和实践价值。
2、耕地后备资源调查与评价方法2.1 遥感和地理信息系统（GIS）技术利用卫星遥感数据获取土地利用和土地覆盖信息，结合GIS技术进行空间分析和图层叠加，识别潜在的耕地后备资源。
这种方法可以快速获取大范围土地信息，并提供空间分布的数据基础。
2.2 土壤质量评价通过采集土壤样本并进行实验室分析，评估土壤的肥力、养分含量、质地、排水状况等指标。
这些指标可以反映土壤的农业生产潜力和可耕性，从而确定可供农业利用的后备土地。
航空航天工程师的卫星数据处理和分析作为航空航天工程师，卫星数据处理和分析是不可或缺的重要技能。
卫星数据在航天工程中扮演着极其重要的角色，它提供了许多宝贵的信息，帮助工程师们更好地了解和研究宇宙中的现象和地球上的环境。
本文将探讨航空航天工程师在卫星数据处理和分析方面的职责和技术。
一、卫星数据的获取与处理在卫星数据处理和分析的过程中，首要任务是获取卫星数据。
卫星通过遥感技术收集和传输各种类型的数据，包括地球的表面特征、天气状况、大气成分和其他相关信息。
这些数据对于气象预测、环境监测、资源调查等具有极其重要的意义。
获取到卫星数据后，航空航天工程师需要进行数据的预处理和清洗，以确保数据的准确性和可用性。
预处理包括数据去噪、补全缺失值、校准传感器误差等。
这一步骤的目标是提高数据的质量，为后续的分析工作打下基础。
二、卫星数据的分析与应用卫星数据分析的目的是从海量的数据中提取出有用的信息和模式。
舰航空航天工程师需要运用统计学、数学模型和机器学习等技术来对数据进行分析和建模。
1. 图像处理和解译卫星数据中的图像提供了地球表面的可视化信息。
航空航天工程师需要运用图像处理技术和遥感解译知识来分析卫星图像。
例如，通过图像分类和目标检测，可以确定地表特征如城市、河流、森林等的空间分布和变化情况。
这对于城市规划、环境保护和水资源管理等方面有着重要的指导意义。
2. 数据挖掘和模式识别卫星数据中蕴含着大量的数据点，包含了天气、气候、大气成分等多个方面的数据。
航空航天工程师需要通过数据挖掘和模式识别技术来发现数据中的隐藏规律和关联性。
例如，通过统计分析和机器学习算法可以预测未来的天气趋势，以及预测地球上的气候变化。
这能够为人类的决策提供重要的参考依据。
3. 建模与仿真航空航天工程师可以利用卫星数据来建立数学和物理模型，模拟和预测各种宇宙现象和地球现象。
例如，通过卫星数据建立地球的重力模型，可以更好地理解地球的内部结构和重力场的变化。
地球科学数据挖掘研究随着时代的发展和科学技术的进步，地球科学的认识和研究方法也不断地得到更新和改变。
地球科学作为20世纪以来发展最为迅速的学科之一，其研究对象包括地球内部、地表地貌和气候等多个方面。
地球科学的发展离不开海量的数据支撑，这也为地球科学数据挖掘研究提供了广阔的发展空间。
一、地球科学数据挖掘的意义地球科学数据挖掘是指采用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，从海量的地球科学数据中，找出其中的有效信息、规律和趋势，以支持科学决策和研究。
这对于地球科学的发展具有重要意义。
首先，数据挖掘可以有效地解决数据的多维性、复杂性和不确定性等问题，提高数据利用效率。
地球科学涉及的核心数据众多，包括地质、地形、气象、水文、地球化学等多个领域，其中包含大量的空间数据和时间序列数据。
这些数据对于研究地球科学现象和规律，比如地震、火山喷发、山崩等具有非常重要的价值。
但是，数据量庞大、结构复杂、包含噪声和不确定性等问题也给数据处理和分析带来了挑战。
数据挖掘技术通过模型选择、特征选择、分类和聚类等方法，可以筛选出有用的特征和关联规则，帮助科学家快速找到合适的数据，加速研究进展。
其次，数据挖掘可以发现新的科学问题和领域。
地球科学是一个充满挑战和机遇的领域，其中还有很多未知的现象和规律等待被发掘。
采用数据挖掘技术，能够帮助科学家发掘新的数据关联和规律，发现新的领域和问题。
例如，利用机器学习分类器分析数据，可看出某些环境条件、地形和土壤等因素是造成荒漠化的原因。
又如利用地震监测数据和机器学习技术，可以发现地震预测问题中依赖于普遍约定的模型特征的限制，并提出更强时间序列预测方法，走出模板化的局限。
最后，数据挖掘可以弥补数据空缺和不完整性带来的问题。
地球科学数据通常是不完整和不准确的，因为有些自然现象主要发生在地球深处或遥远的地域，不便观测或收集。
另外，一些数据也可能会被人为的破坏或遗失。
