作为一个农业大国，农业的支撑地位始终不可动摇。在大数据时代，农业面临着智慧升级的机遇与挑战。
大数据的快速发展，能将不同格式、不同业务领域的海量数据进行整合，产生巨大的经济社会价值。农业大数据，主要包括以下几种：
1. 按领域：以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。
2.按地域看：以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础。
3. 从粒度看:不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。
4. 按专业性看：首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
5. 按关联性看：天气是农业生产中最重要的因素之一，而通过大数据预测未来天气的新方式，预测时间更长、准确度更高，最长可提前40天生成冷热天气概率。在干旱季节，就可以根据预测的结果，进行提前人工干预，从而提高农业产量。
通过整合与农业生产与科研相关的各种大数据，不仅能够更好的传承农业技术，更能将大农业带入一个智慧的朝代。
以下介绍三个有趣的大数据农业应用案例。更多内容可参考同步推送的其他文章。
一、大数据智能喷灌系统
南美洲某大型农场拥有大量的酒水器。迄今为止，该农场一直采用固定洒水时间的机械型酒水方式，实际洒水量往往高于或低于农作物所需水量，部分农作物的品质也因此而下降。
为了解决这一问题，IBM在该农场内每一平方千米安装一个传感器，用于分析土壤中的水分和矿物质含量，在与每种农作物所需水量进行对比后，分别操控每个区域的洒水器。
此外，如果在对照了天气预报之后，得知两小时之内有降雨，则系统就会对洒水器发出不需要洒水的指令。
二、农业专业知识数据库
人口老龄化是全球困境，而农业人口老龄化则更显严峻。因此，培育农业业继承人也就成为当务之急。日本富士通公司通过建立农业业专业知识数据库，促进农业业生产技术传承。
该数据库通过观察精通农业业生产的人的行为以及他们本人的采访来收集信息，并利用安装在田间地头的传感器，将土壤情况转化为数据传输至数据库。
此外，除了用 GPS 把握农业工作者和农机的举动之外，还可以通过设置在田野的带有摄像头的传感器，实时收集土壤温度、水分含量等数据，将生长环境与状态等数据存储起来，为适时进行各项农业生产活动提供帮助。
该系统可以帮助掌握详细的农业业生产成本，为农业经营提供指导和帮助。除此之外，它还可以事先推测天气变化和耕种机构发生的时间，帮助事先规避风险。
三、农业ICT云服务
NEC 开发的农业业 ICT 云，可以根据恰当的栽培标准和往年的实际业绩来制订农业业生产计划。
另外，使用平板终端设备记录每天的农业业生产活动，实现生产进程可视化，进而为实现基于定量数据的高效农业提供帮助。农业生产者只需使用平板终端设备在农药信息数据库中进行检索，就可以依照标准使用量正确控制农药用量。
NEC 还利用安装在农田里的传感器，对温度、湿度、日照时间、土壤温度等数据进行收集和分析，为用户提供农业 ICT (Information Communication Technology）传感器可视化服务，用户可以通过 PC 和移动终端设备查看分析结果。
使农业生产过程可视化，能够促进高效智慧农业的建成。
