随着人口的增长和社会经济的快速发展,社会对土壤的产出比不断加大。在投入一定的情况下怎么提高土壤的产出已是当前精准农业主要解决的问题。数据挖掘致力于解决从海量数据中发隐藏的对人类有潜在价值的信息,粗糙集基于数据集合的思想,为数据挖掘提供一个新的思想和方法。本文主要是围绕粗糙集和决策树相结合,针对前人在对拥有多个具有同一正区域个数的属性粗糙集属性选择标准模糊不力的情况下,从理论和实际应用都进行了深入的研究。本文的研究工作具体如下：在粗糙集理论和决策树的基础之上,对于前人属性选择标准过于模糊不确定的不力情况,提出了新的属性选择标准,并理论分析了该算法的可行性；结合德惠市精准农业,通过基于正区域加权算法对德惠市耕地地力所做的分级结果与传统的份额里算法结果做下比较,证明了此方法在地力评价中是可行的。