智慧农业 AI 应用专员岗位招聘考试试卷及答案

智慧农业AI应用专员岗位招聘考试试卷及答案试卷部分一、填空题（共10题，每题1分）1.智慧农业中土壤湿度传感器多采用______原理。2.作物病虫害识别的主流AI模型为______。3.农业物联网短距离通信常用协议是______。4.智慧灌溉决策需结合土壤墒情、气象数据和______。5.无人机巡检农业场景中，多光谱相机用于监测______。6.智慧农业数据存储常用NoSQL数据库和______。7.AI辅助农业种植的核心是______。8.农业物联网传感器节点常采用______供电。9.农业产量预测的AI模型常基于______分析。10.智慧农业AI实现精准作业的基础是______。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.下列不属于智慧农业AI应用场景的是？A.病虫害自动识别B.精准施肥C.人工采摘规划D.产量预测2.农业无人机搭载的AI系统主要用于？A.远程控制灌溉B.作物长势监测C.土壤采样D.人工播种3.土壤墒情实时采集不依赖于？A.电容传感器B.电阻传感器C.卫星遥感D.物联网节点4.AI模型训练中，农业病虫害图像预处理不包括？A.图像增强B.标注分类C.数据清洗D.模型调参5.农业物联网长距离通信常用协议是？A.ZigBeeB.LoRaC.BluetoothD.Wi-Fi6.NDVI指数计算基于哪两个波段？A.红光+绿光B.红光+近红外C.蓝光+近红外D.绿光+蓝光7.适合农业目标检测（病虫害、杂草）的AI模型是？A.LSTMB.CNNC.YOLOD.GAN8.智慧农业数据平台核心功能不包括？A.数据采集B.模型训练C.人工种植指导D.设备远程控制9.产量预测输入数据不包括？A.历史产量B.土壤肥力C.气象数据D.社交媒体数据10.监测空气温湿度的传感器是？A.DHT11B.电容传感器C.多光谱相机D.GPS模块三、多项选择题（共10题，每题2分）1.智慧农业AI核心应用场景包括？A.病虫害识别B.精准灌溉C.产量预测D.人工种植规划2.农业物联网常用通信技术有？A.LoRaB.ZigBeeC.5GD.Wi-Fi3.农业数据采集传感器类型有？A.土壤湿度B.空气温湿度C.多光谱相机D.GPS4.农业图像数据预处理步骤包括？A.图像裁剪B.标注C.数据增强D.模型训练5.智慧灌溉决策需考虑的因素有？A.土壤墒情B.作物品种C.气象预报D.人工经验6.农业无人机AI应用方向包括？A.长势监测B.病虫害识别C.精准喷药D.土壤采样7.智慧农业常用数据库有？A.MySQLB.MongoDBC.RedisD.Oracle8.产量预测AI技术包括？A.线性回归B.随机森林C.LSTMD.CNN9.AI精准作业前提是？A.多源数据融合B.模型优化C.人工干预D.设备联动10.农业AI模型评估指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.损失函数四、判断题（共10题，每题2分）1.智慧农业AI仅依赖图像数据。（）2.LoRa是农业物联网长距离通信常用协议。（）3.病虫害识别AI模型不需要标注数据。（）4.智慧灌溉可通过AI自动调整。（）5.多光谱相机可监测作物NDVI指数。（）6.AI完全替代农业人工操作。（）7.农业物联网传感器仅需市电供电。（）8.产量预测需结合历史和实时气象数据。（）9.CNN适合处理农业图像数据。（）10.智慧农业数据平台仅存结构化数据。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述智慧农业AI病虫害识别的基本流程。2.智慧农业中物联网与AI的关系是什么？3.简述智慧农业精准灌溉的核心逻辑。4.农业AI模型训练中数据标注的重要性是什么？六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何解决农业AI模型训练中数据不足的问题？2.智慧农业AI应用推广面临哪些挑战？如何应对？答案部分一、填空题答案1.电容式2.CNN/YOLO3.ZigBee4.作物需水规律5.作物长势/NDVI6.关系型数据库（如MySQL）7.精准化/智能化8.太阳能9.时间序列+机器学习10.数据采集与分析二、单项选择题答案1.C2.B3.C4.D5.B6.B7.C8.C9.D10.A三、多项选择题答案1.ABC2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABC9.ABD10.ABC四、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.√6.×7.×8.√9.√10.×五、简答题答案1.AI病虫害识别流程：①数据采集（无人机/摄像头采集作物图像）；②预处理（裁剪、增强、标注病虫害类型）；③模型训练（用标注数据训练CNN/YOLO等模型）；④部署应用（边缘设备实时识别，生成预警推送给农户）。2.物联网与AI的关系：物联网是AI的“感知层”（采集土壤、气象等数据），AI是物联网的“大脑”（分析数据、决策作业）。二者协同实现“采集-分析-决策-执行”闭环，提升农业效率。3.精准灌溉核心逻辑：①采集土壤墒情、作物需水、气象数据；②AI预测需水量；③自动调整灌溉时间/水量/方式；④避免过灌/欠灌，节水增产。4.数据标注的重要性：①为模型提供学习样本；②高质量标注提升识别准确率；③数据多样性增强模型泛化能力；④专业标注确保决策符合农业实际。六、讨论题答案1.解决数据不足的方法：①数据增强（旋转、翻转等扩充图像）；②迁移学习（用预训练模型微调农业层）；③众包标注（联合农户/第