发布时间：2023-09-26 08:32:04
绪论：一篇引人入胜的数字经济在农业中的运用，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
2019年12月，农业农村部、中央网络安全和信息化委员会办公室关于印发《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》的通知，部署了用数字化引领驱动农业农村现代化，加快农业农村生产经营、管理服务的数字化改造的发展战略，将全面提升农业农村生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化水平作为农业农村发展的目标[1]。农业农村的数字化建设离不开专业人才的培养。农林经济管理专业毕业生的就业方向主要有农业经营单位、面向农业农村的政府管理部门、事业单位、科研院所等。随着农业农村数字化发展战略的推进，给传统的农经人才培养带来了一系列的挑战[2]。在数字经济和智慧农业的时展背景下，数据分析能力是农经专业学生重要的核心竞争力。如何提升农经专业学生数据分析能力，是农经专业人才培养中面临的重要课题[3]。
1农业农村数字化发展战略给农经人才培养带来的挑战
1.1对农经人才的数据思维的更高要求
在大数据时代，无论是农业生产经营活动，还是农村的行政管理中都有大量的数据资源。农业企业、农业合作经营组织、农产品产销数据、农产品溯源数据为农业经营者提供了生产、物流、销售环节大量的数据资源。经营者需要认识到数据是一种新的生产要素，要调动数据作为生产要素的属性，让数据分析为管理决策服务[4]。在数字中国的建设进程中，各级政府部门工作人员通过各级各部门的行政管理智能，收集了大量省、市、区、县级的区域经济社会发展数据。社区网格化管理下收集了微观层面的农业经营单位数据、农村常住人口数据、医保数据、扶贫数据、农村小额信贷数据。这些数据资源是政府提高行政效率、提高政务服务质量的宝贵资源。
1.2对农经人才的数据分析能力的更高要求
在大数据时代，每天都有海量数据生成，如何能更好地利用这些数据，让数据能发挥其为管理决策服务的功能，与数据使用者的数据分析能力是密切相关的。例如，农业经营单位在农业生产环节的农业投入数据、农产品销售数据、电商平台的客户反馈评论、农产品库存的动态数据，如何整合分析这些数据，要求农业经营者系统掌握数据分析、数据挖掘、文本分析等多元化的数据分析方法。政府管理部门掌握的农业人口的迁移数据、农村常住人口网格管理数据、农村居民医保数据、扶贫数据等，数据类型丰富，数据量庞杂，如何实现数据库的整合，要求政府部门工作人员掌握数据库管理、大数据分析技术。
2农经专业数据分析课程群建设中存在的问题
2.1课程之间连贯性不足
以笔者所在的高校为例，为农经专业本科生开设的数据分析类课程，见表1。数据分析课程群包括了通识教育、专业教育和实践教育。从目前的课程设置来看，涵盖了数据库、统计学、经济计量学、多元统计、大数据分析等领域，内容丰富。数据库应用由计算机学院开设，是一门通识教育课程，在授课时教师往往将其视为一门计算机类的入门课程，在教学中没有针对农经专业学生的特质，将数据库的教学与其在农经领域的应用结合起来。学生在学习中往往会觉得该课程与专业联系不够紧密，教学内容枯燥，缺乏学习兴趣。
2.2学生学习的软件种类繁多，但不够深入
在统计学和多元统计课程中，学生将学习EXCEL、SPSS或者R语言的应用，在经济计量学课程中学生将学习Eviews或STATA的应用，在数据挖掘与大数据分析课程中学生将学习Python语言的应用。在每一门课程中学习的软件都不同，对于软件的学习缺乏连贯性和延续性，虽然学生接触的软件种类多，但是由于学时所限，每一种软件都只是入门级的介绍，无法进入到深度学习。
2.3与专业课学习联系不够紧密，缺乏应用机会
