农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化。

大数据在农业中应用最普遍的领域之一就是精准农业。通过对气候、土壤和空气质量、作物成熟度，甚至是设备和劳动力的成本及可用性方面的实时数据收集并进行预测分析，帮助农事管理者做出更明智的决策，这就是所谓的精准农业。在精准农业中，控制中心实时收集并处理数据，遍布田间的传感器用于测量土壤和周围空气的温度与湿度，卫星图像和无人机会被用来拍摄田地的照片。随着时间的推移，图像会显示作物生长状况，加上对未来的天气预测，就可以建立模型并进行模拟，从而预测未来的情况，帮助农民做出前瞻性的决策。

影响作物生长的因素有很多，土壤、气候、水分、品种、病虫害和杂草等，作物产量是这些因素的综合结果。因此，在现代农业领域，农民光凭经验做出决策已远远不够，需要依靠科学、概率和专业分析得出优化决策。

大数据让农民开始用移动设备管理农场，可以掌握实时的土壤湿度、环境温度和作物状况等信息，大幅度提高了管理的精确性。然而，再好的决策，也需要硬件设备去实施。精准农业下的农业机械必须是智能化的，通常安装有卫星导航系统、自动驾驶系统、计算机设备、以及必要的传感器，这样才能准确地理解并执行大数据分析软件给出的指令信息。智能化农业机械大大提高了作业质量，农民可以实时监控播种机的准确率，如果出现大面积异常，可以马上停机，检查纠正播种机。通过全流程的精准监控，可以极大地节约化肥、水、农药等投入，把各种原料的使用量控制在非常准确的程度，让农业经营像工业流程一样有条不紊地进行，从而实现规模化经营。

农业作为中国的基础产业，面临着农产品需求增加、资源紧缺、气候变化、生态安全脆弱等严峻挑战，因此，夯实以农业物联网、云计算技术为核心的农业信息化基础，提升以大数据为支撑的农业信息化服务，是开拓智慧农业新局面，实现农业现代化和信息化跨越式发展的重要力量。

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