2025年大學《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中，用于實時監(jiān)測土壤水分、溫度、光照強度的設(shè)備通常屬于哪種類型的數(shù)據(jù)源？(A)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源(B)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源(C)傳感器數(shù)據(jù)源(D)人文數(shù)據(jù)源2.農(nóng)業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)（如氣溫、濕度）通常具有強的時間相關(guān)性，在進行趨勢預測時，以下哪種時間序列分析方法更為適用？(A)線性回歸分析(B)K-Means聚類(C)ARIMA模型(D)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘3.為了實現(xiàn)對作物病蟲害的自動識別，智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)可能采用以下哪種人工智能技術(shù)？(A)自然語言處理(B)強化學習(C)計算機視覺(D)生成式模型4.在設(shè)計一個存儲大量歷史農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫時，應(yīng)優(yōu)先考慮使用哪種類型的數(shù)據(jù)庫？(A)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL）(B)NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）(C)專用時空數(shù)據(jù)庫（如PostGIS）(D)文件系統(tǒng)5.農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的特點通常不包括以下哪一項？(A)數(shù)據(jù)量巨大（Volume）(B)數(shù)據(jù)類型單一（Variety）(C)數(shù)據(jù)生成速度快（Velocity）(D)數(shù)據(jù)價值密度相對較高（Value）6.農(nóng)場主希望根據(jù)土壤養(yǎng)分數(shù)據(jù)和歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)，建立預測模型以優(yōu)化施肥方案，這主要涉及數(shù)據(jù)計算中的哪個環(huán)節(jié)？(A)數(shù)據(jù)采集(B)數(shù)據(jù)存儲(C)數(shù)據(jù)分析與建模(D)數(shù)據(jù)可視化7.在智能灌溉系統(tǒng)中，傳感器采集的土壤濕度數(shù)據(jù)需要經(jīng)過處理才能用于決策。以下哪種處理方法最直接地反映了數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題？(A)數(shù)據(jù)聚合(B)數(shù)據(jù)歸一化(C)異常值檢測(D)特征工程8.以下哪個技術(shù)概念最符合“精準農(nóng)業(yè)”的核心思想？(A)大規(guī)模機械化作業(yè)(B)基于區(qū)域的小農(nóng)管理(C)按需變量投入（如變量施肥、變量灌溉）(D)人工經(jīng)驗主導的耕作9.若要分析不同氣候區(qū)域?qū)δ撤N作物產(chǎn)量的影響，最適合采用的數(shù)據(jù)分析方法是？(A)聚類分析(B)回歸分析(C)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析(D)主成分分析10.將來自不同傳感器、不同來源的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)（如土壤、氣象、作物生長數(shù)據(jù)）整合到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺中，這個過程通常稱為？(A)數(shù)據(jù)清洗(B)數(shù)據(jù)集成(C)數(shù)據(jù)挖掘(D)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上。）1.智能農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)通常利用______技術(shù)來遠程監(jiān)控農(nóng)田環(huán)境參數(shù)。2.為了提高數(shù)據(jù)存儲和查詢效率，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計中需要考慮______原則。3.利用機器學習模型預測作物病蟲害發(fā)生概率，屬于數(shù)據(jù)計算中的______分析范疇。4.農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）架構(gòu)通常包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層和______層。5.數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為______或圖形的過程，以便于理解和分析。6.在精準施肥決策支持系統(tǒng)中，氮磷鉀（NPK）含量數(shù)據(jù)屬于______數(shù)據(jù)。7.農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的“3V”特征通常指______、______和______。8.為了減少不同傳感器數(shù)據(jù)采集標準不一帶來的問題，需要進行______處理。9.基于深度學習的作物識別系統(tǒng)主要應(yīng)用在智能農(nóng)業(yè)的______領(lǐng)域。10.設(shè)計智能農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)時，需要平衡技術(shù)先進性與用戶的______。三、簡答題（每題5分，共20分。）1.簡述在智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)預處理階段可能包含的幾個主要步驟及其目的。2.簡述傳感器網(wǎng)絡(luò)在智能農(nóng)業(yè)中的作用及其面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)。3.