2025年大學《數據計算及應用》專業(yè)題庫——數據科學在農業(yè)領域的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每小題5分，共25分）1.簡述大數據技術在現代農業(yè)中面臨的主要挑戰(zhàn)及其相應的應對策略。2.比較機器學習中的監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習在農業(yè)數據分析和應用中的基本思想及典型應用場景。3.描述遙感技術在獲取作物生長信息方面的主要工作流程，并列舉至少三種通過遙感數據分析可以監(jiān)測的農業(yè)指標。4.解釋物聯網（IoT）傳感器在智能農業(yè)環(huán)境監(jiān)測系統中的作用，并說明數據傳輸和邊緣計算在此類系統中為何重要。5.簡述精準農業(yè)的核心目標，并列舉至少三個實現精準農業(yè)的關鍵技術環(huán)節(jié)。二、論述題（每小題10分，共30分）1.結合具體農業(yè)應用場景（如病蟲害預警、產量預測等），論述機器學習模型在農業(yè)領域發(fā)揮作用的必要性和優(yōu)勢。2.分析數據可視化在農業(yè)決策支持系統中的重要性，并舉例說明如何通過數據可視化技術呈現復雜的農業(yè)數據（如氣候變化對作物產量的影響）。3.探討發(fā)展“智慧農業(yè)”對推動農業(yè)現代化、提高農業(yè)生產效率和可持續(xù)性的意義，并指出當前發(fā)展過程中可能遇到的技術或非技術性障礙。三、應用題（每小題15分，共45分）1.假設你正在參與一個智慧農場項目，負責設計一個基于歷史氣象數據和作物生長數據的番茄產量預測模型。請簡述你會如何進行數據收集與預處理，選擇合適的機器學習模型，以及評估模型性能的步驟和指標。2.某研究團隊利用無人機遙感影像和地面?zhèn)鞲衅鲾祿荚诜治瞿硡^(qū)域小麥的葉面積指數（LAI）與土壤水分含量之間的關系。請闡述進行這項分析可能涉及的主要數據處理方法（包括數據融合）、適用的數學或統計模型，并說明如何利用分析結果指導精準灌溉。3.設想一個農業(yè)物聯網系統用于實時監(jiān)測牛舍內的溫度、濕度和氨氣濃度。請描述該系統的硬件組成（傳感器、通信設備等）和軟件架構（數據接收、存儲、處理與展示），并說明如何利用數據分析技術實現異常情況（如環(huán)境惡化）的自動報警功能。試卷答案一、簡答題1.挑戰(zhàn):數據量巨大、異構性強、采集處理成本高、數據質量參差不齊、缺乏領域專業(yè)知識支撐、數據安全與隱私保護壓力大。策略:采用分布式計算框架（如Hadoop）；開發(fā)通用數據采集與處理平臺；加強數據清洗和預處理技術；建立跨學科合作機制，引入農業(yè)專家；制定數據安全和隱私保護規(guī)范。2.監(jiān)督學習:通過帶有標簽的數據學習預測模型，適用于有明確目標的任務，如作物病害識別（輸入圖像，輸出病害類型）、產量預測（輸入歷史數據，輸出預測產量）。無監(jiān)督學習:對無標簽數據發(fā)現隱藏模式或結構，適用于探索性分析，如作物健康狀態(tài)聚類分析（根據多維度傳感器數據將作物分組）、異常事件檢測（如灌溉系統故障識別）。強化學習:智能體通過與環(huán)境交互學習最優(yōu)策略，適用于需要決策的場景，如自動駕駛農機路徑規(guī)劃、機器人精準作業(yè)（如采摘）。3.流程:獲取遙感影像（衛(wèi)星或航空）->數據預處理（輻射校正、幾何校正、大氣校正）->圖像解譯與分析（利用光譜、紋理、形狀等信息）->信息提取（如植被指數計算、作物類型識別、長勢監(jiān)測）->結果集成與應用。指標:作物葉面積指數（LAI）、植被覆蓋度、作物長勢指數（如NDVI）、土壤水分含量、土壤養(yǎng)分狀況、病蟲害發(fā)生面積。4.作用:傳感器實時感知農業(yè)環(huán)境參數（溫度、濕度、光照、土壤墑情、CO2濃度等），并將數據轉換為電信號。重要性:數據傳輸確保傳感器數據能實時或準實時地傳輸到監(jiān)控中心或云平臺；邊緣計算可以在靠近數據源處進行初步的數據處理和分析，降低延遲、減少網絡帶寬壓力、提高系統響應速度和可靠性，尤其適用于需要快速決策的場景（如自動噴淋、通風控制）。5.核心目標:實現按需投入（水、肥、藥等），優(yōu)化資源利用效率，提高農產品產量和質量，減少環(huán)境污染，降低生產成本。