农学专业XX农业科技公司农业技术实习生实习报告

农学专业XX农业科技公司农业技术实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至8月31日，我在XX农业科技公司担任农业技术实习生。核心工作成果包括完成300亩水稻品种对比试验，通过数据采集与分析，优化施肥方案，使亩产提升12.5%；参与制定5个经济作物病虫害防治方案，应用无人机喷洒技术，覆盖面积达1500亩，效率提升40%。专业技能方面，运用土壤墒情监测系统，结合气象数据，建立精准灌溉模型，节约用水30%；通过RGB相机图像处理技术，分析作物长势，识别病害区域，准确率达85%。提炼出基于大数据的农业决策流程，可复用于规模化种植管理。

二、实习内容及过程

实习目的呢，主要是想看看书本外的农业到底啥样，理论咋落地，顺便熟悉下技术员该干的事。

实习单位是家挺大的农业科技公司，主做经济作物和特色粮种的研发跟推广，规模不小，体系也相对完善。

实习内容挺杂，初期跟着师傅跑田间，做300亩水稻品种对比试验。每天得记录各小区的物候期、长势、病虫害发生情况，挺枯燥但必须细。8周里，重点参与优化了施肥方案。之前按常规量施，后来通过对比分析土壤检测数据和产量数据，调整了氮磷钾配比，重点增施了生物有机肥。到了收割期一测，试验田亩产比对照田多了37.5公斤，增幅12.5%，算是个小小的突破吧。

还参与了病虫害防治项目。有次发现一批果树出现黄化病，当时挺急，因为如果拖沓可能影响来年收成。我们用了手持光谱仪先定位病灶，然后结合气象数据，制定了差异化喷药方案。用了他们家的新款无人机，一天时间就把1500亩地给覆盖了，效率确实高，比人工喷药快了至少40%。通过这次事，对精准农业有了直观认识。

在实习中遇到过点挑战。比如有一次做数据整理，面对海量传感器数据，Excel直接卡死，花了好久才弄好。后来问了师傅，才知道应该用Python脚本批量处理，效率高多了。虽然自己学的编程不算深，但意识到数据分析工具的重要性，后面就抽空补了点pandas和matplotlib的基础。这事儿让我明白，现代农业离不了数据工具。

实习成果的话，除了那个施肥方案和病虫害防治案例，还参与建立了5个经济作物病虫害的预测模型，用到了机器学习的逻辑回归算法，准确率在80%以上。最大的收获是理解了从田间数据采集到模型建立再到决策支持的全流程。

有两件事挺触动我。一是看到技术能实实在在帮农民增收，感觉挺有成就感。二是意识到自己懂得太少，比如对土壤微生物组这块了解太浅，这得继续学。

实习中也有点不爽的地方。比如公司内部流程有时候有点乱，信息传递容易出错。培训机制也一般，很多知识都是师傅带一带，系统性的没多少。岗位匹配度上，我更想去研发端，但实际工作偏生产管理，感觉有点大材小用。

改进建议吧，流程上可以搞个内部协同系统，减少人为失误。培训最好能体系化些，新员工入职给个完整的学习路线图。岗位安排上，能不能根据个人兴趣和专长稍微灵活点，或者多给接触研发的机会？虽然要求多，但觉得这样对个人成长更有利。

三、总结与体会

这8周在XX农业科技公司的经历，像是在学校理论之外，给自己补了一堂生动的实践课。从7月1号到8月31号，每天跟数据、跟田地打交道，感觉离真正的农业近了不少。

实习最大的价值在于把学到的知识用上了，也看到了自己的不足。比如参与那300亩水稻试验，通过调整施肥方案，亩产实实在在提高了12.5%，这比在书本上算再多的题都有成就感。整个过程，从设计试验方案，到田间数据采集，再到实验室分析，最后到结果解读，形成了一个完整的闭环。这让我明白，农业技术不是孤立的，是环环相扣的体系。

这次经历也让我更清楚自己想干嘛了。之前对农业的理解有点模糊，现在感觉对数据分析和智慧农业这块挺感兴趣。实习中接触到的传感器数据整理、病虫害预测模型，都让我觉得未来可以往这个方向发展。这8周让我从一个被动接受知识的学生，变成了主动思考解决问题的人，责任感确实强了点，抗压能力也锻炼了。

看着公司用的那些无人机、光谱仪，还有大数据分析平台，觉得现代农业的发展速度真快。未来得继续深耕专业，特别是数据分析、人工智能在农业中的应用这些方向。打算接下来考个农业数据分析相关的证书，或者多参与相关项目，把实习里学的技能深化。

行业里数字化、智能化的趋势很明显，这次实习让我真切感受到了这一点。虽然只是个实习生，但觉得自己的眼睛亮了点，知道以后该往哪钻。总的来说，这段经历没白费，挺感谢公司的，也感谢自己抓住了机会。接下来就是好好学习，准备下一阶段了。

四、致谢

在XX农业科技公司的这8周实习，收获很多，也走了不少弯路。真心感谢公司给我这个机会，让我接触到了真实的农业技术工作。

特别感谢我的实习导师，从最初跑田间教我识别作物长势，到后来指导我分析试验数据，耐心程度很高。那些关于数据处理和田间管理的小技巧，都是他手把手教的。

还要谢谢一起工作的同事们，