目标函数和约束条件如下，主要解决的是这七年在这27块地上种植农作物的问题，农作物有15种，如何通过LINGO代码求解这七年每一年在每块地上种植什么农作物以及种植亩数，使目标函数最大，其中同一种农作物不能种植太分散

LINGO软件是一个专门用于解决线性、非线性、整数和随机优化问题的建模语言和求解器。在您提到的农作物种植问题中，我们需要定义目标函数和约束条件来构建一个优化模型。由于您没有提供具体的数学表达式和约束条件，我将给出一个通用的LINGO代码框架，您可以根据实际问题进行调整。

目标函数可以是最小化成本或者最大化收益，取决于您的具体情境。约束条件可能包括但不限于土地使用限制、农作物种植面积限制、轮作要求（即同一种农作物不能连续种植在同一块地上），以及对于作物种植分散程度的要求。

以下是一个简化的LINGO代码示例，用于建立模型框架：

! 定义决策变量;
SETS:
LAND /1..27/: AREA, CROPS; ! 地块和面积;
CROPS /1..15/: PROFIT; ! 农作物和收益;
ENDSETS

DATA:
! 假设每块地的最大种植面积;
MAX_AREA(LAND) = ...;
! 每种作物的收益;
PROFIT(CROPS) = ...;
END

! 目标函数，最大化总收益;
MAX = @SUM(LAND: @SUM(CROPS: PROFIT(CROPS) * X(LAND, CROPS)));

! 约束条件;
! 每块土地的总种植面积不超过其最大面积;
@FOR(LAND(J):
    @SUM(CROPS(I): X(LAND(J), CROPS(I))) <= MAX_AREA(LAND(J))
);

! 每种作物在每块土地上的种植面积;
@FOR(CROPS(I):
    @FOR(LAND(J):
        X(LAND(J), CROPS(I)) >= 0
    );
);

! 农作物种植分散性的约束（这里需要具体定义分散性的计算方式）;
! ...

END

! 定义决策变量;
@BIN(X);

请注意，上述代码中`X(LAND, CROPS)`是一个二维决策变量数组，表示每块土地上每种作物的种植面积。您需要根据实际情况定义收益数据、最大种植面积以及其他可能的约束条件。轮作和分散性约束需要更详细的信息才能准确构建。

在LINGO中，决策变量前使用`@BIN`定义为二进制变量，这意味着该变量只能取0或1的值，适用于某些作物只能种植或不种植的情况。

对于同一种作物不能种植太分散的约束，您可能需要定义额外的指标或者逻辑来限制作物种植的分布。例如，您可能需要跟踪每个作物在相邻土地上的种植情况，并通过约束条件来限制这种情况发生的频率。

请根据您的具体需求调整和补充上述代码，以便更准确地反映您的问题。