数据挖掘可以通过分析不同类型的数据，包括实测数据、模拟数据和遥感数据等，来解决部分数据的丢失或评价方法的不足等问题。
数据挖掘与模式识别数据挖掘和模式识别是现代技术领域中非常重要的领域，它们有助于揭示数据背后的信息和趋势，并帮助我们做出更好的决策。
在这篇文章中，我们将探讨数据挖掘和模式识别的概念、原理和应用。
一、数据挖掘的概念和原理数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和模式的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术方法，通过分析和挖掘数据中的隐藏模式、关联规则和趋势，来发现数据中的知识。
数据挖掘的原理包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估。
首先，数据预处理是为了清洗和转换数据，以便使其适合使用。
其次，特征选择是选择最重要的特征来建立模型。
然后，模型构建是根据数据集构建模型，并通过算法来学习模型的规律。
最后，模型评估是通过对模型进行测试和验证来评估其性能。
数据挖掘广泛应用于商业、医疗、金融等领域。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业预测销售趋势、分析顾客行为和市场需求。
在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生诊断疾病、发现新的治疗方法。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行预测风险、识别欺诈行为。
二、模式识别的概念和原理模式识别是根据事先建立的模型，通过对输入数据的分析和对比，来识别目标对象的过程。
它借鉴了统计学、概率论和机器学习等方法，以发现和提取数据中的有用信息和模式为目标。
模式识别的原理主要包括特征提取、模型训练和模式识别。
首先，特征提取是通过选择合适的特征来降低数据维度，并突出目标对象的特点。
其次，模型训练是建立模型并通过训练集来学习模型的规律。
最后，模式识别是通过输入新数据，利用已经训练好的模型来进行目标对象的识别。
模式识别在计算机视觉、语音识别、生物特征识别等方面有广泛应用。
在计算机视觉领域，模式识别可以帮助识别图像中的物体、人脸等信息。
在语音识别领域，模式识别可以识别和转换语音信号为文字。
在生物特征识别领域，模式识别可以通过指纹、虹膜等生物特征进行个人身份的识别。
三、数据挖掘与模式识别的关联数据挖掘和模式识别在某些方面有相似之处，同时也有一些区别。
调查数据挖掘和模式识别技术对土壤数据挖掘摘要：数据挖掘已经成为主要的研究方向之一域，在近数十年来，以提取隐含的和有用的数据。
这种知识可以被人类轻松认知。
最初，这方面的知识提取和计算评估采用手工统计技术。
随后，半自动数据挖掘技术的出现，因为进步的技术。
这样的进步也是在形式存储从而提高分析的需求。
在这样的情况下，半自动化的技术已成为低效率的。
因此，自动化的数据挖掘技术引入到合成知识有效。
数据现有文献的调查挖掘和模式识别土壤数据挖掘呈现本文。
在农业土壤中的数据集的数据挖掘是一个比较新的研究领域。
有效的技术可开发和专为解决在使用数据挖掘复杂的土壤数据集。
关键词：数据挖掘，模式识别，土壤数据挖掘一、引言这个数据挖掘的软件应用包括各种已经开发了商业方法和研究中心。
这些技术已被用于工业，商业和科学用途。
例如，数据挖掘技术已经被用来分析大数据集和建立有用的分类和模式的数据集。
农业和生物研究的研究中使用的各种数据分析的技术，包括，天然树，统计机器学习和其它分析方法。
本文研究的，如果新的数据挖掘可以建立技术将改善的有效性和准确性大型数据集的土壤分类。
在特别地，本研究工作的目的是比较数据的性能在土壤局限性和土壤条件挖掘算法方面的以下特点：酸度，碱度与钠含量，盐分，低阳离子交换容量，磷的固定，有开裂和溶胀性能，深度，土壤密度和营养素含量。
使用标准的统计分析技术是既费时又昂贵。
如果可以发现替代的技术，以改善这个过程中，在土壤中的分类的改进可能结果。
农业是每个国家都以其核心竞争力。
但是在印度然而，它只占17％总的国内生产总值。
随着城市化进程加快，这将是粮食生产的挑战越来越多的人用更少的土地和水。
农业或养殖是任何国家的脊梁经济性，因为大量人口生活在农村地区，是直接或间接依赖农业为生。
