农业企业农业技术实习报告

农业企业农业技术实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家现代农业企业担任技术助理实习生。核心工作成果包括参与3项智能灌溉系统的调试，使项目效率提升15%，并完成2份土壤墒情分析报告，准确率达92%。应用专业技能优化了无人机植保作业流程，将单次作业面积从500亩提升至650亩，缩短作业时间20%。通过数据建模分析，提出施肥方案调整建议，使作物产量提高8%。提炼出基于传感器数据的实时监测与决策支持方法论，可复用于精准农业场景。二、实习内容及过程7月1号到8月31号，我在一家搞智慧农业的公司实习，岗位是技术助理。实习目标是把学校学的传感器技术、数据分析这些玩意儿用到实际项目里，看看大厂怎么运作这些系统。公司主要是做高端蔬菜种植，搞了不少物联网设备，比如环境传感器、智能水肥一体机，还有自己的小气象站。我的任务挺具体的。7月10号到20号，跟着师傅调试智能灌溉系统。记得有个项目在郊区，用的是滴灌，但早期设计没考虑坡地影响，导致部分区域水量不足。我们重新做了个局部地形分析，调整了支管布局，最后测试时，目标区域的土壤湿度均匀度从65%提到了89%。8月5号开始做土壤墒情分析，要每天跑数据，用Excel和Python处理传感器读数，最后出两份报告。有一次数据波动特别大，怀疑是传感器老化，后来查维护记录才知道是最近暴雨导致地下水位变化，把数据给干扰了。做项目的时候，我负责优化无人机植保飞防流程。之前单次作业是500亩，效率不高，因为航线规划是手动画的。我试着用他们提供的软件做了动态网格切割，把作业块分小块，避开高树和障碍物，最后飞到650亩地，时间缩短了20%，师傅还把我做的图示拿去给其他组参考了。遇到最大困难是8月15号，要做一个基于历史数据的产量预测模型，但数据量太大，跑起来特别慢。公司用的服务器配置不高，我试着用Python的Pandas先清洗数据，然后改用Spark去做分布式计算，最后提前一天把结果交上去，误差控制在5%以内。这事儿让我意识到，有时候不能完全依赖现有环境，得自己想办法解决。实习最大的收获是明白怎么把理论落地。比如学到的精准农业里，怎么用传感器数据做决策，还有怎么平衡成本和效果。最大的启发是职业规划上，发现我更想做技术实施这块，以后想往农业信息化方向发展。不过实习也看出点问题，比如公司内部技术文档管理比较混乱，有时候要找资料得问好几个人。另外，新来的实习生培训挺仓促的，很多流程都是现学现卖。我建议可以搞个在线知识库，把操作手册、常见问题都放上去，新来的就能先自己看。还有培训可以分阶段，先让师兄带一个月，再安排正式项目。三、总结与体会这8周在公司的经历，让我对农业技术这行有了更实体的认识。7月刚来的时候，觉得课本上讲的物联网、大数据挺酷的，但真上手调试那些传感器，发现跟实验室环境完全两样。有个智能灌溉项目，8月初我们调试时，系统在晴天运行正常，但一遇到暴雨，局部低洼地排水不畅，反而导致传感器读数异常，需要手动干预。这让我明白，技术方案一定要考虑最坏情况，不能光看理想数据。后来我们增加了雨量传感器联动，调整了排水逻辑，问题解决后，整个季度的系统故障率确实降了12%，这比单纯看参数曲线要有意义得多。实习最大的价值是让我把学校的理论知识和实际项目串联起来了。之前学遥感和地理信息的时候，觉得无人机测绘就是飞飞拍拍，但这次参与植保飞防项目，从航线规划到像NDVI这样的植被指数分析，再到药量精准投放，每一步都要考虑飞行稳定性、电池续航、作物生长阶段这些细节。有一次为了优化单次作业效率，我花了3天时间用Python生成动态避障航线，最后把亩均作业时间从18分钟压到15分钟，虽然只提升15%，但算上大田规模，效益还是挺明显的。这种把小优化累积成大进步的感觉，挺有成就感的。这次经历也让我更清楚自己未来想干嘛。以前觉得农业技术就是个工程师角色，现在发现跟农技员、市场甚至管理层都要打交道。比如做产量预测模型时，不仅要懂数据挖掘，还要跟种植顾问沟通，了解他们的经验判断，才能让模型更接地气。这让我意识到，以后想深入这个领域，光懂技术不够，还得懂农业。后续打算补补土壤学和作物栽培这些课，看看能不能考个农业信息化相关的资格证，至少先有个敲门砖。从学生到准职场人的心态转变也挺明显的。以前做实验，失败了就重来，或者找老师问原因。现在遇到问题，得自己先查资料、试方案，像那次数据异常，我花了半天时间查了气象记录和设备维护日志，才把原因定位到地下水位的反常波动。虽然最后解决问题靠的是团队协作，但主动承担寻找症结的过程，感觉责任感和抗压能力都强了不少。这种经历比单纯拿到实习证明要珍贵得多。行业里现在都说智慧农业要跟大数据、人工智能深度融合，这次接触到的项目也印证了这一点。感觉未来几年，能玩转数据分析和模型优化的技术员，肯定抢手。四、致谢在公司这8周，挺感谢领导给我机会的。具体项目里，带我的那位师兄对我帮助特别大，比如教我调试那些传感器，还有怎么分析无人机传回来的热成像图，一开始我对作物长势判断挺模糊，他给我看了不少对比案例。还有几位同事，有时候讨论技术问题，他们那种直接给方案的方式，比在学校