簡述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在預測作物產(chǎn)量方面的幾種可能應(yīng)用方式。4.簡述將傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)管理與數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能農(nóng)業(yè)管理相比，在管理理念上的主要區(qū)別。四、論述題（每題10分，共30分。）1.論述構(gòu)建一個智能化的精準灌溉系統(tǒng)需要綜合運用數(shù)據(jù)計算中的哪些關(guān)鍵技術(shù)，并說明各技術(shù)的作用。2.試述在智能農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)中，如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)實現(xiàn)對病蟲害的早期預警與智能診斷，并簡述可能的技術(shù)路線。3.結(jié)合當前技術(shù)發(fā)展趨勢，論述大數(shù)據(jù)分析在推動農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展方面可能發(fā)揮的作用以及面臨的挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.(C)2.(C)3.(C)4.(C)5.(B)6.(C)7.(C)8.(C)9.(B)10.(B)二、填空題1.傳感器2.數(shù)據(jù)規(guī)范化/標準化3.預測4.應(yīng)用5.圖形/圖表6.結(jié)構(gòu)化7.數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)生成速度快8.數(shù)據(jù)標準化/歸一化9.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)/作物管理10.學習成本/接受程度三、簡答題1.數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)分析和建模的基礎(chǔ)，主要步驟及其目的包括：*數(shù)據(jù)清洗：處理數(shù)據(jù)中的錯誤、缺失值和不一致性，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，目的在于得到干凈、可靠的數(shù)據(jù)。*數(shù)據(jù)集成：將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，目的在于綜合分析多源信息。*數(shù)據(jù)變換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合數(shù)據(jù)挖掘的形式，如數(shù)據(jù)規(guī)范化、歸一化，目的在于消除不同量綱和數(shù)據(jù)范圍對分析結(jié)果的影響。*數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)規(guī)模，如通過抽樣、聚合等手段，目的在于提高處理效率，降低存儲成本。2.傳感器網(wǎng)絡(luò)在智能農(nóng)業(yè)中的作用主要是實時、連續(xù)地采集農(nóng)田環(huán)境（如土壤溫濕度、光照、CO2濃度、作物生長指標等）和農(nóng)業(yè)操作（如灌溉量、施肥量等）數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和智能決策提供基礎(chǔ)。面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)包括：傳感器節(jié)點能量有限、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍和連通性、數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛯崟r性、環(huán)境惡劣對傳感器穩(wěn)定性的影響、海量數(shù)據(jù)的處理與管理、以及成本控制等。3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在預測作物產(chǎn)量方面的應(yīng)用方式可能包括：*回歸分析：建立產(chǎn)量與環(huán)境因素（氣溫、降水、光照）、土壤因素（肥力、水分）、農(nóng)藝措施（施肥、灌溉）等的數(shù)學模型，預測未來產(chǎn)量。*時間序列分析：利用歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)，分析產(chǎn)量變化趨勢，預測未來周期內(nèi)的產(chǎn)量。*機器學習分類/回歸模型：如支持向量機（SVM）、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，可以處理復雜的非線性關(guān)系，根據(jù)多種輸入特征預測產(chǎn)量。*關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)影響產(chǎn)量的因素之間的關(guān)聯(lián)性，例如某種肥料與產(chǎn)量的顯著正相關(guān)。4.傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)管理與數(shù)據(jù)驅(qū)動智能農(nóng)業(yè)管理的管理理念區(qū)別主要在于：*決策依據(jù)：傳統(tǒng)管理更多依賴經(jīng)驗、習慣和定性判斷；數(shù)據(jù)驅(qū)動管理則強調(diào)基于客觀數(shù)據(jù)、模型分析和量化評估進行決策。*管理方式：傳統(tǒng)管理往往是粗放式、經(jīng)驗式、區(qū)域化的；數(shù)據(jù)驅(qū)動管理傾向于精準化、精細化、按需投入、按需管理。*目標導向：傳統(tǒng)管理目標相對模糊；數(shù)據(jù)驅(qū)動管理目標更明確、可度量，并持續(xù)通過數(shù)據(jù)反饋進行優(yōu)化。*應(yīng)變能力：傳統(tǒng)管理對環(huán)境變化的適應(yīng)能力相對較弱；數(shù)據(jù)驅(qū)動管理通過實時監(jiān)控和預測，能更快速、主動地應(yīng)對變化。四、論述題1.構(gòu)建智能化精準灌溉系統(tǒng)需綜合運用的數(shù)據(jù)計算關(guān)鍵技術(shù)及其作用：*傳感器技術(shù)（數(shù)據(jù)采集）：通過部署土壤濕度、溫度、光照、氣象（溫濕度、降雨量）等傳感器，實時、準確地采集田間環(huán)境數(shù)據(jù)，為決策提供基礎(chǔ)。