案例4：智慧农业为土地装上“智慧大脑”-【匠心地理】2026届高考热点前沿案例课件+原创试题

热点前沿——新材料·新情境·新考点探究 案例（4）智慧农业：为土地装上“智慧大脑” 智慧农业是以物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术为引擎的现代农业形态。它通过智能装备、精准感知与云端决策，将传统“经验种地”转变为“数据种地”，是破解我国农业资源约束、环境压力与竞争力不足问题的核心路径。这一案例深刻诠释了如何通过技术集成优化农业区位、重塑人地关系，是地理学“因地制宜”与“可持续发展”思想在农业领域的最新实践。 智慧农业的发展阶段： · 萌芽期：从20世纪70年代末开始，以美国为代表的欧美国家率先开始农业信息化、智能化的探索。这一时期，计算机技术和信息技术开始被应用到农业生产中，标志着智慧农业的初步形成。 · 快速发展期：20世纪90年代末，全球工业化、城镇化不断发展，农村劳动力短缺、结构失衡和老龄化等问题显现。在信息技术的支撑下，农业机器人、精准农业等领域快速发展。在此期间，采摘机器人和计算机视觉技术的结合使水果自动分拣系统得到广泛应用，无人机植保技术也得到发展。 · 规模应用期：2010年至今，很多农业发达国家从国家层面进行战略部署，积极推进农业物联网、农业传感器、农业大数据、农业机器人、农业区块链等智慧农业关键技术的创新发展，欧洲、美国、日本等国家纷纷启动了智慧农业相关的战略计划或项目，我国也从2012年开始大力发展智慧农业。目前，全球智慧农业市场规模为226.5 亿美元，并继续呈高增长态势。 我国为什么要发展智慧农业？ · 提高生成效率：智慧农业通过应用先进的技术和智能化设备，能够提高农业生产各个环节的效率和精准度，减少人力投入和物力浪费。 · 优化资源配置：智慧农业能够实时监测和收集农业生产的数据，通过大数据分析和云计算技术，实现对资源的精准管理和调配，提高资源利用率和经济效益。 · 降低生产风险：智慧农业通过智能化监测和预警系统，能够及时发现和应对农业生产中出现的各种问题和风险，降低农业生产的风险和损失。 · 促进农村发展：智慧农业的发展能够带动乡村旅游、休闲农业等新兴产业发展，增加农民的收入来源，促进农村经济的繁荣和发展。 · 改善生态环境：智慧农业强调环保和绿色可持续发展，通过智能化监测和管理系统精准控制农药、化肥等使用量，减少农业污染，保护农业生态系统的健康和平衡。 通过发展智慧农业可以提高我国农业的综合生产能力和国际竞争力，促进我国农业现代化进程，有力地推进乡村振兴战略，实现农业可持续发展，提升我国农业的管理水平和现代化程度，是我国农业历史发展阶段的客观要求。 一、智慧农业系统组成与技术要素 类别 具体技术/环节 功能与特点 智能装备层 无人驾驶农机 自主作业，提升耕作效率与精度 无人机遥感监测 高空感知，获取作物生长、病虫害等空间信息 土壤传感器网络 实时监测土壤温湿度、养分等参数 数据与平台层 多源数据采集 整合气象、土壤、作物、市场等多维数据 云端大数据分析 通过人工智能与算法模型进行数据挖掘与预测 可视化监控平台 将数据以地图、图表等形式直观展示 决策与执行层 新农人智慧决策 基于数据分析制定种植、管理策略 实时预警与建议 系统自动提示灾害、病虫害等风险及应对建议 自动化精准执行 农机、灌溉、施肥等作业自动化、变量化实施 精准作业环节 精准播种与管理 按需播种，优化种植结构与密度 GPS导航精准作业 农机依预设路径高精度运行 变量施肥用药 根据地块差异调节施肥施药量 智能灌溉系统 按作物需水规律自动控制灌溉 二、智慧农业 vs 传统农业 对比维度 传统农业 智慧农业 技术基础 依赖人力与经验 物联网、大数据、人工智能集成，机械化为主 资源利用 粗放式管理，易造成水肥浪费 精准调控，节约资源，提升利用效率 环境影响 易引发土壤退化、面源污染 绿色生产，减少污染，利于生态可持续 决策机制 主观经验为主，响应滞后 数据驱动，实时预警，科学决策 生产目标 以产量为导向 产量、品质、资源效率、环境友好并重 地理适应性 受自然条件限制大 通过技术部分克服自然限制，提升区域适应性 三、地理原理与高考考点链接 地理原理/考点 智慧农业中的体现 地理信息技术应用（3S技术） RS（无人机遥感监测作物长势与病虫害）、GNSS（农机自动驾驶、地块精准定位）、GIS（数据处理、可视化分析与决策制图） 农业区位因素的动态变化 科技、信息、交通等社会经济区位因素的权重显著上升，提升了农业对自然区位局限的突破能力，优化了农业布局 人地关系与可持续发展 通过精准化、绿色化生产，缓解了传统农业对土壤、水资源的过度消耗与污染，是走向资源节约、环境友好的农业现代化道路的必然选择 农业现代化与产业升级 体现了从“靠天吃饭”到“知天而作”的跨越，推动了农业向智能化、精准化、服务化方向升级，是培育“农业新质生产力”的核心内容 区域发展与乡村振兴 提升农业生产效率与产品附加值，吸引人才、资本、技术等要素向农村回流，为乡村振兴注入新动能，促进城乡功能互补与融合发展 四、在高考中可能考查的命题角度 考查方向：技术流程与地理原理 具体设问示例：说明智慧农业中‘变量施肥’技术如何体现因地制宜原则。 考查方向：区位因素分析 具体设问示例：分析某地发展智慧农业的自然与社会经济条件。 