2025年大学《信息与计算科学》专业题库—— 信息科学在农业领域的应用.docxVIP

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——信息科学在农业领域的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述信息科学在现代农业发展中的主要作用和意义。请至少列举三个关键方面，并分别进行简要说明。

二、

农业物联网（Agri-IoT）技术在精准农业中扮演着重要角色。请简述构成一个典型农业物联网系统的主要硬件组件及其功能，并说明数据在其中是如何流动和被利用的。

三、

大数据技术为农业决策提供了强大的数据支持。请简述农业大数据分析的主要流程，并指出在这一流程中可能遇到的数据质量挑战以及相应的应对方法。

四、

机器学习和深度学习技术在农业图像识别与分析方面有广泛应用。请分别解释以下两种技术的基本原理，并各举一个在农业领域（如作物监测、病虫害识别）的具体应用实例：

1.支持向量机（SVM）

2.卷积神经网络（CNN）

五、

遥感技术是获取大范围农业信息的重要手段。请简述利用多光谱或高光谱遥感影像进行作物分类的基本原理。在处理实际遥感数据时，通常需要进行哪些主要的预处理步骤？请选择其中两个步骤进行详细说明。

六、

智慧灌溉系统是精准农业的重要组成部分。请设计一个基于传感器数据的智能灌溉决策模型的基本框架。该模型应考虑哪些关键因素？如何根据这些因素决定是否以及如何进行灌溉？

七、

农业机器人技术正逐步改变传统的农业生产方式。请探讨将人工智能技术（如机器视觉、自然语言处理）应用于农业机器人的优势和挑战。举例说明人工智能如何提升农业机器人的作业精度或智能化水平。

八、

农产品质量安全追溯是现代农业的重要环节。请简述利用信息科学技术构建农产品质量安全追溯体系的基本思路。该体系应具备哪些核心功能？在实施过程中可能面临哪些技术或管理上的难题？

九、

农业气象预报对农业生产活动至关重要。请说明利用大数据和人工智能技术进行农业气象预报的基本原理。与传统的气象预报方法相比，其优势主要体现在哪些方面？

十、

试述将信息科学应用于农业领域可能带来的社会经济效益，并分析在此过程中可能存在的数据安全、隐私保护以及技术鸿沟等社会问题。作为信息与计算科学专业的学生，你认为应该如何应对这些挑战？

试卷答案

一、

信息科学在现代农业发展中的主要作用和意义体现在：

1.精准化与智能化管理：通过传感器网络、物联网、大数据、人工智能等技术，实现对作物生长环境、病虫害、产量等的精准监测和智能决策，提高资源利用率和生产效率。

2.自动化与效率提升：应用自动化控制、机器人技术等，实现农业生产的自动化操作（如播种、灌溉、施肥、收割），降低劳动强度，提高生产效率。

3.资源优化与环境监测：利用地理信息系统（GIS）、遥感（RS）等技术，对土地资源、水资源、环境状况进行监测、评估和管理，促进农业可持续发展。

二、

构成一个典型农业物联网系统的主要硬件组件及其功能：

1.传感器节点：安装在田间地头，用于采集各种环境数据，如土壤温湿度、光照强度、空气温湿度、CO2浓度、作物生长参数、病虫害信息等。

2.无线通信网络：负责将传感器节点采集到的数据传输到网关，常用的有ZigBee、LoRa、NB-IoT、Wi-Fi等。

3.网关：作为传感器网络与云平台之间的桥梁，负责收集来自无线通信网络的数据，进行初步处理和协议转换，并通过有线或无线方式将数据上传至云平台。

4.云平台/数据中心：负责数据的存储、管理、处理和分析，运行各种应用服务，如数据可视化、智能决策模型等。

5.执行器：根据云平台的控制指令，对农业生产环境进行主动干预，如自动控制灌溉阀门开关、风机、卷帘机等。

数据流动和利用流程：传感器节点采集数据-通过无线通信网络传输-网关收集和初步处理数据-数据上传至云平台-云平台进行存储、分析、可视化-决策系统根据分析结果生成控制指令-控制指令通过网关下达到执行器执行操作。

三、

农业大数据分析的主要流程：

1.数据采集：从各种来源（传感器、遥感、气象站、市场、历史记录等）收集结构化、半结构化和非结构化数据。

2.数据存储与管理：利用数据库或大数据平台（如Hadoop、Spark）存储和管理海量数据。

3.数据清洗与预处理：处理缺失值、异常值，进行数据转换、集成和规范化，提高数据质量。

4.数据分析与挖掘：应用统计分析、机器学习、深度学习等方法，发现数据中的模式、关联和趋势。

5.模型构建与评估：构建预测模型（如产量预测、病虫害预警）或分类模型（如作物识别），并评估模型性能。

6.结果解释与应用：解释分析结果和模型输出，为农业生产、管理、决策提供支持。

可能遇到的数据质量挑战及应对方法：

1.挑战：数据缺失。农业环境复杂，传感器