在传统农业中，人们获取农田信息的方式都很有限，主要是通过人工测量，获取过程需要消耗大量的人力，而农业物联网通过使用无线传感器网络不仅可以有效降低人力消耗，还可以检测环境中的温度、相对湿度、光照强度、土壤养分、等物理量参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保障作物生长环境最优。
目前我国物联网产业规模保持高速增长态势，为农业物联网的应用推广奠定了基础。根据前瞻产业研究院发布的《2019-2024年中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》显示，我国物联网市场规模从2009年的1710亿元显著提升至2015年的7503亿元，预计2018年我国物联网行业市场规模可达到15万亿元。
同时，在政策方面，国家不断完善农业物联网领域的政策，加大农业物联网的支持。农业部发布的《全国农业可持续发展规划(2015-2030)》中提到，到2020年，农业科技进步贡献率达到60%以上，主要农作物耕种收综合机械化水平达到68%以上。2017年8月，国家发展改革委、财政部、农业部联合印发《关于加快发展农业生产性服务业的指导意见》提出，我国要进一步加大高标准农田等基础设施建设投入力度，鼓励各地加强集中育秧、粮食烘干、农机作业、预冷贮藏等配套服务设施建设，扩大对大数据等信息化设施建设的投资。
数字农业让以前简单的对天和作物的了解，跨越到通过数据、气象、卫星遥感更好地感知农作物的生长条件，及时预知天气与各类风险，减少农药、化肥的施用，打通农业的各环节，从而产生更高效、更抗风险的农业整体解决方案。
那么，你知道所谓的数字农业到底是指什么吗？
数字农业是信息技术在农业领域的综合和全面的应用，它是一个集合概念，主要包含以下4个主要部分。
农业物联网
农业物联网从本质上讲，是一套数控系统。在一个特定的封闭系统内，以探头、传感器、摄像头等设备为基础的物物相联。它根据已经确定的参数和模型，进行自动化调控和 *** 作。由于需要以硬件设备的投资和联网为基础，因此投资额较大，主要用于设施农业生产过程的管理和 *** 作，也用于农产品的加工、仓储和物流管理。
农业物联网能够通过对相关数据的采集、分析和系统控制，实现作物生产的实时监测功能、远程控制功能、查询功能和警告功能。
农业大数据
农业大数据是与农业物联网相对应的概念，它是一个数据系统，在开放系统中收集、鉴别、标识数据，并建立数据库，通过参数、模型和算法来组合和优化多维和海量数据，为生产 *** 作和经营决策提供依据，并实现部分自动化控制和 *** 作。
因为它是在完全开放的系统中运作，因此主要用于大田农业的生产和农业全产业链的 *** 作和经营。
结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据四类，基本囊括从产到销全过程。
从农业生产环节来看，农业大数据可以用于指导农事生产、辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标，拉动农业产业整体内需，大幅提高农业整条产业链的效率。
精准农业
精准农业是建立在农机硬件基础上的执行和 *** 作系统。它主要是以农机的单机硬件为基础，配以探测设备和智能化的控制软件，以实现精准 *** 作，变量控制(包括变量播种、变量施肥、变量喷药等)，无人驾驶，以及最佳的工作环境和场景适配。
精准农业强调的是(单体)设备和设施 *** 作的精准和智能化控制，是硬件+软件。
精准农业是由信息技术支持的定位、定时、定量地实施一整套现代化农事 *** 作技术与管理的系统，它根据土壤性状和作物生长状况的空间差异，调节对作物的投入，即一方面查清田块内部的土壤性状与生产力空间变异，另一方面确定农作物的生产目标，实施定位、定量的精准田间管理。显然，实施精准农业不但可以最大限度提高农业现实生产力，而且是实现优质、高产、低耗和环保的可持续发展的有效途径。
智慧农业
智慧农业是农业生产的高级阶段，集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，是建立在经验模型基础之上的专家决策系统，其核心是软件系统。
智慧农业强调的是智能化的决策系统，配之以多种多样的硬件设施和设备，是系统+硬件。
依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。
智慧农业的决策模型和系统可以在农业物联网和农业大数据领域得到广泛应用。
智慧农业阶段，专家系统和信息化终端成为农业生产者的大脑，指导农业生产经营，改变单纯依靠经验进行农业生产经营的模式。另外，农业生产经营规模越来越大，生产效益越来越高，必将催生以大规模农业协会为主体的农业组织体系。
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