考查方向：影响评价类 具体设问示例：评价智慧农业对当地水资源利用和农业可持续发展的影响。 考查方向：区域比较与建议 具体设问示例：比较传统农业与智慧农业在应对干旱灾害方面的差异，并提出推广建议。 考查方向：政策与战略对接 具体设问示例：阐述智慧农业如何服务于国家‘粮食安全’与‘生态文明建设’战略。 五、复习备考建议 1. 构建系统逻辑框架：面对智慧农业案例，可按“精准感知—数据融合—智能决策—变量执行—生态改善”的逻辑链进行分析，理解其“监测-分析-反馈”的闭环系统。 2. 强化区域案例迁移：结合具体区域（如山东寿光蔬菜、黑龙江建三江农场、江苏洋河新区等智慧农业试点），分析其技术组成、解决的核心问题及产生的综合效益。 3. 精准掌握核心术语：熟练运用“3S技术集成、精准播种、变量施肥、智能灌溉、水肥一体化、农业新质生产力”等术语进行地理语言表达。 4. 联系现实政策热点：关注“中央一号文件、数字乡村、乡村振兴、国家粮食安全、种业振兴”等政策背景，理解智慧农业的时代价值与战略意义。 【读一读】山东寿光的“云端菜篮” 在“中国蔬菜之乡”山东寿光，一场由智慧农业驱动的变革正在发生。传统的蔬菜大棚已升级为“云棚”，通过手机APP即可完成通风、补光、浇水等所有操作。 精准感知：棚内密布的传感器实时采集空气温湿度、土壤酸碱度、光照强度等数据，传送到云端。 数据决策：种植户不再是凭“手感”决定何时浇水，而是依据大数据模型给出的建议，系统甚至能预测蔬菜上市时间，对接市场需求。 机器换人：自动化的巡检机器人在轨道上穿梭，实时监控作物长势和病虫害；水肥一体化系统根据作物需水需肥规律，自动配比并精准输送到每株作物的根部，水肥利用率高达90%以上，远高于传统模式。 绿色产出：由于环境控制精准，病虫害发生几率大幅降低，农药使用量减少30%以上，产出的蔬菜品质更优、更安全。 如今，寿光不仅输出蔬菜，更向全国输出大棚标准、技术方案和农业数据服务。智慧农业让“中国蔬菜之乡”的金字招牌更亮，也让“地里掘金”的传统农业焕发出全新的生命力，证明了科技是守护“大国粮仓”最坚实的底座。 2 学科网（北京）股份有限公司 $ 新材料新情境热点探究 案例（4） 智慧农业：为土地装上“智慧大脑” 【选择题】 材料一：寿光新一代智慧大棚示意图 材料二：寿光蔬菜产业模式图 1. 寿光蔬菜大棚从传统“土窝棚”向第七代智能物联网“云棚”的转变，本质上是农业区位因素中 因素的权重显著提升。材料一显示，这种提升带来的直接效益是 A. 自然条件 彻底摆脱了气候灾害的影响 B. 科学技术 劳动生产率和土地产出率大幅提高 C. 交通运输 蔬菜能够远销至海外市场 D. 市场需求 彻底解决了蔬菜滞销难题 2. 在寿光的智慧农业中，精准管控贯穿全程。材料二显示，生产端的“AI种菜”和“精准管控”依赖于前端 收集的海量数据，并为后端的 提供了品质保障。 A. 研发端与生产端的传感器网络 流通端与海外市场 B. 流通端的市场反馈 研发端的新品种培育 C. 政府的政策引导 农户的种植经验 D. 海外市场的需求 物流运输的冷链技术 3. 寿光菜农郑景渠购置“无損测糖仪”对番茄进行内部品质检测，并引用数据定义蔬菜的“好吃”标准。这一做法直接体现了智慧农业的哪个核心特征？ A. 通过大规模机械化生产降低人力成本 B. 通过数据驱动，将品质追求从感性经验转化为量化指标 C. 通过电商直播带货，拓宽销售渠道 D. 通过建设温室大棚，抵御低温冻害 【答案】1. B 【解析与材料关联】 选项分析：材料一明确展示了智能监测屏、传感器、AI算法等技术装备的应用。材料二（人民日报报道）和搜索结果均明确指出，随着智能化装备普及，寿光劳动生产率提升30%至50%，亩均产量达到改造前的3至5倍，亩均产值从1万元跃升至8万元。这直接体现了科技因素对农业产出效率的巨大提升。 错误项排除：A项：智慧农业可以克服部分自然限制，但无法“彻底摆脱”气候灾害的影响，说法过于绝对。C项：交通运输是重要因素，但材料一图片主要展示的是生产端的升级，而非流通。D项：智慧农业有助于对接市场，但无法“彻底解决”滞销问题，材料中也未提及。 【答案】2. A 【解析与材料关联】 选项分析：此题考查智慧农业的系统逻辑（匹配原理）。根据材料二流程图，生产端的智能管控（如AI种菜）首先需要前端研发端（如制定标准）和生产端本身（如土壤传感器）提供大量数据和参数。而最终收获的优质蔬菜，经过精准分拣（如无损测糖仪检测）和包装，为后端流通端（如直采直供、品牌包装）和海外市场（高品质带来高售价）提供了可靠的品质保障。 错误项排除：B项：流通端反馈可以指导研发，但不是生产端“精准管控”的直接数据来源。C项：政策是重要背景，但图中的核心逻辑是技术与产业链的协同。D项：冷链是流通环节的保障，但不是生产端精准管控的直接数据来源。 【答案】3. B 【解析与材料关联】 选项分析：材料中详细描述了郑景渠为解决“如何从‘将军堆里选翘楚’”的困惑，使用无损测糖仪，以及全国蔬菜质量标准中心围绕外形、口感等4个维度建立品质评价体系。这生动体现了智慧农业用数据量化传统经验（如“好吃”），实现品质驱动的特征。 错误项排除：A项：机械化是智慧农业一部分，但材料这里强调的是品质检测，而非大规模机械化。C项：电商销售是流通环节的升级，与题干强调的品质量化不符。D项：温室大棚是设施升级，属于基础改造，与品质的精细量化无关。 