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。

农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量大大超过结构化数据。

农业大数据主要应用

基于目前农业信息技术主要应用领域和产生大数据的主要来源分析，大数据主要应用领域包括以下几个方面：

01生产过程管理数据

设施农业、设施养殖业（畜禽和水产等）、精准农业等。提高整个生产过程的精准化监测、智能化决策、科学化管理和调控，是农业信息化的紧迫任务。

02农业资源管理数据

土地资源、水资源、农业生物资源、生产资料等。我国农业资源紧缺、生态环境与生物多样性退化，要进一步优化配置、合理开发，实现农业高产优质、节能高效的可持续发展。

03农业生态环境管理数据

土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等。需要进行全面监测、精准管理。

04农产品与食品安全管理数据

产地环境、产业链管理、产前产中产后、储蓄加工、市场流通领域、物流、供应链与溯源系统等。

05农业装备与设施监控大数据

设备和施工状况监控、远程诊断、服务调度等。在上述应用中，关键是农业环境与资源、农业生产过程、农业产品安全、农业市场和消费，以及检测和预测等。

06各科研活动产生的大数据

如大量的遥感数据，包括空间与地面数据；大量的生物实验数据，如基因图谱、大规模测序、农业基因组数据。

大数据对农业的影响

01农业效率的提升

大数据技术的应用促进了农业生产效率的提升。通过对农田的土壤质量、气象数据、农作物生长环境等信息进行搜集和分析，农业生产者可以更准确地判断农作物生长情况，优化耕种方案，选择最佳的播种时间和施肥量，减少浪费、提高农作物产量。同时，大数据分析还可以为农业生产者提供有关fangz病虫害、灾害风险的预警信息，使其能够及时调整生产计划，减少损失。

02精准农业的发展

大数据技术的应用推动了精准农业的发展。传统农业中，由于土壤质量以及农作物生长的差异，农业生产者往往需要整块进行施肥、灌溉等操作，造成资源浪费。而通过大数据技术可以实现对农田的精准检测和农作物的精准管理。通过传感器、无人机等设备对农田进行监测，利用大数据分析技术来进行农作物的生长监控和需求预测，农业生产者可以精确给予农田所需的水、肥、药物等，并对产出进行精准调控。这种精准农业的发展不仅提高了农作物产量和质量，还减少了农业资源浪费。

03农产品供应链管理优化

大数据技术的应用改善了农产品供应链管理的效率和可靠性。在传统的农产品供应链中，农产品的采摘、运输、仓储以及销售等环节通常分散且信息不对称，导致了供应链的不稳定和效率低下。而通过大数据技术，可以对农产品供应链中的各个环节进行实时监测和数据分析，提供全球可追溯的农产品产地信息、生产过程、质量检测等数据，使消费者更加了解农产品的质量和安全性，提高消费者的购买信心。同时，大数据的运用还可以帮助农产品供应链管理者实现供需的精准匹配，减少库存损失和滞销现象。

04农业科学研究的推进

大数据技术的应用推进了农业科学研究的进展。通过大数据技术的高效分析和处理，农业科学家可以更好地了解农业生产中存在的问题，并找到解决方案。大数据技术可帮助农业科学家对不同地区的土壤质量、气候特点、农作物生长状况等进行深入研究，以期实现农业生产的精细化管理和高效产出。同时，大数据技术还可以对种子选育、育种过程、病虫害防治等进行全面检测和分析，加快农业科学家的研究进程，提高农业科技的创新能力。

大数据未来发展趋势

尽管农业大数据在中国农业领域取得了一些成果，但其潜力和应用空间还有待进一步发掘。未来，农业大数据将呈现以下趋势：

首先，多元化数据来源。目前，农业大数据主要来自气象、环境、土壤等方面。未来，随着传感器技术和无人机的发展，将有更多新型数据源加入农业大数据系统中，如作物遥感数据、动物健康数据等。这将为农业决策提供全面和准确的参考依据。

其次，跨行业融合应用。农业大数据不仅仅可以用于农业生产管理，还可以与金融、保险、物流等行业相结合，形成多领域的合作与应用。例如，农产品质量和溯源数据可以和电商平台合作，提供高品质的农产品给消费者。农业保险公司也可以利用农业大数据，对农户提供更精准的保险服务。

最后，人工智能和大数据相结合。未来，人工智能技术将与农业大数据紧密结合，发挥更大的作用。借助人工智能的算法和模型，农业大数据可以更好地分析和预测，为农业管理提供更精确的建议。同时，农业大数据还可以应用于智能农机的自动化控制，实现农业生产的智能化。

总之，农业大数据作为信息技术与农业的结合点，正逐渐改变着传统农业的方式和现状。在发展现状和未来趋势方面，种植业、畜牧业和农产品流通等方面都存在着巨大的潜力和发展空间。然而，农业大数据在应用中也面临着一些问题和挑战，如数据收集和隐私保护等。只有不断解决这些问题，发挥好农业大数据技术的优势，才能实现农业产业的转型升级，实现农业可持续发展的目标。