给出的附件数据是EXCEL表格形式

Excel表格是一种常见的电子表格文件格式，它由Microsoft Excel创建，用于存储、组织和分析数据。在您的案例中，如果附件包含的是EXCEL表格，它可能会包含以下内容：

1. **农作物信息**：可能包括农作物名称、亩产量、种植成本、预期销售量、销售价格等详细数据。
2. **地块信息**：平旱地、梯田、山坡地和水浇地的分类及各自的面积数据，以及大棚的信息，如位置、类型（普通或智慧）、面积等。
3. **轮作规则和限制**：如豆类作物种植频率的要求、连续种植限制、最小种植面积等策略。
4. **历史种植数据**：如果有过去的种植记录，可以帮助理解作物性能和生长周期。
5. **统计和收益数据**：可能包含过往各季度的产量、成本和收益等，作为预测模型的基础。

为了利用这些数据建立数学模型，你首先需要打开并解析Excel表格，提取所有必要的字段。然后，你可以使用Python的pandas库读取和操作Excel文件，比如`pandas.read_excel()`。接下来，你可以将这些数据转换成适合模型输入的形式，并依据上面提到的约束条件和目标函数编写代码。

例如，读取数据的步骤可能像这样：

import pandas as pd

df_data = pd.read_excel('附件.xlsx')  # 假设文件名为'附件.xlsx'
crop_data = df_data[['作物名称', '亩产量', '种植成本', '预期销售量', '销售价格']]
land_info = df_data[['地块', '类型', '面积']]  # 其他地块相关信息
rules = df_data['轮作规则']  # 作物轮作规则列

处理完数据后，你可以按照之前描述的方式构建数学模型，并结合这些数据计算出最优种植方案。