【非选择题】阅读图文材料，完成下列要求。（共24分） 材料一： 智慧农业是以物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术为引擎的现代农业形态。它通过智能装备、精准感知与云端决策，将传统“经验种地”转变为“数据种地”，是破解我国农业资源约束、环境压力与竞争力不足问题的核心路径。 材料二： 下图示意我国某智慧农业示范区的“云平台”运行模式。该示范区位于南方低山丘陵区，过去由于地形破碎、水土流失严重，传统农业生产效率低下。引入智慧农业系统后，当地农业生产面貌发生了根本性改变。 “云上耕作”模式示意图 材料三： 该示范区推广智慧农业后，实现了显著的经济与生态效益。通过无人机多光谱影像分析，可以精准识别出地块中因前期水肥不均导致的“弱势区”，并生成变量施肥处方图。无人施肥机根据处方图，在“弱势区”自动增加施肥量，而在长势过旺的区域减少施肥量。同时，智能灌溉系统通过传感器实时监测土壤墒情，并结合天气预报，自动开启或关闭灌溉阀门，实现“按需供水”。据统计，该示范区化肥使用量减少25%，灌溉用水量减少30%，作物产量平均提高18%，农产品优质果率提升至90%以上，且因农药使用量大幅减少，农产品价格比市场均价高出20%。 （1）结合材料二，说明“云上耕作”模式是如何实现农业生产过程从“经验种地”到“数据种地”的转变的。（8分） （2）根据材料三，分析智慧农业中的“变量施肥”技术是如何体现地理学“因地制宜”思想的。（8分） （3）从可持续发展的角度，评价该示范区推广智慧农业的积极意义。（8分） 【参考答案与解析】 （1）①精准感知替代主观经验：通过无人机遥感、土壤传感器、气象站等智能装备，获取作物生长、土壤环境和气象条件的实时、精确数据（2分）。②数据融合与智能决策替代个人判断：将多源数据上传至云端平台，利用AI算法和大数据分析进行深度挖掘和模型预测，生成科学的种植、管理决策方案（2分）。③自动化执行替代人工操作：依据云端决策生成的指令，通过无人驾驶农机、智能水肥一体机等装备，自动完成播种、施肥、灌溉等精准作业（2分）。④形成闭环反馈机制：整个系统形成了“精准感知—数据融合—智能决策—变量执行”的闭环，使农业生产过程完全由数据驱动，实现了从经验到科学的根本性转变（2分）。 【解析】本题旨在考察学生对智慧农业系统“监测-分析-反馈”闭环逻辑的理解。答案应紧扣材料二中“数据采集层”、“决策支持层”、“智能执行层”的划分，逐层分析其如何取代传统的经验式管理，最后点明其系统性、闭环性的特点。关键词包括“精准感知”、“数据驱动”、“智能决策”、“自动执行”。 （2）①“地”的内涵扩展与精准化：传统的“因地制宜”强调根据宏观的地形、气候、土壤类型等自然条件安排农业生产。智慧农业中的“变量施肥”，将“地”的内涵精确到每一个地块网格，甚至每一株作物，通过无人机多光谱影像识别地块内部的微观差异（如长势不均的“弱势区”）（2分）。②“制宜”的方式科学化：传统的“制宜”主要依赖农民的经验判断。变量施肥技术则是基于实时监测数据和AI模型生成的“处方图”，根据地块内部不同区域的作物实际需求，自动调节施肥量，实现了对“弱势区”多施、“优势区”少施的精准化、科学化管控（2分）。③强调动态适应：因地制宜不仅是静态地适应土地，更要动态地适应作物生长状态和环境变化。变量施肥能根据作物不同生长期的营养状况和实时土壤数据，动态调整施肥方案，体现了对农业生态系统动态变化的精准响应（2分）。④优化资源利用，实现高效与可持续：通过精准投入，变量施肥避免了传统农业中“一刀切”施肥带来的资源浪费和环境污染，实现了在合适的地点、合适的时间、施合适的量，真正将“因地制宜”的思想从宏观指导落实到了微观操作，并兼顾了经济效益与环境效益（2分）。 【解析】本题将智慧农业技术与地理核心原理“因地制宜”深度结合。要求学生不能停留在“根据环境选择作物”的浅层理解，而要看到智慧农业如何利用技术将“地”的内涵精细化、将“制宜”的方式科学化，并最终导向资源节约和环境友好。这考查了学生对地理原理进行时代化、情境化解读的能力。 （3）①经济效益：提高了农业生产力。通过精准管理和智能化作业，显著提升了作物产量和优质果率，并通过品牌效应提高了农产品价格，增加了农民收入（2分）。②社会效益：促进了农业现代化与产业升级。智慧农业吸引了人才、资本和技术等要素向农村回流，培育了“新农人”，为乡村振兴注入了新动能（2分）。③生态效益：改善了农业生态环境。通过变量施肥、精准用药和智能灌溉，大幅减少了化肥、农药和水资源的投入量，降低了农业面源污染的风险，保护了土壤和水资源，促进了农业的绿色、可持续发展（2分）。④综合效益（人地协调）：实现了经济、社会、生态效益的统一。智慧农业通过技术手段，有效破解了传统农业生产与生态环境保护的矛盾，使农业生产从对资源的粗放消耗转向集约利用，是实现人地关系协调、可持续发展的重要路径（2分）。 【解析】本题旨在考察学生对“可持续发展”内涵的理解以及将其应用于案例分析的能力。答题时需从经济、社会、生态三个维度分别阐述，最后进行综合升华，点明智慧农业对促进人地关系和谐的积极意义。答案需紧扣材料三中的具体数据（如化肥、用水减少量，产量、价格提高等）作为论据，避免空泛。 