农学农业技术公司农业技术员实习报告

农学农业技术公司农业技术员实习报告一、摘要2023年7月10日至2023年8月25日，我在一家农学农业技术公司担任农业技术员实习生。期间，参与田间管理试验，覆盖面积达120亩，运用无人机监测技术完成3次作物生长数据分析，累计处理图像数据2.3万张，通过对比传统测量方法，将数据采集效率提升40%。重点实践了水肥一体化技术，在30亩试验田中实施精准灌溉方案，较常规灌溉节约用水15%，作物产量提升12%。掌握并应用了土壤养分快速检测法，对5个样本点进行连续监测，数据准确率达98%，为变量施肥提供科学依据。总结出基于遥感影像的作物长势评估流程，可复制应用于同类农田管理中。二、实习内容及过程2023年7月10日到8月25日，我在一家农学农业技术公司当农业技术员实习生。公司主要做高端蔬菜和水果的品种改良跟种植技术推广，有200多亩的试验基地，分好几个功能区。我这8周主要在田间跟技术团队一起，学怎么把理论用在实践里。我跟着师傅做了120亩的田间管理试验，重点是测作物长势和土壤情况。7月15号开始，用无人机飞了3次，每次拍的数据超过2万张，全是高清的RGB和多光谱图像。我自己花了2周时间，用公司的农业分析软件处理这些图片，算叶面积指数和植被指数，再跟地面实测数据对比。发现无人机数据准到98%，比人工测效率高40%。比如8月2号测的番茄，无人机算出来早熟品种的VCI值比晚熟的高出12%，跟实际产量结果对得上。还实践了水肥一体化技术，在30亩试验田里搞变量灌溉。7月20号开始，根据土壤湿度传感器和作物需水模型，调整了6个灌溉点的水量，比传统大水漫灌省了15%的水，8月15号测的作物根系深度多了8毫米。8月5号遇到个坎，试验田部分区域出现黄叶，怀疑是缺素，但判断是缺镁还是锌没把握。后来跟团队用光谱仪一测，果然是镁含量低，赶紧追肥，叶子5天就返绿了。这让我知道做技术员不能只看表面现象，得会综合分析数据。期间还学了怎么用快速检测法测土壤养分，在5个典型地块连续取样，每次3个重复，结果跟实验室化验数据偏差不超过2%。公司这套流程其实挺成熟的，但有时候培训有点赶，比如5天就教完整个水肥方案，感觉实操时间太短。另外岗位匹配上，我学的偏生物统计，但实际工作中很多数据整理靠Excel，感觉可以多教些专业软件操作。这次实习让我明白，技术员不是光会看苗就行，得懂遥感分析、土壤电导率、养分平衡这些，才能把事做细。比如我之前觉得叶面喷肥简单，现在知道喷量、浓度、时间都得根据光照强度和叶片角度算。最大的收获是学会用数据说话，以前看作物好坏全凭经验，现在能通过光谱曲线直接发现营养失调。这段经历让我更想往智慧农业方向发展，以后得多学些编程和传感器技术。三、总结与体会这8周，从7月10日到8月25日，感觉像是从书本跳进田埂，真的变了。刚开始去的时候，心里直打鼓，怕自己理论用不上。结果一到公司，发现好多东西得重新学，但挺有意思的。最值的是把学校学的土壤养分图谱、遥感判读这些，真刀真枪用上了。比如8月2号那会儿，120亩试验田里无人机传回的番茄数据，我花3天时间分析，发现早熟品种的NDVI值普遍比晚熟的高15%，跟后来地里测的结果对得挺准。那一刻觉得，原来那些课没用白上。实习最大的收获是明白做技术不能光靠感觉。7月20号搞水肥一体化的时候，按模型给某个番茄品种灌了预定水量的90%，但地头传感器说还差5%，后来知道是没考虑当天的蒸散量。这让我知道，理论落地得考虑更多变量。另外，8月5号遇到黄叶那事也长见识，开始怀疑是病害，后来光谱仪一测，果然是镁缺乏，跟我想的锌中毒完全不一样。这让我意识到，工具用对了能省多少事儿啊。这段经历直接影响了我的职业想法。以前觉得技术员就是下地，现在觉得要做智慧农业这块，就得懂点编程，会弄传感器数据。所以下学期打算报个Python农科应用课，顺便看看能不能把公司用的那个遥感分析软件证书考了。行业里现在都讲精准农业，8月20号参加的业内分享会就说了，以后缺的不是数据，是会分析数据的人。我实习时处理的那2万多张图片，如果会用深度学习算法再优化一下，效率能更高。最重要的是，这次让我体会到责任。给那30亩试验田浇水施肥，看着番茄一天天长，心里特踏实。以前做实验就觉得做完就行，现在觉得得对得起每一滴水和每一袋肥。抗压能力也强了，比如8月15号连续加班3天赶作物数据报告，虽然累但挺过瘾。从学生到职场人，感觉就是多了个“担当”俩字，得把事儿想周全了再动手。下回再实习，希望能接触更多生物统计这块，毕竟现在公司分析结果主要靠我画Excel图，有时候真觉得有点原始。四、致谢在这里，我想谢谢带我的导师，8月25号实习结束前，他让我参与分析那批番茄数据，我才把NDVI和产量关系理清。还有团队里几位同事，7月15号教我无人机数据导出的时候，耐心演示了好几遍，帮我省了不少时间。特别感谢公司给我机会，让我把1