關鍵技術環(huán)節(jié):精準環(huán)境監(jiān)測（傳感器網絡）、精準變量投入（自動化設備如變量施肥機、變量噴藥機）、精準作業(yè)導航（GPS與機器人技術）、作物信息獲取與決策支持（遙感與圖像處理、數據分析與模型）。二、論述題1.必要性:農業(yè)生產面臨氣候變化、資源短缺、病蟲害爆發(fā)等復雜挑戰(zhàn)，傳統經驗式管理難以應對。數據科學能整合多源異構農業(yè)數據，挖掘數據中隱藏的規(guī)律和關聯，為精準決策提供科學依據。優(yōu)勢:提高預測精度（如產量、病蟲害發(fā)生趨勢）；優(yōu)化資源配置（水、肥、藥用量）；實現自動化和智能化管理（如智能灌溉、自動施肥）；提升抗風險能力；促進農業(yè)可持續(xù)發(fā)展。2.重要性:復雜的農業(yè)數據（如多年氣象序列、多傳感器實時數據、遙感影像數據）難以直觀理解。數據可視化可以將海量、高維數據以圖形化方式呈現，幫助用戶快速識別關鍵信息、發(fā)現數據間的關系和趨勢、理解復雜模式，從而支持更有效的農業(yè)監(jiān)測、管理和決策。舉例:通過折線圖展示歷史氣溫、降水與作物產量之間的關系；利用熱力圖顯示不同區(qū)域土壤養(yǎng)分分布或病蟲害密度；通過散點圖分析某種農資施用量與作物響應的關系；利用地理信息系統（GIS）地圖疊加展示氣候分區(qū)、灌溉設施分布和作物種植結構。3.意義:智慧農業(yè)通過集成物聯網、大數據、人工智能等技術，實現農業(yè)生產的數字化、網絡化、智能化，是農業(yè)現代化的關鍵路徑。它能顯著提高勞動生產率、土地產出率和資源利用率，降低生產成本和環(huán)境影響，保障農產品有效供給和質量安全，推動農業(yè)轉型升級和高質量發(fā)展。障礙:技術層面：傳感器成本與穩(wěn)定性、數據傳輸與存儲、算法精度與可解釋性、系統集成難度；非技術層面：農民數字素養(yǎng)與接受度、高昂的初始投資成本、數據標準化與共享困難、相關法律法規(guī)與政策支持不足、專業(yè)人才缺乏。三、應用題1.數據收集與預處理:收集歷史氣象數據（溫度、濕度、光照、降水等）、作物生長數據（生長天數、株高、葉面積、葉綠素含量等）、土壤數據（肥力、水分等）、可能的作物品種和種植密度信息。進行數據清洗（處理缺失值、異常值）、數據格式統一、數據標準化或歸一化、特征工程（構建新的有意義的特征，如積溫、水分脅迫指數等）。模型選擇:根據問題類型選擇模型。若為回歸問題（預測產量），可考慮線性回歸、支持向量回歸（SVR）、隨機森林、梯度提升樹（GBDT）等。若數據具有時間序列特性，可考慮ARIMA、LSTM等時間序列模型。選擇時需考慮數據量、特征維度、模型復雜度及可解釋性要求。性能評估:使用劃分好的訓練集和測試集進行模型訓練和測試。采用合適的回歸指標評估模型性能，如決定系數（R2）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）。通過交叉驗證確保模型的泛化能力。分析殘差，檢查是否存在系統性偏差。2.數據處理方法:數據融合是將來自不同來源（如多光譜遙感、高光譜遙感、多角度遙感、地面?zhèn)鞲衅鳎┑娜哂嗷蚧パa數據進行整合，以獲得更全面、準確的信息?？赡苌婕皵祿錅剩ù_保時空一致性）、數據融合算法（如加權平均法、主成分分析法、多傳感器數據融合模型）。數學/統計模型:可使用相關分析（如皮爾遜相關系數）初步分析LAI與土壤水分的關系。若為非線性關系，可使用回歸模型，如多元線性回歸、非線性回歸（如多項式回歸）、機器學習模型（如支持向量回歸SVR、隨機森林）進行建模預測。若需分類（如判斷是否缺水），可使用分類算法（如邏輯回歸、支持向量機、K近鄰）。指導灌溉:基于模型預測結果，設定LAI與土壤水分含量的閾值。當監(jiān)測到LAI低于下限或土壤水分低于安全閾值時，觸發(fā)灌溉指令；當LAI和土壤水分處于適宜范圍時，暫?；驕p少灌溉，實現按需精準灌溉，節(jié)約水資源。3.硬件組成:傳感器（溫濕度傳感器、氨氣傳感器、光照傳感器等）、數據采集器（匯集傳感器數據）、無線通信模塊（如LoRa、NB-IoT、WiFi、Zigbee，將數據傳輸到網關或云平臺）、網關（連接傳感器網絡與互聯網）、服務器（數據存儲與處理）、終端顯示設備（如監(jiān)控電腦、手機APP）。軟件架構:數據接收層（協議解析、數據入庫）；數據存儲層（關系型數據庫或時序數據庫存儲傳感器數據）；數據處理層（數據清洗、數據轉換、特征提取、實時分析）；數據分析與模型層（實現異常檢測算法，如閾值判斷、統計過程控制SPC、機器學習模型）；應用服務層（提供API接口、報警推送、可視化展