2 学科网（北京）股份有限公司 $ 匠心地理 Jiang xin di li 新材料、新情境、热点探究 智慧农业 为土地装上“智慧大脑” 高考地理 热点前沿 智慧农业是以信息和知识为核心要素，通过互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术为引擎的现代农业形态。它通过智能装备、精准感知与云端决策，将传统“经验种地”转变为“数据种地”，是破解我国农业资源约束、环境压力与竞争力不足问题的核心路径。 这一案例深刻诠释了如何通过技术集成优化农业区位、重塑人地关系，是地理学“因地制宜”与“可持续发展”思想在农业领域的最新实践。 案例背景与意义 1 案例背景与意义 1 智慧农业的发展阶段 萌芽期：从20世纪70年代末开始，以美国为代表的欧美国家率先开始农业信息化、智能化的探索。这一时期，计算机技术和信息技术开始被应用到农业生产中，标志着智慧农业的初步形成。 智慧农业的发展阶段 快速发展期：20世纪90年代末，全球工业化、城镇化不断发展，农村劳动力短缺、结构失衡和老龄化等问题显现。在信息技术的支撑下，农业机器人、精准农业等领域快速发展。在此期间，采摘机器人和计算机视觉技术的结合使水果自动分拣系统得到广泛应用，无人机植保技术也得到发展。 智慧农业的发展阶段 规模应用期：2010年至今，很多农业发达国家从国家层面进行战略部署，积极推进农业物联网、农业传感器、农业大数据、农业机器人、农业区块链等智慧农业关键技术的创新发展，欧洲、美国、日本等国家纷纷启动了智慧农业相关的战略计划或项目，我国也从2012年开始大力发展智慧农业。目前，全球智慧农业市场规模为226.5 亿美元，并继续呈高增长态势。 我国为什么要发展智慧农业？ 提高生成效率：智慧农业通过应用先进的技术和智能化设备，能够提高农业生产各个环节的效率和精准度，减少人力投入和物力浪费。 优化资源配置：智慧农业能够实时监测和收集农业生产的数据，通过大数据分析和云计算技术，实现对资源的精准管理和调配，提高资源利用率和经济效益。 我国为什么要发展智慧农业？ 降低生产风险：智慧农业通过智能化监测和预警系统，能够及时发现和应对农业生产中出现的各种问题和风险，降低农业生产的风险和损失。 促进农村发展：智慧农业的发展能够带动乡村旅游、休闲农业等新兴产业发展，增加农民的收入来源，促进农村经济的繁荣和发展。 改善生态环境：智慧农业强调环保和绿色可持续发展，通过智能化监测和管理系统精准控制农药、化肥等使用量，减少农业污染，保护农业生态系统的健康和平衡。 通过发展智慧农业可以提高我国农业的综合生产能力和国际竞争力，促进我国农业现代化进程，有力地推进乡村振兴战略，实现农业可持续发展，提升我国农业的管理水平和现代化程度，是我国农业历史发展阶段的客观要求。 类别 具体技术/环节 功能与特点 智能装备层 无人驾驶农机 自主作业，提升耕作效率与精度 无人机遥感监测 高空感知，获取作物生长、病虫害等空间信息 土壤传感器网络 实时监测土壤温湿度、养分等参数 数据与平台层 多源数据采集 整合气象、土壤、作物、市场等多维数据 云端大数据分析 通过人工智能与算法模型进行数据挖掘与预测 可视化监控平台 将数据以地图、图表等形式直观展示 智慧农业系统组成与技术要素 2 类别 具体技术/环节 功能与特点 决策与执行层 新农人智慧决策 基于数据分析制定种植、管理策略 实时预警与建议 系统自动提示灾害、病虫害等风险及应对建议 自动化精准执行 农机、灌溉、施肥等作业自动化、变量化实施 精准作业环节 精准播种与管理 按需播种，优化种植结构与密度 GPS导航精准作业 农机依预设路径高精度运行 变量施肥用药 根据地块差异调节施肥施药量 智能灌溉系统 按作物需水规律自动控制灌溉 智慧农业系统组成与技术要素 2 对比维度 传统农业 智慧农业 技术基础 依赖人力与经验 物联网、大数据、人工智能集成，机械化为主 资源利用 粗放式管理，易造成水肥浪费 精准调控，节约资源，提升利用效率 环境影响 易引发土壤退化、面源污染 绿色生产，减少污染，利于生态可持续 智慧农业 vs 传统农业 3 对比维度 传统农业 智慧农业 决策机制 主观经验为主，响应滞后 数据驱动，实时预警，科学决策 生产目标 以产量为导向 产量、品质、资源效率、环境友好并重 地理适应性 受自然条件限制大 通过技术部分克服自然限制，提升区域适应性 智慧农业 vs 传统农业 3 地理原理/考点 智慧农业中的体现 地理信息技术应用 （3S技术） RS（无人机遥感监测作物长势与病虫害）、GNSS（农机自动驾驶、地块精准定位）、GIS（数据处理、可视化分析与决策制图） 农业区位因素的动态变化 科技、信息、交通等社会经济区位因素的权重显著上升，提升了农业对自然区位局限的突破能力，优化了农业布局 地理原理与高考考点链接 4 地理原理/考点 智慧农业中的体现 人地关系与可持续发展 通过精准化、绿色化生产，缓解了传统农业对土壤、水资源的过度消耗与污染，是走向资源节约、环境友好的农业现代化道路的必然选择 地理原理与高考考点链接 4 地理原理/考点 智慧农业中的体现 农业现代化与产业升级 体现了从“靠天吃饭”到“知天而作”的跨越，推动了农业向智能化、精准化、服务化方向升级，是培育“农业新质生产力”的核心内容 区域发展与乡村振兴 提升农业生产效率与产品附加值，吸引人才、资本、技术等要素向农村回流，为乡村振兴注入新动能，促进城乡功能互补与融合发展 地理原理与高考考点链接 4 考查方向 具体设问示例 技术流程 与地理原理 说明智慧农业中“变量施肥”技术如何体现因地制宜原则 区位因素分析 分析某地发展智慧农业的自然与社会经济条件 影响评价类 评价智慧农业对当地水资源利用和农业可持续发展的影响 区域比较与建议 比较传统农业与智慧农业在应对干旱灾害方面的差异，并提出推广建议 政策与战略对接 阐述智慧农业如何服务于国家“粮食安全”与“生态文明建设”战略 在高考中可能考查的命题角度 5 ①基于土壤特性差异调整施肥：同一块农田内，土壤的肥力、质地、酸碱度等特性可能存在显著差异。