2025年大学（智慧农业技术）农业大数据分析试题及答案

2025年大学（智慧农业技术）农业大数据分析试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3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.以下哪种数据收集方式不太适用于农业大数据采集？A.传感器网络B.人工实地记录C.社交媒体数据爬取D.卫星遥感2.农业大数据中，对于农作物生长周期监测，最重要的数据维度是？A.温度B.土壤湿度C.光照时长D.以上都是3.处理农业大数据时，哪种算法常用于数据降维？A.决策树算法B.支持向量机算法C.主成分分析算法D.神经网络算法4.农业大数据分析中，关联规则挖掘主要用于发现？A.农作物产量与气候的关系B.不同农业投入要素之间的关联C.病虫害发生的规律D.农产品市场价格波动规律5.以下哪个不是农业大数据可视化的常用工具？A.TableauB.ExcelC.Python中的MatplotlibD.Photoshop6.对于农业气象大数据，哪种数据预处理方法可用于去除异常值？A.均值填充B.中值滤波C.线性回归D.聚类分析7.在农业大数据预测模型中，评估模型准确性的常用指标是？A.召回率B.F1值C.均方误差D.以上都是8.农业大数据安全面临的主要威胁不包括？A.数据泄露B.数据篡改C.数据可视化效果不佳D.网络攻击9.以下哪种农业大数据应用场景更侧重于精准营销？A.农产品质量追溯B.智能灌溉系统控制C.农产品市场需求预测D.农业供应链优化10.农业大数据分析中，数据清洗的目的不包括？A.提高数据质量B.减少数据冗余C.增加数据维度D.去除错误数据第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在横线上填写正确答案。1.农业大数据的来源主要包括传感器数据、______、气象数据等。2.数据挖掘中的分类算法有决策树、______等。3.农业大数据可视化的原则包括准确性、______、美观性等。4.农业大数据分析的流程一般包括数据采集、数据预处理、______、结果评估等步骤。5.对于农业图像大数据，常用的处理技术有图像识别、______等。三、简答题（共20分）答题要求：简要回答问题，每题10分。w1.简述农业大数据分析在精准农业中的应用。w2.说明数据预处理在农业大数据分析中的重要性及主要处理内容。四、材料分析题（共20分）材料：某地区多年来的农作物种植面积、产量以及相应的气候数据如下。该地区主要种植小麦和玉米，记录了每年的平均气温、降水量、日照时长等气候因素，以及小麦和玉米的种植面积与产量。通过分析这些数据，发现小麦产量在某些年份波动较大，而玉米产量相对较为稳定。进一步研究发现，小麦产量波动与降水量的变化有一定关联，降水量较多的年份小麦产量往往较高，但也存在降水量过多导致小麦倒伏从而减产的情况。答题要求：阅读材料，回答以下问题，每题10分。w3.请分析该地区小麦产量波动的原因，并提出基于大数据分析的应对措施。w4.根据材料中的气候数据和农作物产量数据，如何建立一个简单的预测模型来预估未来小麦和玉米的产量？五、论述题（共20分）答题要求：论述题，观点明确，论述合理，逻辑清晰，字数不少于300字。w5.阐述农业大数据分析在农业可持续发展中的作用及面临的挑战。答案：一、选择题1.C2.D3.C4.B5.D6.B7.D8.C9.C10.C二、填空题1.物联网数据2.支持向量机3.可读性4.数据分析与挖掘5.图像分割三、简答题1.农业大数据分析在精准农业中可用于精准施肥，通过分析土壤养分数据和作物需求，精确确定施肥量；精准灌溉，依据土壤湿度和作物需水情况控制灌溉；精准病虫害防治，利用病虫害监测数据及时准确防治；还能进行精准种植规划，根据土地条件和作物特性合理布局种植区域。2.重要性：提高数据质量，去除错误、重复等不良数据；减少数据冗余，节省存储空间和处理时间；使数据符合分析要求，提升分析结果准确性。主要处理内容：数据清洗，去除噪声、缺失值等；数据集成，合并多个数据源数据；数据变换，进行标准化等处理；数据归约，降低数据维度。四、材料分析题3.原因：降水量变化影响，降水量多利于增产，但过多易致倒伏减产。应对措施：利用大数据分析不同降水量区间小麦生长状况及产量关系，建立降水量与产量模型，提前预警降水量异常情况，指导农民采取相应措施，如调整种植品种、加强田间管理预防倒伏等。4.可选取平均气温、降水量、日照时长作为自变量，小麦或玉米产量作为因变量。收集多年数据，利用线性回归算法建立模型。先对数据进行预处理，然后将数据分为训练集和测试集，用训练集训练模型，测试集评估模型准确性，不断调整参数优化模型，从而预估未来产量。五、论述题农业大数据分析在农业可持续发展中作用显著。能通过分析气候、土壤等数据实现精准农业，减少资源浪费，提高生产效率；利用农产品市场大数据指导种植养殖决策，避免盲目生产；通过监