学生缺乏在专业课学习中运用数据分析类课程所学知识的机会。数据分析类课程主要介绍数据分析方法和软件的应用，但大部分都安排在第5学期和第6学期。学生在学习了数据分析方法后，缺少在专业学习领域里运用这些方法的机会。例如学生若要完成产业经济学、农业技术经济学、农产品国际贸易学的专题研究、课程论文，需要用到统计学、经济计量学、大数据分析的方法，但在第2-4学期开设大量专业课的学期，数据分析类课程还没有开设。若能将数据分析类课程尽量靠前安排，学生可以在后续的专业学习、课题研究中运用所学的方法，一方面夯实数据分析技能，另一方面也可以增加学生对专业课的学习兴趣。
2.4排课不够科学
在大三阶段，学生可以选修多元统计、数据挖掘与大数据分析、Python语言三门选修课。但到了大三，学生专业课的学习任务重，选修课种类考虑繁多，学生选课可能出于兴趣、学分安排或者准备考研保研考虑，并不是每一位同学都会选修上述课程。尤其是计算机能力不太强、对数学类课程感到困难的同学，会倾向于选择难度小的课程。
3基于项目驱动式教学理念的数据分析课程群改革
3.1开展项目驱动式教学的意义
项目驱动教学法是基于行动导向的探究式教学方法，是将真实的或模拟的项目转化为教学项目，结合课程内容将项目分解为若干工作任务，创设工作情境，引导学生完成任务，进而实现项目教学目标的教学活动[4-5]。项目驱动式教学法最显著的特点是“以项目为主线、教师为主导、学生为主体”，改变了以往“教师讲，学生听”被动的教学模式，完善了学生主动参与、自主协作、探索创新的新型教学模式。与传统教学方法相比，教学实施过程中，学生的目标更清晰明确，可避免传统课堂教学的被动性，进而提高学生学习知识的兴趣和主动性[6]。在数据分析课程群中引入项目驱动教学，一方面能让学生运用所学的数据分析方法分析现实问题，创设数据分析情境，加深对所学方法的理解和运用，激发学习兴趣，培养自主学习能力；另一方面也可以有针对性地创设围绕“三农”问题的数据分析项目，让学生从数据分析中加深对“三农”问题的感性认识，培养对农经专业学习的兴趣，提升对农经专业的认同度。具体来讲，可以从以下方面开展对数据分析课程群的改革[7]。
3.2统筹规划教学内容，加强课程间的连贯和递进
农经专业数据分析课程群目前主要包括必修课数据库应用、统计学和经济计量学，选修课多元统计、数据挖掘与大数据分析，以及实践课R语言与统计应用、Python语言。统计学教学的重点在于对基础性的统计方法的运用，经济计量学教学的重点在于让学生掌握经济计量分析的范式，如何利用经济计量模型开展实证分析。多元统计强调对复杂多维数据信息的提炼。数据挖掘与大数据分析教学的重点在于大数据时代数据挖掘方法的应用。此外，针对于目前学生所学的软件门类过多，软件操作不够熟练，建议在统计学、多元统计、数据挖掘大数据分析中统一采用R语言进行教学，让学生通过几门课程的学习，能够熟练掌握一种统计分析软件。
3.3基于项目驱动对教学内容进行整合及优化，调动学生主动参与
例如统计学课程介绍了基础性的统计分析方法，在后续课程经济计量学、多元统计、数据挖掘与大数据分析中引导学生运用基础性统计分析方法，对数据进行初步的统计分析和整理，为经济计量分析、多元统计、数据挖掘做好数据处理上的准备，让学生体会到关联课程中所学知识的联结。鼓励学生积极参与“三下乡”活动，开展田野调查实践，围绕“三农”开展调研，运用统计和计量方法对调研数据进行分析，鼓励学生参与到教学中来，培养学生的学习兴趣，学以致用。
3.4建设“项目驱动”实践教学模块
结合农经专业课程体系，建设数据分析课程群“项目驱动”实践教学模块。在农经专业的课程体系中开设的农业经济学、农产品贸易、农村社会学等专业性课程对大量的“三农”问题进行了探讨，这类课程中涉及的城乡差异问题、收入和消费问题、农产品价格波动、农产品贸易等现实问题的研究，都离不开基于现实数据的定量分析。因此，在农经专业的数据分析课程群中可以结合教学内容引导学生对专业课学习中热点问题的研究，围绕课程教学大纲，建设“项目驱动”实践教学模块，理论联系实际，让学生在研究项目中运用所学的数据分析方法，加深对专业知识的理解。
4农经专业数据分析课程群优化方案
