农业工程农业科技农业工程师实习报告

农业工程农业科技农业工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家现代农业科技企业担任农业工程师实习生，负责智能温室环境监控系统优化与作物生长数据分析。通过为期8周的实习，我主导调试了3套温室环境监测系统，使温湿度控制精度提升至±2%，累计采集并分析超过10万条传感器数据，提出优化方案后，作物产量提升15%。具体工作包括：应用MATLAB进行数据建模，建立温室CO2浓度与作物光合效率的相关性模型，相关系数达0.87；使用Python开发自动化数据采集脚本，日均处理数据量达5000条。实习期间，我掌握了基于物联网的农业环境智能调控技术，提炼出“传感器布设数据清洗模型拟合方案验证”的可复用方法论，为后续农业工程实践提供了数据支撑。二、实习内容及过程1实习目的去8周，我是想摸摸底现代农业这块，看看实际工作跟课本上差多少，主要是想学学怎么把传感器数据用起来，搞懂怎么优化作物生长环境，为以后自己搞研究或者进企业做事打基础。2实习单位简介我实习的单位是家搞智能农业的高新技术企业，主要做智能温室和作物精准管理系统的研发与推广。他们那有挺多温室，用的都是物联网技术，传感器、智能控制这些，环境数据基本都能实时看到，挺新潮的。3实习内容与过程我跟着团队做了差不多两周的温室环境监测系统调试。之前温室里装了些温湿度、光照、CO2浓度这些传感器，但数据波动挺大，有时候控制策略跟实际需求对不上。我就负责把传感器数据导出来，用MATLAB画曲线，看是不是布设位置有问题，或者数据传输有干扰。发现有几个点数据总不稳定，后来跟师傅商量，把那些传感器从电源线上挪了挪，又调整了下信号传输的天线，数据就稳多了。接着，我又花了大概三周时间，帮团队整理一批番茄生长的数据，他们想做套模型来预测最佳采收期。数据量挺大，有上万条记录，我就用Python写了个脚本，自动筛选掉异常值，然后用SPSS做了相关性分析。发现番茄叶绿素含量和果实糖度之间关系挺明显，相关系数能达到0.82，这点挺意外的，之前没太注意到。后来又参与了温室CO2补充系统的优化，根据光合作用曲线，建议调整了傍晚和清晨的补充量，白天适当减少，结果第二天测下来，作物光合效率确实提高了大概10%。4实习成果与收获8周里，我主导调试了3个温室的监控系统，把温湿度控制精度从±5降到了±2，作物产量反馈提升了15%。最让我有成就感的是那个番茄生长模型，帮团队省了不少试错时间。整个过程让我明白，农业工程不光是懂点理论，还得会处理数据，会跟设备打交道。以前觉得温室控制挺简单的，现在知道传感器位置、数据清洗、模型拟合这些细节太重要了，差一点整个方案就白费。最大的收获是学会了怎么把理论用在实际场景里，比如怎么根据光合作用曲线调整CO2补充，怎么用Python快速处理海量农业数据，这些在学校里都没怎么接触到。5问题与建议实习中也发现些问题。比如他们有些老温室的管理流程还是手动的，虽然用的是智能系统，但操作人员不太会结合数据做精细化管理，有点浪费设备投资。另外，单位内部培训机制好像不太完善，我有些想学的软件操作、高级数据分析方法，没人系统教，都是自己瞎摸索。还有，我实习岗位是偏向研发的，但有时候也得处理点现场维护的事务，感觉跟纯粹做技术的岗位不太一样，如果早知道这个，我可以带点更实用的工具书。建议他们可以考虑搞点定期技能培训，比如请外部专家讲讲数据分析或者设备维护，另外岗位说明可以更清晰点，让实习生心里有数。三、总结与体会1实习价值闭环这8周实习，感觉像是把书上的知识真的用到了地里，虽然只是智能温室，但每次看到传感器数据稳定，作物长势变好，那种成就感特别实在。我之前学那些控制算法、数据模型，感觉挺虚的，但这次实习让我知道怎么把它们变成生产力。比如调试那套温室系统，开始数据波动挺大，我花了不少时间画图分析，试了好几种方法才找到问题所在，最后精度提升明显。这让我明白，做农业工程不是光会理论就行，解决实际问题的能力同样重要。实习结束时，我整理的那份番茄生长模型报告，师傅还让我下次带着去别的项目上用，感觉这次实习没白费，学到的东西能马上派上用场。2职业规划联结这次经历让我更清楚自己以后想干嘛了。我发现自己还挺喜欢跟数据打交道，也喜欢琢磨设备怎么更智能，感觉做农业信息化、精准农业这方面更有意思。实习中接触到的那些传感器技术、智能控制策略，都是我接下来想重点学的方向。比如我回去打算把MATLAB和Python的农业数据分析这块再深化下，可能去考个相关的数据分析师证书，这样以后求职或者做研究都有底气。这次实习也让我认识到，农业工程这行挺需要耐心的，有时候调试设备一弄就是一整天，但看到成果就觉得值了。以后找工作，我可能更倾向于那种能接触核心技术研发，又能参与现场实施的公司，感觉这样成长会更快。3行业趋势展望在实习单位那段时间，感觉农业科技变化挺快的，特别是物联网和大数据在农业上的应用越来越普遍。我参与的CO2补充优化项目，就是典型的例子，通过数据分析找到最优控制方案，最后作物品质和产量都提升了。这让我觉得，未来农业发展肯定离不了科技，尤其是怎么用智能手段提高效率、减少资源浪费。比如他们正在推广的基于AI的病虫害识别系统，虽然我还没太参与，但听师傅讲感觉挺有前景的。我估计以后农业工程师不光要懂设备、懂技术，还得懂点数据分析、懂点人工智能，不然可能会被时代淘汰。这次实习让我意识到，自己现在学的这些还太基础，以后得持续关注行业动态，多学点新知识，才能跟得上趟。感觉农业的未来还是挺光明的，能参与其中挺兴