随着信息技术的发展,数据挖掘技术在很多领域得到了应用,主要包括人工智能、模式识别和生物等领域。精准施肥与数据挖掘的应用相结合也目前的热点问题。在玉米种植过程中,合理的施肥可有效促进玉米生长,然而,没有依据和针对性的施肥可能导致低肥力土壤施肥不足,高肥力土壤施肥过量。针对这一点,数据挖掘技术可以对土壤肥力进行分级,根据分级的结果,农民就可根据土壤肥力的具体情况有针对性地进行施肥。本文采用聚类分析中基于密度的OPTICS算法,并应用了采用网格和信息熵改进的OPTICS算法,实现了根据土壤中取样本点的N、P、K和有机质含量,计算每个土壤样本点的核心距离和可达距离,并不是产生聚类结果,而是形成个簇排序,形成的排序代表了样本点的分类结果,清晰地对土壤进行分级,农民就可以依照分级的结果进行科学施肥。通过对吉林省长春市农安县合隆镇陈家店村三个试验田的土壤肥力进行分级,表明分级结果符合土壤肥力的实际情况,利用养分平衡法形成施肥模型,根据模型计算不同级别土壤对应的N、P、K等有机质的施肥量,进行科学施肥。最后形成精准施肥决策系统,系统设计主要采用C#语言,形成施用化肥处方图,将该处方图导入变量施肥机内,变量施肥机根据GPS采集的地理位置的相关信息与处方图结合,进行有针对性地变量施肥。通过陈家店村进行应用,与传统施肥相比较,化肥投入节约了20.5%,玉米增产约15%,该系统为科学施肥提供决策方案,达到减少化肥投入、增加农作物产量的目的。