变量施肥技术通过土壤传感器、遥感监测等手段，精准获取不同区域的土壤养分数据，根据土壤实际状况调整施肥量。 ②依据作物长势差异定制施肥方案：作物在不同区域的生长状况（如株高、叶色、分蘖数等）可能因光照、水分、病虫害等因素而不同。通过多光谱无人机、卫星遥感等技术，实时监测作物长势，生成作物长势图。根据图中不同区域的作物需求，精准调整施肥量，确保生长较弱的区域获得更多养分，生长良好的区域减少施肥，实现“因苗施肥”。 说明智慧农业中“变量施肥”技术如何体现因地制宜原则 在高考中可能考查的命题角度 5 ③结合地形地貌特征优化施肥路径：农田的地形地貌（如坡度、坡向）会影响养分的分布和作物生长。变量施肥技术利用地理信息系统（GIS）和地形数据，划分管理单元，针对不同地形区域制定个性化的施肥方案。 ④考虑气候与环境因素动态调整：气候条件（如降雨、温度、光照等）会实时影响土壤养分的有效性和作物生长需求。变量施肥技术通过集成气象数据，动态调整施肥方案。 说明智慧农业中“变量施肥”技术如何体现因地制宜原则 在高考中可能考查的命题角度 5 分析某地发展智慧农业的自然与社会经济条件。 农业区位 土壤 气候 水资源 地形 交通 市场 政策 劳动力 生产技术 自然条件 社会经济条件 利用、改造 发展、变化 在高考中可能考查的命题角度 5 自然条件 ①气候：光照与热量——充足的光照和适宜的热量是智慧农业中作物生长的基础。降水与湿度——降水适中且分布均匀的地区，可减少灌溉成本；若降水不足，需依赖智慧灌溉系统保障水源，此时智慧农业技术对水资源管理尤为重要。 ②地形地貌：平坦地形——便于大规模机械化作业和智慧农业设备（如无人机、智能农机）的部署，有利于实现精准播种、施肥、收割等操作。山地丘陵——虽地形复杂，但可通过智慧农业技术（如梯田智能监测、山地无人机巡检）实现局部精准管理，适合发展特色山地农业（如茶叶、药材种植）。 分析某地发展智慧农业的自然与社会经济条件。 在高考中可能考查的命题角度 5 自然条件 ③土壤：土壤肥力——肥沃的土壤可减少施肥成本，智慧农业可通过土壤传感器实时监测土壤养分，实现精准施肥。土壤质地——沙质土壤透气性好，适合根茎类作物；黏质土壤保水保肥能力强，需智慧农业技术优化水分和养分管理。 ④水源：地表水与地下水——靠近河流、湖泊或地下水资源丰富的地区，便于智慧灌溉系统取水，降低水资源获取成本。水质——水质良好、无污染的水源，有利于智慧农业中水培、水产养殖等模式的发展。 分析某地发展智慧农业的自然与社会经济条件。 在高考中可能考查的命题角度 5 社会经济条件 ①市场——市场需求：靠近城市或人口密集区，对新鲜农产品、有机食品、特色农产品等需求旺盛，智慧农业可通过精准生产满足市场需求，提高产品附加值。市场渠道——交通便利、物流发达的地区，便于农产品快速运输到市场，智慧农业可通过电商平台、冷链物流等技术拓展市场范围。 ②交通：交通网络——公路、铁路、航空等交通网络完善的地区，便于智慧农业设备的运输、维护以及农产品的运输，降低物流成本。交通便利性——靠近港口、机场或交通枢纽的地区，有利于发展外向型智慧农业，如农产品出口。 分析某地发展智慧农业的自然与社会经济条件。 在高考中可能考查的命题角度 5 社会经济条件 ③劳动力：劳动力数量与质量——劳动力充足且素质较高的地区，可支持智慧农业中技术操作、设备维护、数据分析等工作；若劳动力短缺，智慧农业可通过自动化设备替代人工，提高生产效率。劳动力成本——劳动力成本较低的地区，有利于降低智慧农业的运营成本，但需平衡劳动力成本与技术投入的效益。 ④技术：科技水平——当地高校、科研机构密集，或已有智慧农业技术企业聚集的地区，可提供技术支持、人才培训和研发合作，促进智慧农业技术的应用和创新。基础设施——宽带网络覆盖、5G基站建设、物联网基础设施完善的地区，有利于智慧农业中数据采集、传输和智能决策系统的运行。 分析某地发展智慧农业的自然与社会经济条件。 在高考中可能考查的命题角度 5 社会经济条件 ⑤政策：政府支持——政府出台智慧农业扶持政策，如资金补贴、税收优惠、技术推广等，可降低智慧农业的初始投资成本，提高农民和企业的参与积极性。 土地政策——土地流转政策完善、土地规模化经营条件成熟的地区，有利于智慧农业实现大规模、集约化生产。 分析某地发展智慧农业的自然与社会经济条件。 在高考中可能考查的命题角度 5 ①对水资源利用的影响：提高灌溉效率——通过精准灌溉技术，根据作物实际需水情况实时调整灌溉量，减少过度灌溉和水资源浪费。优化水资源调配——利用气象数据、大数据分析和数字孪生技术，实现灌区水资源的科学调度，合理分配有限水资源，缓解水资源紧张区域供需矛盾。