农业科技公司农业技术实习生实习报告

农业科技公司农业技术实习生实习报告一、摘要2023年7月10日至8月25日，我在一家农业科技公司担任农业技术实习生，负责智能温室作物生长监测与数据优化工作。通过为期8周的实习，我参与搭建了5个智能温室的环境监测系统，收集并分析超过2000组温湿度、光照及土壤数据，提出优化方案使番茄品种A的产量提升了12%，单株果实重量增加了8克。运用Python进行数据清洗和可视化，将数据处理效率提升至日均200组/小时，并撰写了3份技术改进报告。实习期间，我掌握了基于传感器网络的作物生长动态监测方法，以及利用机器学习算法预测最佳生长参数的专业技能，这些方法论可应用于其他农业场景的数据优化中。二、实习内容及过程2023年7月10日到8月25日，我在一家农业科技公司实习，岗位是农业技术实习生。公司主要搞智能温室和作物育种，有几十个温室，用的是物联网和大数据技术。我的主要任务是帮他们优化作物生长环境，特别是温湿度、光照和营养液配比这些。第1到3周，我跟着师傅学习温室环境系统的操作，弄懂了传感器数据采集和传输的整个流程。公司用的是LoRa和NBIoT通信，我帮着调试了5个新部署的智能温室，发现有个温湿度传感器数据漂移，可能是校准没跟上。我花了两天时间重新校准，用了标准温湿度计做对比，误差从3%降到0.5%以内，数据就稳定多了。第4到6周，我独立负责一个试验田的作物生长监测。那块地种的是番茄，我每天早上8点前要爬上去拿数据，温湿度、光照强度、土壤EC值和pH值，记录到Excel里。发现番茄开花期光照不够，我建议调整补光灯，把光照从300勒克斯提升到450勒克斯，一周后统计发现坐果率从28%提高到37%。还用Python写了数据可视化脚本，把每天的传感器数据画成折线图，师傅说这样看趋势方便多了。第7到8周，我参与了一个作物病害预警项目。他们用图像识别技术，但我发现摄像头分辨率不够，拍出来的叶片细节看不清。我自学了OpenCV的图像增强算法，把对比度和锐度参数调了调，病害识别准确率从65%提高到82%。最后我写了份报告，建议他们换台带补光灯的高清摄像头，成本估计能省下小两万。实习里最难的是初期调试系统，传感器数据乱码、网络时延这些鬼东西，搞得我头大。后来我天天泡在实验室，师傅教我用串口调试助手和Wireshark抓包，慢慢就摸清了通信协议的毛病。收获就是学会了怎么处理真实场景里的技术问题，还有数据驱动决策这点，以前在学校做实验光看理论，现在知道数据得真实可靠才行。职业规划上更明确了，想以后做农业信息化这块，但感觉还得补补项目管理知识，不然光懂技术不行。公司培训机制可以再完善点，比如给我讲讲项目管理流程就挺好，别光让我埋头写代码。三、总结与体会2023年8月25日，实习结束那天，我看着自己整理的200多页技术文档，心里挺感慨的。这8周，从一个连传感器怎么接都发愁的学生，变成能独立优化5个智能温室环境参数的“准职场人”，每一步都实打实。实习最大的价值闭环是：学到的物联网通信、数据分析这些课上学不深的玩意儿，真到了地里头，发现解决实际问题靠它们就行得通。比如我调的那套光照系统，光看书是知道理论值，但实际测出来番茄叶片反射率比文献高，我得来回试参数，最后把补光灯功率从500瓦调到700瓦才对，产量直接涨了15%。这种“做出来才懂”的感觉，比单纯听课带劲多了。对我职业规划的影响是实打实的。现在清楚了自己想往农业大数据方向发展，但光懂技术不行。公司那套基于机器学习的病害预警系统，我看了两天代码，觉得能挖点东西。下学期打算报个Python高级课程，顺便考个PMP证书，以后简历上能写点实际项目管理经验。行业趋势看，现在都讲智慧农业、数字乡村，但很多公司技术跟实际需求脱节，我这实习就发现，传感器精度和通信稳定性才是关键，光堆模型没用。我那实习主管跟我说过，以后农业技术员得懂点IT、懂点数据，这话现在觉得真对。心态转变是最大的收获。以前做实验，数据不对就归咎于设备，现在明白系统里每一步都可能出问题，得扛着找。记得调试网络那会儿，熬了三个通宵抓包，最后发现是运营商基站信号问题，当时压力山大，但解决后特别有成就感。这种抗压能力，比毕业证更管用。未来要学的还多，但至少知道路该怎么走了。把实习里积累的这些实操经验，变成以后求职的加分项，这就是这次实习给我的最好答案。四、致谢感谢公司给我这次实习机会，让我接触到了真实的农业技术应用场景。特别感谢带我的导师，他耐心指导我调试智能温室系统，还给我讲了行业里最新的传感器