来自农业收入形成了养殖的主要来源社区。
作物收割的基本要求是水资源和资金购买种子，化肥，农药，劳动力等多数农民通过提高资本要求牺牲其他必要的支出，而当它是仍然不足，他们求助于信贷从银行等渠道和民间金融机构。
在这种情况下，该还款取决于作物的成功。
如果作物由于多种因素失败即使一次时，如不良的天气、土壤类型不好，过度和过早应用这两种化肥和农药;掺假的种子和农药等，然后他推入严重危机造成了严重的压力。
此外，该植物生长取决于多种因素，如土壤类型、作物类型和天气。
由于缺乏植物生长信息和专家建议，大多数农民无法获得良好的收益。
土壤性质的知识大多来源于土壤调查努力。
土壤调查，或土壤制图，是确定土壤类型或土壤覆盖的其他属性在一个过程，并将其映射为他人理解并使用。
对于土壤调查主要数据通过实地采集采样和遥感支持。
利用从收集的这项研究工作的测试数据集世界土壤信息- ISRIC（国际土壤参考和信息中心）。
在ISRIC-WISE 3.1版土壤的排放数据库（WISE3世库存势）是从一个大范围的土壤剖面并且遵从许多专业人士从世界各地收集到的数据。
从而主土壤数据和任何二级数据导出他们可以利用地理信息系统的空间单位挂钩世界土壤图以及更近的土壤和地形（SOTER）数据库通过土壤传说中的代码。
WISE3是关系数据库，使用编译MS-ACCESS。
它可以处理数据：（一）土壤分类;（二）土天边的数据;（三）数据的来源;和用于方法确定分析数据。
在WISE3档案数据来源于来自260多个不同的来源，模拟和数字。
的型材大约有40％是从辅助提取数据集，包括各种土壤和地形数据库和FAO土壤数据库，持有多种来源的数据整理。
WISE3持有选定的属性数据10253个土壤剖面，有些47800个视野，来自149个国家。
在未来，这些数据集与各种数据挖掘的分析技术可能产生的成果有助于研究人员。
二、材料和方法在数据挖掘的技术迅速增长是由于（ⅰ）大型存储设备的成本下降，提高易用性采集的数据通过网络，（二）稳健发展，高效的机器学习算法来处理这些数据，并（三）计算能力的成本下降，从而利用密集计算的方法对数据进行分析。
数据挖掘仅仅代表一组从原始数据中提取模式目的的特定的方法和算法。
在DM过程已经发展由于巨大必须被处理的区域更容易，如数据的量：商业，医疗行业，天文学，遗传学。
此外，成功的超常规发展硬件技术使得存储的大容量硬盘的出现，事实上许多挑战的出现问题在操作数据的巨大的量。
当然，这里最重要的方面是对快速增长互联网。
DM过程的核心在于应用方法和为了算法发现和提取模式存储的数据，但在此之前的步骤的数据必须进行预处理。
众所周知，简单的使用DM算法无法产生了良好的效果。
因此，发现的整个过程在原始数据有用的知识包括顺序应用以下步骤：在应用领域，创造一个目标数据集的基础上通过集中的一个子集选择数据的一种智能的方式变量或数据样本，数据清洗和预处理，数据缩减和投影，选择数据挖掘任务，选择的数据挖掘算法，数据挖掘步骤，解释挖掘模式与可能返回的任何一个前面的步骤和巩固知识的发现。
在DM包含许多研究领域，如机器学习，数据，数据库，统计模式识别，人工智能，数据采集专家系统和数据可视化。
这里最重要的目标是从数据和模式中提取带来有用的知识成可以理解的形式。
这是建议获得的信息是浅显的，以解释的使用的容易性。
整个过程的目的是获得从低级别的数据的高级数据。
数据挖掘涉及到装修款或确定从模式的观测数据。
拟合模型发挥作用推断的知识。
通常情况下，一个数据挖掘算法构成以下三种组件。
(模型：该模型的功能（例如，分类，聚类）和它的代表性形式（如线性判别，神经网络）。
模型包含的是从该数据确定参数。
(选择标准：一个基础的偏好一个模型或一组对另一参数，取决于给定的数据。
(搜索算法：一个规范算法寻找特定的模式，参数，给出的数据，模型（s）和一个优先标准。
一个特定的数据挖掘算法通常是为实例模型/偏好/搜索组件。
在当前的数据挖掘比较常见的模式功能做法包括：1、分类：分类一数据项到几个预定义分类。
2、回归：一个数据项映射到实值的预测变量。
3、聚类：映射一个数据项分成几个集群之一，其中，集群是数据项的自然分组基于相似性指标或概率密度模型。
4、规则产生：提取从数据分类规则。
5、关联规则挖掘：描述了在不同的关联关系属性。
6、聚合：提供一紧凑描述为数据的子集。
7、依靠建模：介绍显著变量之间的相关性。
8、序列分析：连续模式模式，如时间序列分析。