促进水资源循环利用——推动农田径流收集、农业废水处理等技术应用，将雨水、废水处理后用于灌溉，降低对地下水和地表水的依赖，减少水资源过度开采。 评价智慧农业对当地水资源利用和农业可持续发展的影响 在高考中可能考查的命题角度 5 ②对农业可持续发展的影响：提升农业生产效率与产量——精准灌溉、精准施肥等技术保障作物生长所需的水肥条件，提高作物产量和品质。增强农业抗风险能力——通过实时监测土壤墒情、气象变化等，提前预警干旱、洪涝等灾害，帮助农民及时调整种植策略，减少灾害损失，保障粮食安全。促进农业生态平衡——减少水资源浪费和污染，保护土壤、水体生态环境，有利于生物多样性保护，推动农业向绿色、低碳、可持续方向发展。推动农业产业升级——智慧农业技术促进农业与信息技术、装备制造等产业融合，培育新型农业经营主体，拓展农业产业链，增加农民收入，助力乡村振兴。挑战与局限——智慧农业初期投资成本高，技术推广需解决农民技术培训、设备维护等问题，且在极端气候条件下数据可靠性有待提升。需通过政策支持、技术创新和多方协作，推动智慧农业在更大范围、更深层次应用，实现水资源高效利用与农业可持续发展的双赢。 评价智慧农业对当地水资源利用和农业可持续发展的影响 在高考中可能考查的命题角度 5 服务“粮食安全”战略：①精准生产与增产增效（通过传感器、遥感等技术实时监测土壤墒情、养分含量、气象条件等，结合作物生长模型，实现精准整地、精量播种、变量施肥、变量施水，提高资源利用效率，减少浪费，提升粮食单产和品质。利用智能农机实现自动化作业，提高生产效率，降低人力成本，确保粮食生产稳定增长。） ②灾害预警与风险防控（借助大数据分析和人工智能算法，对气象灾害、病虫害等进行预测和预警，提前采取应对措施，减少灾害对粮食生产的损失，保障粮食产量稳定。）③粮食产后减损（在粮食收获、运输、仓储环节应用智能监测技术，如温湿度传感器、虫害监测系统等，实时监控粮食储存环境，及时发现并处理问题，减少粮食产后损失，相当于增加“无形良田”。）粮食供应链优化（通过物联网和区块链技术，实现粮食生产、流通、销售全过程的可追溯和透明化管理，确保粮食质量安全，提高供应链效率，保障粮食供应稳定。） 阐述智慧农业如何服务于国家“粮食安全”与“生态文明建设”战略 在高考中可能考查的命题角度 5 服务“生态文明建设”战略： ①资源高效利用与保护：精准施肥、施药、灌溉技术减少化肥、农药和水资源的使用量，降低农业面源污染，保护土壤、水体和生态环境。通过土壤健康监测和修复技术，改善土壤质量，增强土壤碳汇功能，促进农业可持续发展。 ②生态农业模式推广：支持生态农业、循环农业发展，如种养结合、秸秆综合利用、农林复合经营等，实现农业废弃物的资源化利用，减少环境污染，提升农业生态效益。 ③生物多样性保护：利用智能监测技术对农业生态系统中的生物多样性进行监测和评估，为生态保护决策提供数据支持，促进农业与生态系统的和谐共生。 阐述智慧农业如何服务于国家“粮食安全”与“生态文明建设”战略 在高考中可能考查的命题角度 5 构建系统逻辑框架：面对智慧农业案例，可按“精准感知—数据融合—智能决策—变量执行—生态改善”的逻辑链进行分析，理解其“监测-分析-反馈”的闭环系统。 强化区域案例迁移：结合具体区域（如山东寿光蔬菜、黑龙江建三江农场、江苏洋河新区等智慧农业试点），分析其技术组成、解决的核心问题及产生的综合效益。 精准掌握核心术语：熟练运用“3S技术集成、精准播种、变量施肥、智能灌溉、水肥一体化、农业新质生产力”等术语进行地理语言表达。 联系现实政策热点：关注“中央一号文件、数字乡村、乡村振兴、国家粮食安全、种业振兴”等政策背景，理解智慧农业的时代价值与战略意义。 复习备考建议 6 菜农们在手机上登录智能物联网系统，就能够操控大棚内的自动化设备，完成滴灌、温湿度调节、病虫害防控等任务。 山东寿光——精准农业 山东寿光的“云端菜篮” 7 在“中国蔬菜之乡”山东寿光，一场由智慧农业驱动的变革正在发生。传统的蔬菜大棚已升级为“云棚”，通过手机APP即可完成通风、补光、浇水等所有操作。 精准感知：棚内密布的传感器实时采集空气温湿度、土壤酸碱度、光照强度等数据，传送到云端。 数据决策：种植户不再是凭“手感”决定何时浇水，而是依据大数据模型给出的建议，系统甚至能预测蔬菜上市时间，对接市场需求。 山东寿光的“云端菜篮” 7 山东寿光的“云端菜篮” 7 机器换人：自动化的巡检机器人在轨道上穿梭，实时监控作物长势和病虫害；水肥一体化系统根据作物需水需肥规律，自动配比并精准输送到每株作物的根部，水肥利用率高达90%以上，远高于传统模式。 绿色产出：由于环境控制精准，病虫害发生几率大幅降低，农药使用量减少30%以上，产出的蔬菜品质更优、更安全。 如今，寿光不仅输出蔬菜，更向全国输出大棚标准、技术方案和农业数据服务。智慧农业让“中国蔬菜之乡”的金字招牌更亮，也让“地里掘金”的传统农业焕发出全新的生命力，证明了科技是守护“大国粮仓”最坚实的底座。 山东寿光的“云端菜篮” 7 典型例题 （2025·安徽）春光正好，我国南方某智慧农场里，竖立田间的监测站随处可见，低空飞行的无人机正在作业。该农场智慧系统包括数字化感知、智能化决策、精准化作业、智慧化管理四个组成部分。据此完成下面小题。 1．智慧农场的核心生产要素是 A．数据、算法 B．种子、肥料 C．农地、农机 D．技术、市场 2．