随着全球人口的增加，天气的波动更加不稳定，以及依赖石油的农业对于石化燃料的价格越来越敏感，这必然激励我们更多地运用新技术来提高作物产量，并管理风险。围绕着基因组学、生物信息学以及计算生物学的研究活动都已经取得了重大的进展，使得科学家和组织能够更好地养活全世界，并提高食品和农作物的质量。

这些技术都涉及到庞大的数据集和计算分析，那么在此过程中，大数据对于农业的作用是什么?

首先，也是最重要的，农民需要测量和了解巨大繁多的数据能够带来怎样的影响，因为这些数据驱动着他们耕作的质量与产量。这些数据包括天气数据、GPS数据、土壤细节、种子、化肥和作物药剂等，充分利用这些数据对于土地进行长期管理和短期模拟，以实现产量和利润的最大化。其次，种子和肥料以及药剂的供应商需要接收所有的这些数据，将其放入统一的模型中，并使用专用算法，以便向农民提供尽可能最优化的解决方案和服务。再次，农业机械制造商是整个价值链的另一个重要组成部分，他们不仅需要确保其资产能够在最低成本保持最长的正常运行时间，还要支持移动数据采集，并让这些信息能被实时获取，以进行进一步处理。

除了农民、农企、种子化肥供应商和农业机械制造商以外，实验室、贸易商和行业合作伙伴、技术和解决方案提供商也是这个日益复杂的生态系统的一部分。他们对于来自无数信息源的大数据也有着巨大的需求。

农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践，是以数据驱动的精准农业操作。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，可以管理地块和规划作物种植适宜区，预测气候、自然灾害、病虫害、土壤等环境因素，监测作物长势，指导灌溉和施肥，生产者们可以跟踪作物流动，引导和控制设备，监控农田环境，精细化管理整个土地的投入，大大提高生产力和盈利能力。

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