智慧农业作为农业未来的发展方向，是以种植环境、生长管理、农业机械设备等数据为基础的。 农业大数据的核心在于技术，包括采集技术和数据处理技术。 与工业大数据技术相比，采集技术更加多样化和复杂。 根本原因是工业大数据技术处理的是非生命物质，而农业大数据处理的是开放环境中生长的动植物。

1.农业大数据采集技术

遥感技术：卫星遥感、无人机遥感、载人及飞机遥感、定点摄像机等；

气象技术：气象卫星、气象雷达、气象基站、自动气象站等；

检测技术：摄像头、传感器、检测设备、无线传输等设备；

定位技术：GPS、北斗等有线、无线传输技术；

2、农业大数据处理技术

农业数据处理涉及数据库、算法、小程序、APP、软件功能、模块、系统、平台、SAAS云计算、区块链等部分和技术。 通过应用相互融合，建立了集数据展示、园区管理、实时监测、农产品价格预测分析、在线数据挖掘、产业形势分析、预警信息提醒等功能于一体的农业大数据，环境数据分析、种植分析。 软件系统。

平台以农产品为切入点，形成可复制、可推广、可持续的单品种大数据应用模式，推动大数据在农业生产、经营、管理、服务等环节和领域的应用，引导市场预期。 对农业生产发挥重要指导作用。

①在线数据挖掘和产业形势分析、区域数据统计分析和农产品偏好分析，准确预测农产品市场走势。 消费数据的采集和挖掘可以为农产品销售商提供消费者画像、精准营销、差异化定价的决策支持；

②建立农产品气象灾害预测预警和灾害评估模型，为农民提供及时、准确的气象灾害预测预警服务，降低农民种植风险； 通过地方试点监测农产品产销数据，建立供需平衡和产销结构数据系统，为行业从业者提供决策支持，避免主产区农产品混列、恶性现象竞赛;

③通过分析农作物种植过程中的各种数据和环境数据，可以协助农产品大数据产业联盟将整合的数据信息与产业链生产经营主体、政府监管部门、科研院所等资源进行整合。 ，最终为产业链主体提供服务，实现大数据农产品的开放共享机制。

④系统还包含报警提醒部分，可以向农户推送和显示各种报警信息。

3.农业生产过程的各个要素

（1）宏观因素：社会、经济、政策、成本、价格、供求、国际贸易等因素；

（2）投入要素：如种子、化肥、农药、农机、农膜、人力、作物种类等；

（三）环境因素：气候、气象、地理环境、小气候、土壤等影响农业生产的参数；

（4）操作因素：如耕作规划、耕作操作（水肥灌溉、移栽等）、耕作时间/作物生长周期、农机农具的匹配等；

（5）管理因素：农业生产规模、效率、投入、产出、成本、效益、人均劳动生产率等。农业大数据涉及农业全产业链各个环节的数据，例如：

金融大数据（成本、效益、投入产出比、资金周转率等）、工业大数据（农作物、品种、投入、生产、产出、销售、加工、损耗、仓储、物流、库存、损耗、经营率等）、消费大数据（消费群体、消费水平、地区、渠道、年龄、偏好、品类、数量、频率、时段、价格、支付方式、重复购买率、品牌忠诚度等）。

建立农产品气象灾害预测预警和灾害评估模型，为农民提供及时、准确的气象灾害预警服务，降低农民种植风险。