精准施肥通过获取土壤养分含量,针对不同土壤不同作物进行平衡施肥。但是,大量的土壤养分采集和化验会增加农作物的种植成本,因此,合理划分采样网格,减少采样数量是十分必要的。科技的进步带动着各行各业的技术发展,而数据挖掘技术在各个行业领域的应用也日益风靡,主要的应用领域有各个传统行业、金融业、IT业等。数据挖掘与精准施肥技术相结合目前是本论文研究的重点内容。在农田作业施肥这一重要工作时,若可以根据作物以及土壤的实际情况来合理使用养料,可以更有效的促进作物的成长,同时有可能在节约养料和环境保护的问题上做出较大贡献。针对精准施肥这一个问题,数据挖掘技术可以根据土壤养分的采样样本对土壤单元进行重新聚类划分,根据划分的结果,务农人员就可以根据新的土壤分块进行重新采样,再进行针对性的施肥。这样可以大大减少了采样的个数,从而使采样以及化验成本降低,可以促使这一精准施肥的方案能够普及到各个地方。本文首先采用灰色模型对土壤养分含量进行了预测,并考虑到实际空间中各个对象之间的影响,针对模型缺少空间信息的特点,增加了空间自相关系数,对灰色模型进行了改进,改进后预测平均准确率达到87.2%,然后运用数据挖掘聚类算法中的K-means算法,以土壤中采样点的氮、磷、钾含量为数量依据,对各个采样点进行聚类,相邻的采样单元融为一个新的单元,这样将原有的采样布局进行了重新划分,并有效的减少了采样点个数,再次进行采样的时候就可以根据新的布局进行采样,即可达到效果。预测后的数据和实际数据聚类结果相似程度达到了87.6%,因此,此方法可应用到实际中去。本研究的数据采集是通过GIS技术的支持来获取土壤中养分含量信息,对吉林省榆树市弓棚镇十三号村试验田进行了四年的采样结果进行了预测和采样的优化布局,然后根据新的采样结果形成新的采样布局地形分布图,最后大大降低了采样成本,对农田进行精准施肥。试验过程中,主要利用R语言的数据挖掘统计功能,将预测结果的采样点布局优化后,再与实际值的采样点布局优化进行对比分析。通过对比分析可知,预测结果准确率高,预测后结果与实际值的聚类布局优化结果相差较小,因此,该算法对实际参考具有很高的价值,可以为相关部门提供参考依据。