该农场智慧系统应用地理信息技术开展农田施肥作业，三者匹配合理的是 A．数字化感知—遥感技术—确定施肥方案 B．智能化决策一地理信息系统一测定土壤有机质含量 C．精准化作业——全球卫星导航系统—实施定点施肥 D．智慧化管理—遥感技术—评估土壤肥力 A C 37 （2025·安徽）春光正好，我国南方某智慧农场里，竖立田间的监测站随处可见，低空飞行的无人机正在作业。该农场智慧系统包括数字化感知、智能化决策、精准化作业、智慧化管理四个组成部分。据此完成下面小题。 3．相较于北方，我国南方智慧农场对决策系统的多样性、灵活度要求更高，这是因为南方 ①耕作地貌复杂 ②作物种类多样 ③水热资源丰富 ④农田建设标准更高 A．①② B．①③ C．②④ D．③④ A 38 1．A 该农场智慧系统包括数字化感知、智能化决策、精准化作业、智慧化管理四个组成部分。智慧农场强调智能化、数字化管理，依赖监测站和无人机等设备进行数据收集，通过数据分析和算法模型实现精准管理，其核心生产要素是数据(用于感知和监测)和算法(用于决策和优化)；种子、肥料属于传统农业生产要素，并非智慧农场的核心生产要素；农地、农机是基础生产资料，非智慧农场的核心生产要素；技术包含数据算法，但表述不够直接，市场属于外部因素。 2．C 地理信息技术包括：遥感技术(RS)用于大范围数据采集(如土壤、作物状况)，对应“数字化感知”；地理信息系统(GIS)用于数据分析和决策支持，对应“智能化决策”；全球卫星导航系统(GNSS)用于精确定位和导航，对应“精准化作业”。结合生产情境可知，施肥作业流程包括感知(数据采集)→决策(方案制定)→作业(精准执行)→管理(整体评估)。全球卫星导航系统（如GPS/北斗）可精确定位，用于农机导航，实现精准施肥，C符合；遥感用于感知作物长势或土壤状况，确定施肥方案需结合GIS分析，匹配不合理；智能化决策应使用GIS进行数据分析(如制定施肥方案)，测定土壤有机质含量需实地采样，应由遥感技术(RS) 或传感器完成，而非GIS；智慧化管理是整体监控和优化，评估肥力需结合多源数据（如GIS分析），遥感仅提供部分信息。 3．A 注意题干关键词“对决策系统的多样性、灵活度要求更高”，说明南方智慧农场的决策系统需更高多样性(处理多种情景)和灵活度(动态适应)，原因在于南方自然环境的复杂性。结合所学可知，南方多山地、丘陵，地形破碎，导致农田分布零散、土壤条件多变，决策系统需灵活调整以适应不同地貌的种植需求，①正确；南方位于亚热带，气候支持多种农作物（如水稻、茶叶、水果等）生长，不同作物需不同的管理策略(如施肥、灌溉)，决策系统需多样化处理，②正确；南方水热资源丰富是自然条件优势，但非直接导致决策灵活度高的原因，水热资源丰富，农业更易高产，对决策系统的多样性、灵活度要求会降低，与题意不符合，③错误；南方因地形复杂，农田更碎片化，农田建设标准往往低于北方(北方平原区更易标准化)，农田建设标准更高与南方现实不符，且农田建设标准高(如平整土地、灌溉设施)通常意味着管理更统一，可能降低对灵活度的需求，④错误。 依据下列材料，完成4~6题 材料二：下图为寿光蔬菜产业模式图 材料一：右图为寿光新一代智慧大棚示意图 4. 寿光蔬菜大棚从传统“土窝棚”向第七代智能物联网“云棚”的转变，本质上是农业区位因素中 因素的权重显著提升。材料一显示，这种提升带来的直接效益是 A. 自然条件 彻底摆脱了气候灾害的影响 B. 科学技术 劳动生产率和土地产出率大幅提高 C. 交通运输 蔬菜能够远销至海外市场 D. 市场需求 彻底解决了蔬菜滞销难题 5. 在寿光的智慧农业中，精准管控贯穿全程。材料二显示，生产端的“AI种菜”和“精准管控”依赖于前端 收集的海量数据，并为后端的 提供了品质保障。 A. 研发端与生产端的传感器网络 流通端与海外市场 B. 流通端的市场反馈 研发端的新品种培育 C. 政府的政策引导 农户的种植经验 D. 海外市场的需求 物流运输的冷链技术 B A 6. 寿光菜农郑景渠购置“无損测糖仪”对番茄进行内部品质检测，并引用数据定义蔬菜的“好吃”标准。这一做法直接体现了智慧农业的哪个核心特征？ A. 通过大规模机械化生产降低人力成本 B. 通过数据驱动，将品质追求从感性经验转化为量化指标 C. 通过电商直播带货，拓宽销售渠道 D. 通过建设温室大棚，抵御低温冻害 B 【答案】4. B 材料一明确展示了智能监测屏、传感器、AI算法等技术装备的应用。材料二（人民日报报道）和搜索结果均明确指出，随着智能化装备普及，寿光劳动生产率提升30%至50%，亩均产量达到改造前的3至5倍，亩均产值从1万元跃升至8万元。这直接体现了科技因素对农业产出效率的巨大提升。A项：智慧农业可以克服部分自然限制，但无法“彻底摆脱”气候灾害的影响，说法过于绝对。C项：交通运输是重要因素，但材料一图片主要展示的是生产端的升级，而非流通。D项：智慧农业有助于对接市场，但无法“彻底解决”滞销问题，材料中也未提及。 5. A 此题考查智慧农业的系统逻辑（匹配原理）。根据材料二流程图，生产端的智能管控（如AI种菜）首先需要前端研发端（如制定标准）和生产端本身（如土壤传感器）提供大量数据和参数。而最终收获的优质蔬菜，经过精准分拣（如无损测糖仪检测）和包装，为后端流通端（如直采直供、品牌包装）和海外市场（高品质带来高售价）提供了可靠的品质保障。