2025 高中科技实践之智能农业入门课件.pptxVIP

一、智能农业：重新定义“面朝黄土背朝天”

演讲人

智能农业：重新定义“面朝黄土背朝天”

01

高中阶段的智能农业实践：从“观察者”到“创造者”

02

智能农业的“四梁八柱”：关键技术解析

03

结语：智能农业的未来，由你们书写

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目录

2025高中科技实践之智能农业入门课件

各位同学：

今天站在这里，我想先和大家分享一段我去年夏天的经历。在江苏盐城的一个智慧农业示范基地，我看到一位戴着平板电脑的农户轻触屏幕，大棚里的遮阳网便自动收拢，水肥一体化设备开始精准滴灌；无人机掠过稻田，实时传回的光谱图像在后台分析出病虫害区域；而田埂边的土壤传感器，正将温湿度、pH值等数据源源不断传到云平台——这不是科幻电影，而是当下中国智能农业的日常。作为一名深耕农业科技领域十余年的从业者，我深切感受到：智能农业不仅是农业现代化的未来，更是你们这一代青少年可以亲手参与、创造的实践舞台。接下来，我们将从“认知—技术—实践”三个维度，系统展开对智能农业的探索。

01

智能农业：重新定义“面朝黄土背朝天”

1从传统农业到智能农业的范式跃迁

传统农业的核心是“经验驱动”：农民依靠祖祖辈辈积累的节气规律、土壤观察、天气预判开展生产，“看天吃饭”是其典型特征。但这种模式面临着三重挑战：

资源约束：我国耕地占全球9%，却要养活20%的人口，人均耕地仅1.36亩（世界平均3.38亩），水资源人均占有量不足世界1/4；

效率瓶颈：传统种植中，化肥利用率仅35%（发达国家超50%），灌溉水利用率约50%（以色列达90%），人工成本占比超40%；

代际断层：农业从业者中50岁以上占比超60%，年轻人“逃离农村”现象普遍。

智能农业则以“数据驱动”为核心，通过物联网、大数据、人工智能等技术，将农业生产从“靠经验”转向“靠数据”，从“粗放式”转向“精准化”。举个直观的例子：过去判断番茄是否缺水，农民需要蹲在地里捏土看叶；现在通过埋在根区的土壤湿度传感器，0.1%的湿度变化都能实时上传，系统自动计算需水量并控制滴灌，误差不超过5毫升。

2智能农业的核心价值：“三省一增”

我曾参与过云南某高原蔬菜基地的智能化改造项目，项目实施前后的对比数据很能说明问题：

省水：滴灌系统替代漫灌，每亩年节水400立方米（相当于2个标准游泳池）；

省肥：变量施肥技术使化肥用量减少30%，但产量提升15%；

省力：原本100亩地需要8个工人，现在2人操作平台即可完成；

增效：产品优品率从65%提升至85%，错峰上市带来的溢价增收超20%。

这些数据背后，是智能农业对“农业本质”的重新诠释——它不仅是粮食生产的工具，更是资源高效利用的系统工程、生态保护的实践载体，甚至是乡村振兴的技术引擎。

02

智能农业的“四梁八柱”：关键技术解析

智能农业的“四梁八柱”：关键技术解析

要理解智能农业如何运行，必须拆解其底层技术逻辑。我们可以将其比喻为“农业生命体”：传感器是“神经末梢”，网络是“血管”，算法是“大脑”，执行设备是“四肢”。接下来，我们逐一解析这些关键技术模块。

1感知层：让土地“开口说话”

感知层的核心是各类传感器与监测设备，它们是智能农业的数据输入端。常见的传感器包括：

环境传感器：温湿度、光照强度、CO₂浓度（用于温室调控）；

土壤传感器：水分、EC值（电导率，反映肥力）、pH值、温度（决定根系活性）；

作物传感器：叶温传感器（判断蒸腾速率）、果实直径传感器（监测生长速度）；

气象站：风速、风向、降雨量（预防灾害性天气）。

我曾在山东寿光的蔬菜大棚里见过一套“田间小气候站”：直径不足30厘米的白色装置，集成了12种传感器，每5分钟采集一次数据，通过LoRa（低功耗广域网）传输到云端。农民说：“以前得半夜起来看温度计，现在手机上点一下，连明天凌晨2点的棚温都能预报。”

2传输层：让数据“跑起来”

数据从田间到云端的传输，依赖于物联网通信技术。常见的技术包括：

短距离传输：ZigBee（低功耗、自组网，适合大棚内传感器互联）；

中长距离传输：LoRa（覆盖10公里，适合大田种植）、4G/5G（实时性高，用于无人机图传）；

卫星通信：在偏远地区或海上农场，通过北斗卫星实现数据回传。

这里需要强调“低功耗”的重要性——田间传感器通常靠太阳能供电，一颗纽扣电池要支撑3-5年工作，因此传输协议必须极简。我参与过的一个项目中，团队将单个传感器的月数据流量压缩至50KB，相当于一条微信语音的1/20，真正实现了“让数据轻装上阵”。

3平台层：给农业装“大脑”

数据汇聚到云端后，需要通过农业大数据平台进行存储、分析与决策。平台的核心功能包括：

数据清洗：剔除异常值（如传感器被人为遮挡导致的极端温度）；

模型构建：基于历史数据训练作物生长模型（例如，番茄在花期的最佳温湿度组合）；

智能决策：通过算法给