2025 年大学农学（智慧农业管理）期末考核卷

2025年大学农学（智慧农业管理）期末考核卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.智慧农业管理中，利用传感器实时监测土壤湿度，这主要体现了信息技术在农业中的哪方面应用？（）A.农业生产智能化B.农业经营信息化C.农业管理精准化D.农业服务网络化2.以下哪种技术不属于智慧农业管理中常用的物联网技术？（）A.卫星遥感B.无线传感器网络C.射频识别D.全球定位系统3.在智慧农业的农产品质量追溯系统中，关键环节不包括（）。A.生产记录B.加工过程C.销售渠道D.消费者评价4.智慧农业管理中的大数据分析可以帮助农民（）。A.预测农产品价格B.了解农作物生长周期C.制定种植计划D.以上都是5.农业自动化设备的核心是（）。A.传感器B.控制器C.执行机构D.软件系统6.智慧农业管理中，通过智能灌溉系统实现节水灌溉，其依据的是（）。A.土壤湿度数据B.气象数据C.农作物需水量数据D.以上都是7.以下关于智慧农业管理中人工智能应用的说法，错误的是（）。A.可以实现病虫害自动识别B.能够优化农业生产决策C.完全替代人工操作D.分析农业生产数据8.智慧农业管理平台的主要功能不包括（）。A.数据采集与传输B.农业生产过程监控C.农产品销售D.数据分析与决策支持9.发展智慧农业管理的主要目的不包括（）。A.提高农业生产效率B.降低农业生产成本C.增加农产品产量D.减少农业劳动力需求10.在智慧农业管理中，区块链技术可用于（）。A.农产品质量追溯B.农业供应链管理C.农业金融服务D.以上都是二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.智慧农业管理涉及的主要技术领域包括（）。A.物联网B.大数据C.人工智能D.区块链E.云计算2.智慧农业管理中，农产品质量安全保障体系包括（）。A.产地环境监测B.投入品监管C.生产过程控制D.质量检测E.追溯体系建设3.以下哪些属于智慧农业管理中的智能农业装备？（）A.智能拖拉机B.无人机植保C.智能温室D.农业机器人E.灌溉设备4.智慧农业管理的优势有（）。A.提高农业生产精准性B.提升农业生产效率C.降低农业资源消耗D.增强农产品市场竞争力E.促进农业可持续发展5.智慧农业管理平台可以实现对（）的管理。A.农业生产资源B.农业生产过程C.农产品销售D.农业人员E.农业物流三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的正误，正确的打“√”，错误的打“×”）1.智慧农业管理就是简单地将信息技术应用于农业生产。（）2.物联网技术在智慧农业中只能用于监测，不能进行控制。（）3.农产品质量追溯系统可以提高消费者对农产品质量的信任度。（）4.大数据分析在智慧农业管理中只能分析历史数据，不能进行预测。（）5.农业自动化设备可以完全替代人工进行农业生产。（）6.智能灌溉系统的核心是根据土壤湿度和气象数据自动控制灌溉量。（）7.人工智能在智慧农业中只能用于识别病虫害，不能进行其他决策。（）8.智慧农业管理平台的数据采集只能通过传感器实现。（）9.发展智慧农业管理会导致大量农民失业。（）10.区块链技术在智慧农业中的应用主要是为了提高数据的安全性和可信度。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答下列问题）1.简述智慧农业管理中物联网技术的主要应用领域及作用。2.请说明大数据分析在智慧农业管理中的主要作用和应用场景。3.阐述智慧农业管理中人工智能技术的应用现状及发展趋势。五、案例分析题（总共1题，每题20分，请阅读以下案例，并回答相关问题）某农业企业采用智慧农业管理模式，通过物联网传感器实时监测农田的土壤湿度、温度、光照等数据，并将数据传输至智慧农业管理平台。平台利用大数据分析技术对这些数据进行处理和分析，为企业提供种植决策支持。同时，企业引入了农业机器人进行除草、施肥等作业，提高了生产效率。在农产品销售方面，企业建立了农产品质量追溯系统，消费者可以通过扫描产品二维码查询农产品的生产过程和质量信息。问题：1.请分析该企业智慧农业管理模式中物联网技术、大数据分析技术和农产品质量追溯系统的具体作用。2.这种智慧农业管理模式对企业的发展有哪些积极影响？答案：一、单项选择题1.A2.A3.D4.D5.B6.D7.C8.C9.D10.D二、多项选择题1.ABCDE2.ABCDE3.ABCDE4.ABCDE5.ABCDE三、判断题1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.×9.×10.√四、简答题1.物联网技术在智慧农业中的应用领域包括环境监测（如土壤湿度、温度、光照等）、作物生长监测、病虫害监测、农产品溯源等。作用是实时采集农业生产环境和作物生长信息，为精准农业决策提供数据支持，实现农业生产的智能化管理。2.大数据分析在智慧农业管理中的作用包括预测农产品产量和质量、优化种植计划、精准施肥灌溉等。应用场景有根据历史数据和实时监测数据预测病虫害发生情况，根据土壤和气象数据制定合理的灌溉施肥方案等。3.人工智能技术在智慧农业中的应用现状包括病虫害自动识别、农产品质量检测、农业机器人作业等。发展趋势是更加智能化、精准化，与物联网、大数据等技术深度融合，应用范围不断扩大，为农业生产提供更全面的决策支持。五、案例分析题1.物联网技术实时监测农田数据并传输至平台，为后续分析和决策提供基础；大