B项：流通端反馈可以指导研发，但不是生产端“精准管控”的直接数据来源。C项：政策是重要背景，但图中的核心逻辑是技术与产业链的协同。D项：冷链是流通环节的保障，但不是生产端精准管控的直接数据来源。 6. B 材料中详细描述了郑景渠为解决“如何从‘将军堆里选翘楚’”的困惑，使用无损测糖仪，以及全国蔬菜质量标准中心围绕外形、口感等4个维度建立品质评价体系。这生动体现了智慧农业用数据量化传统经验（如“好吃”），实现品质驱动的特征。A项：机械化是智慧农业一部分，但材料这里强调的是品质检测，而非大规模机械化。C项：电商销售是流通环节的升级，与题干强调的品质量化不符。D项：温室大棚是设施升级，属于基础改造，与品质的精细量化无关。 【非选择题】阅读图文材料，完成下列要求。（共24分） 材料一：智慧农业是以物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术为引擎的现代农业形态。它通过智能装备、精准感知与云端决策，将传统“经验种地”转变为“数据种地”，是破解我国农业资源约束、环境压力与竞争力不足问题的核心路径。 材料二：下图示意我国某智慧农业示范区的“云平台”运行模式。该示范区位于南方低山丘陵区，过去由于地形破碎、水土流失严重，传统农业生产效率低下。引入智慧农业系统后，当地农业生产面貌发生了根本性改变。 “云上耕作”模式示意图 （1）结合材料二，说明“云上耕作”模式是如何实现农业生产过程从“经验种地”到“数据种地”的转变的。（8分） （2）根据材料三，分析智慧农业中的“变量施肥”技术是如何体现地理学“因地制宜”思想的。（8分） （3）从可持续发展的角度，评价该示范区推广智慧农业的积极意义。（8分） 【非选择题】阅读图文材料，完成下列要求。（共24分） 材料三： 该示范区推广智慧农业后，实现了显著的经济与生态效益。通过无人机多光谱影像分析，可以精准识别出地块中因前期水肥不均导致的“弱势区”，并生成变量施肥处方图。无人施肥机根据处方图，在“弱势区”自动增加施肥量，而在长势过旺的区域减少施肥量。同时，智能灌溉系统通过传感器实时监测土壤墒情，并结合天气预报，自动开启或关闭灌溉阀门，实现“按需供水”。据统计，该示范区化肥使用量减少25%，灌溉用水量减少30%，作物产量平均提高18%，农产品优质果率提升至90%以上，且因农药使用量大幅减少，农产品价格比市场均价高出20%。 （1）结合材料二，说明“云上耕作”模式是如何实现农业生产过程从“经验种地”到“数据种地”的转变的。（8分） ①精准感知替代主观经验：通过无人机遥感、土壤传感器、气象站等智能装备，获取作物生长、土壤环境和气象条件的实时、精确数据（2分）。②数据融合与智能决策替代个人判断：将多源数据上传至云端平台，利用AI算法和大数据分析进行深度挖掘和模型预测，生成科学的种植、管理决策方案（2分）。③自动化执行替代人工操作：依据云端决策生成的指令，通过无人驾驶农机、智能水肥一体机等装备，自动完成播种、施肥、灌溉等精准作业（2分）。④形成闭环反馈机制：整个系统形成了“精准感知—数据融合—智能决策—变量执行”的闭环，使农业生产过程完全由数据驱动，实现了从经验到科学的根本性转变（2分）。 （2）根据材料三，分析智慧农业中的“变量施肥”技术是如何体现地理学“因地制宜”思想的。（8分） ①“地”的内涵扩展与精准化：传统的“因地制宜”强调根据宏观的地形、气候、土壤类型等自然条件安排农业生产。智慧农业中的“变量施肥”，将“地”的内涵精确到每一个地块网格，甚至每一株作物，通过无人机多光谱影像识别地块内部的微观差异（如长势不均的“弱势区”）（2分）。②“制宜”的方式科学化：传统的“制宜”主要依赖农民的经验判断。变量施肥技术则是基于实时监测数据和AI模型生成的“处方图”，根据地块内部不同区域的作物实际需求，自动调节施肥量，实现了对“弱势区”多施、“优势区”少施的精准化、科学化管控（2分）。③强调动态适应：因地制宜不仅是静态地适应土地，更要动态地适应作物生长状态和环境变化。变量施肥能根据作物不同生长期的营养状况和实时土壤数据，动态调整施肥方案，体现了对农业生态系统动态变化的精准响应（2分）。④优化资源利用，实现高效与可持续：通过精准投入，变量施肥避免了传统农业中“一刀切”施肥带来的资源浪费和环境污染，实现了在合适的地点、合适的时间、施合适的量，真正将“因地制宜”的思想从宏观指导落实到了微观操作，并兼顾了经济效益与环境效益（2分）。 （3）从可持续发展的角度，评价该示范区推广智慧农业的积极意义。（8分） ①经济效益：提高了农业生产力。通过精准管理和智能化作业，显著提升了作物产量和优质果率，并通过品牌效应提高了农产品价格，增加了农民收入（2分）。 ②社会效益：促进了农业现代化与产业升级。智慧农业吸引了人才、资本和技术等要素向农村回流，培育了“新农人”，为乡村振兴注入了新动能（2分）。 ③生态效益：改善了农业生态环境。通过变量施肥、精准用药和智能灌溉，大幅减少了化肥、农药和水资源的投入量，降低了农业面源污染的风险，保护了土壤和水资源，促进了农业的绿色、可持续发展（2分）。 ④综合效益（人地协调）：实现了经济、社会、生态效益的统一。智慧农业通过技术手段，有效破解了传统农业生产与生态环境保护的矛盾，使农业生产从对资源的粗放消耗转向集约利用，是实现人地关系协调、可持续发展的重要路径（2分）。 $