2025年大学（智慧农业技术）农业智能化综合测试试题及答案.doc

2025年大学（智慧农业技术）农业智能化综合测试试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共40分）
答题要求：本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 以下哪种技术不属于农业智能化中数据采集的常用技术？
A. 传感器技术
B. 卫星遥感技术
C. 区块链技术
D. 无人机测绘技术
2. 农业物联网的核心是通过（ ）实现农业生产环境和设备的智能化监测与控制。
A. 网络通信
B. 传感器
C. 云计算
D. 大数据分析
3. 智能农业决策支持系统主要利用（ ）来为农业生产决策提供依据。
A. 历史数据
B. 实时监测数据
C. 专家知识和模型
D. 以上都是
4. 精准农业中，用于定位和导航农业机械的关键技术是（ ）。
A. GPS技术
B. GIS技术
C. RS技术
D. 北斗卫星导航系统
5. 以下关于农业大数据特点的描述，错误的是（ ）。
A. 数据量大
B. 类型单一
C. 增长速度快
D. 价值密度低
6. 人工智能在农业中的应用不包括（ ）。
A. 图像识别病虫害
B. 智能灌溉系统控制
C. 农产品质量追溯
D. 编写农业生产计划
7. 农业智能化中，能够实现农产品质量追溯的技术是（ ）。
A. 区块链技术
B. 云计算技术
C. 边缘计算技术
D. 虚拟现实技术
8. 智能温室中调节温度、湿度和光照等环境参数的主要设备是（ ）。
A. 通风设备
B. 遮阳网
C. 灌溉系统
D. 环境控制系统
9. 以下哪种农业机器人主要用于果园采摘作业？
A. 除草机器人
B. 施肥机器人
C. 采摘机器人
D. 耕地机器人
10. 农业智能化发展的基础是（ ）。
A. 农业信息化
B. 农业机械化
C. 农业现代化
D. 农业产业化
11. 用于分析农业数据的常用算法不包括（ ）。
A. 决策树算法
B. 遗传算法
C. 深度学习算法
D. 冒泡排序算法
12. 农业物联网中传感器节点的能量供应主要依靠（ ）。
A. 太阳能
B. 电池
C. 有线供电
D. 风力发电
13. 智能农业中，通过对农产品生长环境数据的分析，可实现（ ）。
A. 精准施肥
B. 提高农产品产量
C. 降低生产成本
D. 以上都是
14. 以下关于农业智能化对农业生产影响的说法，正确的是（ ）。
A. 提高生产效率，降低劳动强度
B. 减少资源浪费，实现可持续发展
C. 提升农产品质量和安全性
D. 以上都是
15. 农业大数据平台的构建需要整合（ ）等多方面的数据。
A. 气象数据
B. 土壤数据
C. 作物生长数据
D. 以上都是
16. 智能农业决策支持系统中的模型不包括（ ）。
A. 作物生长模型
B. 病虫害预测模型
C. 物流配送模型
D. 产量预测模型
17. 以下哪种技术可用于农业生产中的精准灌溉？
A. 土壤湿度传感器
B. 流量传感器
C. 压力传感器
D. 以上都是
18. 农业智能化发展面临的挑战不包括（ ）。
A. 技术成本高
B. 数据安全问题
C. 农民接受度高
D. 人才短缺
19. 智能农业中，利用（ ）可实现对农业设备的远程监控和管理。
A. 移动互联网
B. 物联网平台
C. APP
D. 以上都是
20. 农业智能化的发展趋势不包括（ ）。
A. 智能化程度不断提高
B. 应用领域不断拓展
C. 与传统农业完全分离
D. 与其他产业深度融合

第II卷（非选择题 共60分）
21. （10分）简述农业智能化的概念及其包含的主要技术领域。
22. （10分）说明农业物联网在农业生产中的作用和优势。
23. （10分）阐述智能农业决策支持系统的组成和工作原理。
24. （15分）阅读以下材料：
随着农业智能化的发展，某地区引入了智能灌溉系统。该系统通过土壤湿度传感器实时监测土壤湿度，根据作物需水情况自动控制灌溉设备的开启与关闭。同时，结合气象数据预测未来天气变化，提前调整灌溉策略。经过一段时间的运行，该地区的水资源利用率显著提高，作物产量也有所增加。
问题：请分析智能灌溉系统在该地区取得良好效果的原因，并说明其对农业生产的意义。
25. （15分）阅读以下材料：
在农业智能化进程中，农产品质量安全追溯体系逐渐建立。通过区块链技术，将农产品从种植、养殖、加工到销售的各个环节信息进行加密存储和共享。消费者通过扫描农产品二维码，即可获取该产品的详细生产信息，包括产地环境、施肥用药情况、采摘时间等。
问题：请论述农产品质量安全追溯体系对保障农产品质量安全的作用，并分析区块链技术在其中的优势。

答案：
1. C
2. B
3. D
4. A
5. B
6. D
7. A
8. D
9. C
10. A
11. D
12. B
13. D
14. D
15. D
16. C
17. D
18. C
19. D
20. C

21. 农业智能化是指利用现代信息技术，如物联网、大数据、人工智能、云计算等，对农业生产、经营、管理、服务等环节进行智能化改造和升级，实现农业生产过程的精准化、高效化、智能化，提高农业生产效益和质量，促进农业可持续发展。主要技术领域包括农业物联网技术、农业大数据技术、人工智能技术、智能农业装备技术、农业信息化技术等。

22. 作用：实时监测农业生产环境参数，如温度、湿度、光照、土壤湿度等；实现农业设备的远程控制和自动化管理；提高农业生产的精准性和可控性。优势：提高生产效率，降低人工成本；减少资源浪费，提高资源利用率；提升农产品质量和产量；实现农业生产的智能化和现代化管理。

23. 组成包括数据库、模型库、知识库、推理机、人机交互界面等。工作原理：通过收集、整理和存储农业生产相关的数据，建立各种模型和知识库；当用户提出决策问题时，推理机根据输入的数据和知识，运用模型进行分析和推理，生成决策建议，通过人机交互界面呈现给用户，辅助用户做出科学的农业生产决策。

24. 原因：实时监测土壤湿度，能准确把握作物需水情况，避免过度灌溉和灌溉不足；结合气象数据提前调整灌溉策略，适应天气变化；实现自动控制灌溉设备，提高灌溉精准度。意义：提高水资源利用率，减少浪费；保障作物生长环境适宜，增加作物产量；降低人工操作成本，提高农业生产效率；推动农业生产向智能化、精准化方向发展。

农产品质量安全追溯体系作用：让消费者清楚了解农产品生产全过程信息，增强对农产品质量安全的信任；便于监管部门及时发现和处理质量安全问题，保障市场秩序。区块链技术优势：信息加密存储，不可篡改，保证数据真实性和完整性；各环节信息共享，提高追溯效率和透明度；增强消费者对农产品质量安全的信心，促进农产品市场健康发展。