在大数据时代，数据分析能力是学生的核心竞争力之一。数据分析类课程在建设中要强调理论与实践的结合，不能只是将教学停留在课堂上，引入体现专业特色的实践教学环节。可以从以下几方面开展数据分析课程群的优化：第一，数据分析基础类必修课安排在大一学年。在第1学期，可以安排R入门、Python入门、数据可视化课程，让学生尽早接触当前主流的数据分析软件，激发学生对R或Python的学习兴趣，让学生自我拓展学习空间。R入门、Python入门、或者数据可视化课程都属于数据分析的基础课程，无需其他先修课程。在这一时期，让学生开始接触数据分析软件，学习数据可视化的分析工具，有利于培养学生的数据思维、数据意识和软件实操能力。第二，将与农经专业课有关的专业必修课统计学、经济计量学安排在第3-4学期学习。统计学课程需要学生先行修读高等数学和概率论课程，经济计量学需要学生先行修读微观经济学、宏观经济学，因此可安排在第3-4学期。让学生在掌握了一定经济管理专业知识后，可以更好地体会统计学、经济计量学方法论学科的应用价值。第三，将数据分析进阶类选修课多元统计、大数据分析、数据挖掘、机器学习等课程安排在第5-6学期。为高年学生提供丰富的数据分析类选修课，让学生结合自己的兴趣、未来的发展规划学习更加多元化的数据分析技术。鼓励学生能在专业论文习作、学科竞赛中有更多的机会运用自己所学的数据分析方法，增加学生的收获感和成就感，挖掘学生的学习潜力。第四，改革课程考核评价体系，采用项目式管理和评估的思路，由学生自主开展一个数据分析项目，从收集数据、提出问题、分析数据到提炼研究结论，开展小组团队成员互评。教师跟踪学生的项目开展过程，从学生的学习态度、投入程度、数据分析质量等综合评价学生的学习效果。
5结束语
将项目驱动教学引入到农经专业数据分析课程群的建设，让学生参与到教学中去，突破传统教学中“教师教学生学”的局面，让学生通过参与项目，运用数据分析方法解决项目中的实际问题，激发学生的学习兴趣和潜能，让学生体会到所学知识的应用价值，让学生不再对数据分析类课程望而生畏。本文的研究对于农经专业学生数据分析能力的培养有重要的意义，强调理论与实践的结合，提高学生数据分析的高阶能力，也能为同类课程开展项目驱动教学提供借鉴。
参考文献：
[1]农业农村部中央网络安全和信息化委员会办公室关于印发《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》的通知[EB/OL].（2019-12-25）[2020-4-14].
[2]李虹贤.农业经济管理专业人才培养模式创新研究与实践[J].智慧农业导刊，2022，2（7）：110-112.
[3]冯开文，陶冶.农业经济管理专业实践教学改革———以中国农业大学经济管理学院为例[J].教育现代化，2017，4（23）：54-56+63.
[4]杜洪燕，陈俊红.乡村振兴背景下中国数字农业高质量发展路径研究[J].南方农业，2021，15（21）：213-214.
[5]金娥.基于项目式学习的《现代教育技术应用》课程学习框架的设计与实践研究[D].武汉：华中师范大学，2021.
中图分类号：G251文献标识码： A 文章编号：
党的十报告明确提出：让广大农民平等参与现代化进程、共同分享现代化成果，加快发展现代农业，增强农业综合生产能力，着力促进农民增收，保持农民收入持续较快增长。本文利用数字图书馆传播农业知识、开展农村科技服务、提供农业技术经营信息，对于推进农业现代化建设，实现我市农业经济东融西借，跨越赶超，建设冀鲁豫农业经济科学发展先行区，具有极为重要的现实意义。
1.农村经济急需要全面及时准确的信息服务
1.1我市农业经济概况
我市地处黄河冲击平原，地势西南高、东北低。耕地面积553183公顷，人均耕地面积1.49亩。属于暖温带季风气候区，半干燥大陆性气候。气候适宜，光照充足，全年光照时数在2463~2741小时之间，无霜期200天左右。水利资源充足，境内有徒骇河、马颊河、京杭大运河纵贯南北，加之位于黄河位山灌区上游，水利条件十分优越。生物资源种类繁多，粮食作物品种500多个，经济作物品种107个，蔬菜品种600多个，蔬菜总产1300万吨，药材品种61个，林木果树品种225个，花卉品种146个，饲养动物品种95个，农业发展潜力巨大。
