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文档简介
农业科学农业港农业技术实习报告一、摘要
2023年7月10日至2023年8月27日,我在农业科学农业港担任农业技术实习生,负责作物生长监测与数据分析工作。通过为期8周的实习,我运用无人机遥感技术采集了1200亩试验田的叶绿素含量数据,结合地面传感器监测的温湿度信息,建立作物生长模型,将模型预测精度提升至92%。核心工作包括搭建基于RGB和多光谱相机的数据采集系统,处理并分析3.5TB影像数据,生成7份生长报告,提出3项灌溉优化方案,累计节约灌溉用水12%。专业技能上,熟练应用ENVI软件进行图像处理,掌握ArcGIS空间分析工具,并实践了机器学习算法在作物长势预测中的应用。通过迭代优化数据采集流程,将单次数据采集时间从6小时缩短至3小时,形成了一套可复用的田间数据标准化处理方法。
二、实习内容及过程
2023年7月10日入职农业科学农业港,实习期8周,岗位是农业技术助理。主要跟着团队做作物生长监测项目。初期负责无人机数据采集前的航线规划,用QGIS画了20多条采集路线,覆盖了800亩试验田,确保像元分辨率达到5厘米。7月15开始飞外业,每天凌晨4点出发,用大疆M300搭载多光谱相机,单次飞行采集约2TB数据。地面配合布设了50个温湿度传感器,每小时记录一次数据。
遇到第一个坎是7月20号的数据处理。RGB和多光谱影像拼接时出现明显云斑,反复试了3种算法都不行。导师让我先做差分植被指数(DVI)计算,发现云斑区DVI值异常。查资料学到ENVI里用Lee滤波去噪,配合波段比值法筛查,最后3天把1200亩数据都处理完,生成6套时序分析图。
8月初参与灌溉优化项目。用ArcGIS做空间分析,对比作物需水指数和土壤湿度图层,标记出30个缺水区域。结合气象数据,提出分3批调整灌溉量的方案,跟农户沟通后实施,反馈说比原方案节水15%。期间还独立做了7份生长报告,用R语言做趋势分析,发现玉米株高和叶绿素含量相关性系数达0.89。
团队管理上,有时候任务分配比较临时,比如某天突然要赶报告,但同事都很热心,会手把手教我用Excel做数据透视表。不过培训系统化方面确实一般,很多软件操作只能靠自己摸索。岗位匹配度上,虽然主要做技术,但参与农户沟通时发现,光懂模型不行,还得会翻译成大白的语言。这让我意识到,以后做研究得更注重跨学科沟通。
三、总结与体会
8周实习像坐了个加速器,7月10号刚来时还懵懵懂懂,8月27号走的时候感觉眼睛都看明白了。最值的是把课堂上学的一堆概念用在了真地上。记得7月15号第一次独立飞无人机,带着相机爬上200米高的试验田平台,风挺大,手都在抖。那天拍了300亩玉米的影像,回放数据时心跳都加速了能清晰看到几块地有早期病虫害,这要是早发现几天,损失能小点。后来整的理论模型,像NDVI、NDRE这些指数,现在再看论文都感觉写得太表面了。
最扎心的是7月25号数据出问题那天,外业团队连夜返航,结果回放发现20%影像有云污染。我熬了3个通宵做差值填补,最后算出作物长势差异系数比预期低8个百分点。这让我懂了农业数据就是有这种不确定性,但关键是怎么在混乱里抓到主线。导师教我用"先粗后精"法,先做宏观趋势分析,再局部验证,这点特别实用。现在再看文献,会主动关注数据可靠性描述。
职业规划上突然清晰了。实习前想当技术员,现在觉得技术是基础,更想往数据分析师方向发展。比如8月初做灌溉方案那会儿,用ArcGIS做叠加分析,把作物蒸散量模型和土壤墒情数据结合,最后给农户提的精准灌溉建议,人家说"比以前听农技站讲道理明白多了"。这让我想到,以后做研究不能光埋头搞模型,得会跟人打交道。下学期打算报个PMP证书班,补补项目管理知识。
行业趋势这块,农业港用的很多技术现在看都挺前沿的。比如他们自研的基于机器学习的病虫害预警系统,准确率92%,比我本科做的毕业设计高不少。8月下旬看到他们又在试点卫星遥感数据融合,感觉这行技术迭代太快了。如果考研,肯定得往遥感或者智慧农业方向考,得继续学Python做深度学习,不然真跟不上。现在每天刷行业公众号,看到新技术就赶紧记下来,生怕自己落伍了。
心态转变最明显的是抗压能力。记得刚来时遇到问题就想跑回学校,现在单独负责项目时,凌晨三点发现模型参数不对,还能自己调到天亮。这种经历比学校考试难多了,但收获也真实。下学期能进实验室,打算把实习里做的那个作物长势预测模型再优化下,争取用论文形式发出来。毕竟这8周证明,把理论落地真不容易,但每解决一个技术难题,就感觉离真正的农业科学近了一步。
四、致谢
在农业科学农业港的8周实习时光里,得到很多帮助。感谢团队给我机会接触真实项目,特别是负责作物生长监测的导师,在数据处理方法上给了我不少启发。印象最深的是7月20号数据遇到难题时,他让我先从基础算法入手,避免了盲目尝试。同组的同事也特别耐心,比如帮我调试无人机航线软件的小张,还有负责田间试验记录的
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