大数据理论和技术在农业上的应用和实践，是指运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉农领域数据的采集、存储、分析与应用等一系列问题，然后以此来指导农业生产经营。这里所讲的农业大数据就是指以大数据分析为基础去解决一系列问题。
运用大数据理念解决农业生产问题
农业大数据的特征可以简单概括为以下几个方面：
一是从其领域来看，逐步拓展到相关上下游产业的同事，以农业领域为核心，同时将宏观经济背景的数据进行整合，其中包括统计精准数据、进出口数量数据、稳定价格数据、生产流量和数据，以及气象准确数据等；是从地域方面来看，主要以我国范围内区域的数据为核心，进一步对国际农业数据进行借鉴并且作为有效参考；这个数据不仅仅包括全国范围的数据，还应涉及省市的数据，地市级的数据也不能被忽略，这些数据都会为精准区域研究提供有效的参考。
二是从力度来看，不仅包括统计的较精准数据，还包括一部分涉农经济主体的基本情况信息、投资融资信息、股东以及产权信息、专利享有信息、进出口数量信息、招牌信息、大众媒体信息、CIS 坐标信息等；四是从专业性来看，要一步一步实施，第一步是要构建并且整合农业领域的专业数据资源，第二步是对专业的子领域数据资源进行有序的规划。
那么农业大数据的应用有哪几方面呢？下面我们就为大家介绍农业信息化大数据技术对农业几个重要方面的应用。
01应用于农情监测
农情监测的主要目的是根据监测耕地的变化、农作物产量变化、自然灾害发生几率等情况，更好地实现由“看天而作”到“知天而作”的转变。在大数据的基础上，根据数据处理平台的分析处理，使农情监测系统更加完善，给农情监测工作带来新的机遇。首先是自然灾害监测，通过分析收集的气象数据，结合气象模拟、土地分析、植物根部情况分析等要素，增强自然灾害的预测预报准确率和改进灾害评估方法，提高预测的准确性。这种通过大数据分析来监测自然灾害的方法在国内虽然还未开始使用，但是在国外已有先例。
大数据农情监测
其次是作物估产及生长动态监测，农作物的生长监测一般采用遥感技术和作物模拟技术相结合的方法：遥感卫星监测从宏观上反馈作物生长数据，作物生长模型从机理上通过作物生长环境模拟其生长发育过程，结合在一起可以对农业生产提供系统全面的预测。针对遥感卫星监测提供的宏观数据，可以利用大数据处理平台进行全面分析，为作物估产和生长动态监测提供重要的信息情报。
作物估产及生长动态监测
02应用于农产品监测预警
农产品监测预警是指通过对于农产品质量、农产品市场的监测达到预防农产品的预测，从而使现代农业稳定发展。大数据时代的来临，为农产品市场监测预警工作提供了海量的数据支撑，因此会推动农产品监测预警工作更加地标准化、精确化。在农产品质量监测预警方面，大数据的技术给农产品信息的全面收集提供了技术基础，使农产品质量能够进行全方位比对，增加农产品质量监测的准确性。
应用于农产品监测预警
由于大数据处理技术的实时性，也使得农产品质量在出现问题时，能够及时防止影响的范围扩大，从而使农产品质量预警机制更加及时高效。在农产品市场监测预警方面，由于数据获取技术更加快捷，所以农产品市场信息的流动会大大加快，从而减弱不同地域的市场信息不同步产生的市场风险。同时，大数据分析技术更加注重全面分析而不是抽样分析，因此农产品市场监测预警更加精准。
03应用于精准农业决策
精准农业决策是指根据各个方面的农业信息制定出一整套有可实施性的精准管理措施。在大数据处理分析技术出现之前，专家系统、作物模拟模型、作物生产决策支持系统是主要的生产决策技术。大数据处理分析技术可以集成作物自身生长发育状况以及作物生长环境中的气候、土壤、生物等数据，同时综合考虑经济、环境、可持续发展的指标。这可以弥补专家系统、模拟模型在多结构、高密度数据处理方而的不足，为农业生产决策者提供更加精准、实时、高效的农业决策。
应用于精准农业决策
04应用于农村综合信息服务系统的搭建
国家农村综合信息服务系统的搭建有助于农业信息的传播。农村综合信息服务是指按照“平台上移，服务下延”的思路，集成与整合各分散的信息资源与系统，在全国范围实现信息资源的共享。
农村综合信息服务系统的搭建
在信息服务平台搭建过程中数据资源体量大、数据处理流程复杂、信息服务模式多样，需要实现海量农业信息化数据获取、传输、加工、服务一体化处理。因此，在研究复杂多样的用户需求，实现信息服务按需分配以及处理大规模的资源数据中就必须利用大数据处理分析技术。农业大数据的应用研究为农村综合信息服务系统的搭建提供了必要的技术支撑。
由于大数据技术在农产品监测预警领域的广泛应用，构建农业基准数据、开展农产品信息实时化采集技术研究、构建复杂智能模型分析系统、建立可视化的预警服务平台等将成为未来农产品监测预警发展的重要趋势。
来源：海外科技风云
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