伴随着物联网技术的兴起和应用,基于位置服务的数据交换方式不断出现,越来越多的领域开始将重心放在数据本身,目前精准农业领域正是这样一个以信息技术为基础的领域。利用传感器检测和数据挖掘技术,人们能够准确、及时地控制农业耕作,实现生产效益最大化。本文所研究的数据挖掘方法着手于地理信息系统中的农机作业信息,对相关耕作指标进行精准测算,同时对耕作质量进行监测评估,使农机能够尽快地调整耕作状态,从而减小不合理耕作现象对于农业资源的浪费。首先,本文对现有农机管理系统中的设备耕作轨迹进行数据预处理,利用高斯克吕格投影变换将原有椭球坐标在数值和方向上尽量减少失真地投影成直角坐标;建立完善的农机轨迹数据集,利用轨迹点的深度信息获取采集轨迹坐标的耕作路段,利用距离和时间间隔将轨迹坐标做分段处理,利用段内线性插值方式弥补了实际设备采样不足的缺陷,提高了算法性能。其次,针对农机平台运行过程中的耕作面积及相关计算指标,本文提出了基于采集轨迹坐标的面积测算方法,能够在移动端精确测算农机设备当天耕作面积,同时利用等效轨迹乘以幅宽面积数值可以有效衡量轨迹重耕率,提出一种基于网格的面积测算算法覆盖计算耕作区域面积,从而获得耕作漏耕率。基于耕作轨迹的时间序列数据随着时间的不断推进,其体量会变得十分巨大,本文采用改进的网格聚类算法,将这些轨迹通过聚类形成地块,利用边缘检测算法提取地块边缘点和几何中心点,并用其代替原始耕作记录。采用基于特定数据索引的地图叠加算法将指定区域不同时间段图层叠加分析,进而检测历史重耕问题,提出采用区域交集方法快速计算历史重耕面积。最后,本文提出一种基于支持向量机分类的耕作质量评估方法,通过比较和筛选确定影响农机耕作质量的特征信息,将这些特征信息作为农机耕作质量的参考输入序列最小化支持向量机训练模型中,经过参数调优处理最终得到适用于当前数据平台的质量评估模型,为耕作提供客观的评估标准。