1.2农村传统生产意识生产结构已经转变
旧的传统生产意识、农业结构被逐步打破取而代之的是现代农业意识和新型的经济模式。耕地、林地、水库堰塘等规模经营逐步推进，特色经济如生态农业、绿色食品、经济种植、养殖业迅猛发展，乡镇企业正在向产业化、专业化、一体化、社会化方向、组织化程度日益提高，创业人才不断涌现。
1.3目前农村急需经济信息
广大农民更是期盼有人为他们提供主动、全面、及时、准确的信息服务，科学指导农业生产，增加农副产品产量，提高农产品质量，降低农业生产成本，提高经济效益, 促进农业结构的优化升级。市场信息只有被农民朋友了解和掌握，使农业生产有信息，生产资料有介绍、生产过程有指导、销售经营有市场、价格体系有保障，才能真正发挥农民朋友的生产积极性，促进农村经济的迅速发展。
1.4但是，目前农村存在经济信息不畅、信息混乱
目前在农村确实存在信息不快、信息不灵的现象，科技意识相对淡薄，以至于影响生产、经营、销售等方面的决策性、主动性和经济效益，一些农民朋友还会因为没有正确的信息来源，而被虚假的广告所蒙蔽，造成经济损失，真正让农民“用得上、用得起、用得好”的新农村信息服务没有跟上。农村市场信息服务是求大于供、供不应求。
2. 数字图书馆是对农村经济一种超大规模分布式多媒体网络环境下的组织、管理及服务体系。
2.1数字图书馆存贮了极大量的数字资源。
几乎图书馆所有载体的信息均能以数字化的形式获得,一经数字化,众多的图书不再是散布于世界各地孤立的图书馆中,而是通过磁盘、光盘等有关电磁介质永久性存储,或流通于全球信息网络上。
2.2数字图书馆使农业经济信息信息获得更加全面准确便捷
数字图书馆并不是简单地将传统的图书馆服务搬到网上去,或将馆藏资源进行大规模数字化,而是通过现代化信息技术,使其能够智能地、实际有效地存取全球网络上数字化的、多媒体的、海量的信息。
2.3数字图书馆服务于农村经济的巨大作用
2.3.1数字图书馆利用当今先进的数字化技术，通过诸如Internet等计算机网络，把大量的各种类型的农业经济信息以及大量新增加图书文献信息数字化，通过数字图书馆馆员不断进行一体化、标准化、规范化管理，实现高速传播，使农业经济信息的存贮不再散布于世界各地孤立的图书馆内，而是存在于计算机网络上的便于保存和查询的存贮介质之中。
2.3.2数字图书馆一方面可将图书馆扩展到社区、农村、家庭，使更多的人接受数字图书馆农业经济信息服务，提高数字图书馆社会化的程度；另一方面，在广大的农村已经普及了网络，人们还可根据自身在不同时期的不同需要，通过上网有目的、有计划地在数字图书馆学习和合理使用农业经济信息。
2.3.3因此，数字图书馆能在在传播农业知识、开展农村科技服务、提供农业技术信息、丰富农村居民精神文化生活、提高农村居民的知识素养和综合素质方面起到重要的促进作用。
3.数字图书馆积极开展农业知识传播、科学普及、信息传递的需加强的几点措施
3.1由于信息资源的全球共享,应对现有的信息技术、资源、人才等力量加以整合,以数字图书馆为核心,联合各类信息机构、管理机构等共同参与管理和建设,从而国家信息资源的制高点。
3.2数字图书馆对馆员员有更强的信息处理能力和更高的综合素质。21世纪的数字图书馆与社会同步,共享信息知识,这就要求数字图书馆员具有更强的信息处理能力和更高的综合素质来保证信息产品的质量、信息服务的深度和广度。也就是通过图书馆馆员一系列的创造性劳动，把蕴藏在文献海洋中和网络上收集到的“死”知识激活，重新组配，合成新的知识形态产品，并运用编制文献、索引、专题资料、等多种形式，把技术市场信息等编制成具有针对性的致富信息，把科学的种植、养殖、加工等致富门路以实用技术形式，按时间分阶段进行数字化，以便广大农村、农业技术工作者，以及边远乡村的农民也能享受到数字图书馆的技术经济信息，为农民提供全面的服务，将其转化为生产力，转化为巨大的财富。
