传统的施肥方法是根据经验和主观意愿在土地上平均施肥。然而，事实上，不同地块和不同时期土壤肥力差异很大，因此平均施肥会导致某些地区的肥力不足和某些地区的肥力过高。这种不合理的施肥方式，导致了资源浪费以及环境污染现象严重。精准农业中的精准施肥是基于土壤取样网络中的土壤养分含量进行施肥，使得整个土壤中养分平衡。目前，在变量施肥作业方面，普遍采用网格划分的方法进行采样。但往往在有些网格的土壤养分差异很小，甚至接近或小于变量施肥机的作业精度，这些网格采用不同的施肥处方是没有意义的。
　　本文在研究传统的DBSCAN算法基础上，提出了一种改进的DBSCAN算法，实验表明，该算法在运行效率上高于未改进算法；根据土壤中氮、磷、钾的含量，应用改进的DBSCAN算法对玉米种植土壤肥力进行了分级；同时，研究了不同施肥模式对春玉米生长特性及氮素利用率的影响；根据土壤肥力分级结果，利用养分平衡法计算出了每个级别土壤的施肥量；根据计算所得施肥量，利用SMSBasic软件制作施肥处方图，将该处方图导入变量施肥机内，就可指导变量施肥机进行变量施肥作业。
　　通过在吉林省农安县陈家店乡进行应用，结果与传统施肥相比较，化肥施用量减少25%，玉米增产约15%，实现了减少化肥投入，提高作物产量的目标。