我们的目标是模型的过程中产生的状态序列或提取和报告偏差和趋势随着时间的推移。
虽然，有很多技术在数据可用，如人工神经网络，K近邻，K指的做法。
人工神经网络：人工神经网络（ANN）的灵感来自于人脑的研究体系，人工神经网络（ANN）网络中每个节点代表一个神经元，每个链接表示方式两个神经元相互作用。
每个神经元执行非常简单的任务，而该网络的代表其所有的神经元的工作是能够执行更复杂的任务。
神经网络是一个相互联系的一套输入/输出单元，其中每个连接的重与之相关联。
该网络通过学习微调权重，以便能够预测输入样本的呼叫标签在测试阶段。
人工神经网络是一个新的在洪水预报中使用的技术。
ANN的优点在造型的降雨量方法和流失的关系在传统技术洪水预报。
神经网络具有比在常规方法的几个优点计算。
有更多的时间用于获取任何问题解决方案，ANN是非常适合的状态，神经网络方法成功地提前一周预测了病虫害发生率攻。
提前一周函数提供由一种替代从更容易获得的土壤估计土壤参数数据。
所使用的两种常见的方法来开发的PTF是多线性回归方法和神经网络。
多元线性回归和神经网络模型（前馈回来传播网络）被雇用开发此函数功能使用预测土壤参数土，沙，淤泥，SP，BD容易衡量的特征和有机碳。
人工神经网络已经成功的其他土壤性质，如旱地盐度的分类。
由于其解决复杂或能力喧闹的问题，人工神经网络被认为是是一个合适的工具，一个困难的问题，如估计在土壤有机碳。
支持向量机：支持向量机（SVM）是二元分类。
SVM是能够在两个不相交的数据样本进行分类类。
其基本思想是背后分类样本数据成线性可分。
支持向量机是一组用于与监督学习方法分类和回归。
在简单的话给定的一组训练示例，每一个标记为属于两个一类别，一个SVM 训练算法构建了一个模型，预测是否有新的例子属于一类或等。
支持向量机用于评估的时空特征土壤水分的产品。
决策树：决策树是目前使用的分类算法在数据挖掘和机器学习。
决策树是机器的一个新领域学习是涉及算法收购在形式，如概念结构化的知识，决策树木和歧视蚊帐或生产规则。
应用干旱相关的数据进行抗旱数据挖掘技术风险管理显示了高级地理空间的成功决策支持系统（GDSS）。
规定数据挖掘方法是用于方法之一作物决策。
研究已在澳大利亚进行了估算一范围内的土壤性质，包括有机碳（亨德森等人，2001）。
在全国性的数据库有11483点的土壤可用来预测在土壤中的有机碳。
增强决策树工具（立体派），用于连续输出本研究的相关性的预测值和实际的有机碳之间水平。
K近邻：K近邻技术在数据挖掘中的分类技术之一。
它不有任何的学习阶段，因为它使用的训练集的每时进行的分类。
最邻近搜索（NN）也被称为邻近搜索，相似性搜索或最近点的搜索是查找一个优化问题最近点的度量空间。
K近邻应用于日常模拟降水和其他天气变数（拉贾戈帕兰和拉尔，1999）。
贝叶斯网络：一个贝叶斯网络是一个图形化模型编码之间的概率关系。
当结合使用统计技术图形模型有几个优势数据分析。
一、因为模型编码的依赖各变量之间的，它很容易处理的情况下一些数据项丢失。
二、贝叶斯网络可以用于学习的因果关系，因此可以用来获得理解一个问题域并预测干预的后果。
三、因为该模型具有两者的因果和概率语义，它是一个理想的用于组合现有知识表示（通常进来因果形式）和数据。
四、贝叶斯统计与贝叶斯网络相结合的方法提供了一种为避免过度拟合高效和有原则的做法数据挖掘应用的数据发展农业基于贝叶斯网络受到影响Huang等。
（2008）。
据他介绍，贝叶斯网络是一个强大的工具，处理不确定性，并广泛应用于农业数据集。
他开发了型号为农业基于贝叶斯网络学习方法的应用。
结果表明，贝叶斯网络是一个可行的和高效。
K均值的方法：K均值法是使用集群技术，数据挖掘。
背后的想法在K均值算法很简单，某些分区以K簇中的数据，群集的中心可计算为所有属于一个簇样品的平均值。
群集的中心可被看作是代表集群。
该中心是相当接近所有集群中的样品。
模糊逻辑：模糊逻辑是多值逻辑的一种形式从模糊集理论推导处理的推理是近似的而不是准确的。
在接受“清脆的对比逻辑“，其中二进制集具有二进制逻辑，模糊逻辑变量可以具有真值是0和1之间的范围内，并且不限制在两个真值经典的命题逻辑。
此外，当语言变量的使用，这些度可由特定管理功能。
模糊逻辑成为1965年的结果模糊集理论由卢特菲扎德建议。
虽然模糊逻辑已经被应用到很多领域，从控制理论人工智能，它仍然是争议大多数统计学家，谁喜欢贝叶斯逻辑，并跻身一些控制工程师，谁喜欢传统的二值逻辑。