作用是獲取反映作物水分需求和實際環(huán)境狀況的第一手數(shù)據(jù)。*數(shù)據(jù)傳輸與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（數(shù)據(jù)傳輸）：利用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)（如LoRaWAN,NB-IoT,Wi-Fi,5G），將傳感器采集的數(shù)據(jù)可靠、低功耗地傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心。作用是構(gòu)建連接田間與決策系統(tǒng)的信息高速公路。*數(shù)據(jù)庫技術(shù)（數(shù)據(jù)存儲與管理）：使用數(shù)據(jù)庫（如時序數(shù)據(jù)庫InfluxDB，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL）存儲、管理海量的傳感器數(shù)據(jù)和歷史記錄。作用是提供數(shù)據(jù)的安全存儲、高效查詢和備份恢復能力。*數(shù)據(jù)分析與挖掘（數(shù)據(jù)處理與決策模型）：對采集的數(shù)據(jù)進行清洗、分析，建立作物需水模型、土壤水分動態(tài)模型，或利用機器學習算法預測作物需水量。作用是提煉有價值的信息，為灌溉決策提供科學依據(jù)。*數(shù)據(jù)可視化（監(jiān)控與展示）：通過儀表盤、手機APP等可視化界面，實時展示田間環(huán)境參數(shù)、作物生長狀況、灌溉計劃執(zhí)行情況等。作用是方便用戶直觀了解系統(tǒng)運行狀態(tài)和作物需求。*控制與執(zhí)行技術(shù)（系統(tǒng)執(zhí)行）：基于分析結(jié)果和預設(shè)規(guī)則，通過控制器自動調(diào)節(jié)灌溉設(shè)備（如水泵、電磁閥）的開關(guān)和水量。作用是將決策轉(zhuǎn)化為實際行動，實現(xiàn)按需灌溉。2.利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)實現(xiàn)病蟲害早期預警與智能診斷的技術(shù)路線：*數(shù)據(jù)采集：部署或利用現(xiàn)有高清攝像頭、無人機多光譜/高光譜相機等，采集作物葉片、果實、植株形態(tài)及病蟲害癥狀的圖像或光譜數(shù)據(jù)。同時結(jié)合氣象站數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)等環(huán)境因素。*數(shù)據(jù)預處理與特征提?。簩Σ杉降膱D像數(shù)據(jù)進行清洗（去噪、增強）、標注（收集已知病蟲害樣本），并利用圖像處理技術(shù)（如邊緣檢測、紋理分析）或深度學習模型（自動提取特征）提取病灶的形狀、顏色、紋理等特征。對光譜數(shù)據(jù)進行處理，提取與病蟲害相關(guān)的光譜特征。*模型訓練與診斷：利用機器學習（如支持向量機SVM、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN）或深度學習模型，在大量標注好的圖像/光譜數(shù)據(jù)集上訓練病蟲害識別模型。模型能夠?qū)W習區(qū)分不同病蟲害以及健康作物，實現(xiàn)對輸入新圖像/數(shù)據(jù)的智能診斷，輸出可能存在的病蟲害類型及其置信度。*早期預警：結(jié)合氣象數(shù)據(jù)預測模型（如基于歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)病蟲害發(fā)生規(guī)律），預測未來一段時間內(nèi)特定區(qū)域或作物發(fā)生病蟲害的風險等級。當診斷模型檢測到早期癥狀或風險預測達到閾值時，系統(tǒng)自動發(fā)出預警信息（通過短信、APP推送等）給農(nóng)場管理者。*知識庫支持：建立病蟲害知識庫，包含癥狀描述、發(fā)生規(guī)律、防治措施等信息，與診斷結(jié)果關(guān)聯(lián)，為用戶提供更全面的診斷報告和防治建議。3.大數(shù)據(jù)分析在推動農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展方面的作用及面臨的挑戰(zhàn)：*作用：*資源優(yōu)化配置：通過分析土壤、氣象、作物需水需肥數(shù)據(jù)，實現(xiàn)精準灌溉、精準施肥，減少水、肥、農(nóng)藥的過量使用，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境足跡。*提高作物產(chǎn)量與質(zhì)量：基于大數(shù)據(jù)的作物長勢監(jiān)測、病蟲害預警和精準管理，有助于提高單產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，保障糧食安全。*增強抗風險能力：通過對歷史和實時氣象、市場數(shù)據(jù)等的分析，預測極端天氣事件、市場波動風險，幫助農(nóng)民提前采取應(yīng)對措施，減少損失。*促進生態(tài)保護：分析農(nóng)業(yè)活動對環(huán)境（如水體、土壤、生物多樣性）的影響，為制定更科學的耕作方式和管理政策提供依據(jù)，推動綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展。*提升農(nóng)業(yè)韌性：支持農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的透明化和智能化管理，優(yōu)化資源配置，提高整個農(nóng)業(yè)系統(tǒng)應(yīng)對沖擊（如疫情、災(zāi)害）的能力。*挑戰(zhàn)：*數(shù)據(jù)孤島與標準化：農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分散在政府、科研機構(gòu)、企業(yè)、農(nóng)戶等不同主體手中，格式不一，標準缺乏，數(shù)據(jù)共享和整合難度大。*數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私安全：傳感器數(shù)據(jù)易受干擾，數(shù)據(jù)采集和傳輸可能存在丟失；農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)涉及生產(chǎn)秘密，數(shù)據(jù)隱私保護和安全面臨挑戰(zhàn)。*技術(shù)應(yīng)用門檻：大數(shù)