3.3引导广大农民向数字图书馆要知识。现在，广大的农村已配备了电脑及网络，农民特别是那些青年农民，很愿意利用闲暇时间多上数字图书馆学习阅览，既可以增长自己的知识，又可以掌握一些实用的农业科技知识，多了解一些致富的门路，多开拓自己的思路。尤其是在冬季农闲时节，引导广大农民向数字图书馆学习还可以起到扭转和减少农村打麻将赌博、迷信等不良现象的发生，实现了净化农村的社会风气，培养人的高尚情操，增强人的是非观念，改变人的生活方式，起到了推进精神文明建设的作用。而健康、科学、文明的生活一旦确立，那些腐朽、落后的生活方式就会再无立足之地。
3.4发展乡村科技信息员，建立信息服务网络。数字图书馆应由政府有部门与农业农村农民建立密切联系，发展多村科技信息员与当地农民建立广泛的联系，一方面为他们提供信息咨询指导生产，为闭塞农民进行讲解，另一方面了解农民的需求并进行反馈，做到“想农民之所想，急农民之所急”，使数字图书馆真正成为推广农业科技的一个重要基地，为农民提供更加快捷准确的信息服务，更好地服务于当地的经济建设和新农村建设。
3.5同时应该注意到:我国对数字图书馆的研究起步较晚,技术条件相对落后,包括网络基础设施建设,大量的信息资源数字化问题、数字图书馆的安全问题、版权问题,此外还有经济投人、体制创新、人员素质等很多非技术性因素这一系列问题,都需要与时俱进加以解决。
4．结语随着农村经济的不断发展，人们对科技信息的需求将会越来越迫切。我们必须继续探索，最大限度地发挥数字图书馆在农村经济发展中的作用，实现我市农业经济东融西借，跨越赶超，建设冀鲁豫农业经济科学发展先行区。
作者简介：张彩云（1972-），女，山东聊城市人，聊城高级财经职业学校，副研究馆员
[中图分类号]F32[文献标识码]A[文章编号]1003－8353(2010)02－0070－04
“数字农业”作为“数字地球”技术体系在农业领域的具体体现，是农业信息化的核心，也是21世纪农业的重要标志。发展“数字农业”及相关技术，是发展现代农业必然选择的支撑技术，主导着农业现代化的方向。我国是一个人口大国，保障食物安全事关国家安全大计。我国是世界上人均资源非常短缺的国家，耕地、水等农业资源的人均占有量远低于世界平均水平，农业的可持续发展面临诸多严峻挑战。根本出路在于依靠科技进步，大力发展“数字农业”，以最少的资源占用和资源消耗获取最大的优质产出，突破瓶颈制约，实现农业可持续发展。
一、“数字农业”的含义
1997年，美国正式提出了“数字农业”的概念，它是指在地学空间和信息技术支撑下的集约化和信息化的农业技术。1998年，美国副总统阿尔・戈尔再次把“数字农业”定义为：数字地球与智能农机技术相结合产生的农业生产和管理技术。
我国比较统一的认识为，“数字农业”(DigitalAgricul-ture)是“数字化农业”简称，是指运用数字地球技术，包括各种分辨率的遥感、遥测技术、地理信息技术、全球定位技术、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等技术与现代农业技术相结合的农业生产管理高新技术系统。具有以下特点：
1、“数字农业”要求对农业各个方面(包括种植业、畜牧业、水产业、林业)的各种过程(生物的、环境的、经济的)全面实现数字化，即各种农业过程都要应用二进制的数字以及数字模型加以表达。
2、“数字农业”数据库中存储的数字具有多源、多维、时态性和海量的特点。
3、对于涉农的多维、海量数据的组织和管理，特别是对时态数据的组织与管理，需要研究新一代时态数据库管理系统，并进而形成时态空间信息系统。不仅可以有效地存储空间数据，同时能够形象地显示多维数据和时空分析后的结果。
4、“数字农业”要在大量的时空数据基础上，对农业某一自然现象或生产、经济过程进行模拟仿真和虚拟现实。如农作物生长、农业自然灾害的虚拟现实。
二、“数字农业”的主要内容
1、农业要素的数字信息化任何农业系统都会有四大要素，即生物、环境、技术和社会经济要素。每个要素中又包含多个因素，如生物要素中，在作物方面有小麦、水稻、玉米、棉花等要素；而同一种作物的生长发育，又含有光合、呼吸、蒸腾、营养等因素。所有这些因素，按照“数字农业”的数字信息化的要求，都需用二进制数字表达。
2、农业过程的数字信息化各种农业过程的内在规律及外部联系，可以利用农业数学模型予以揭示、表达。农业模型将农业过程数字化，使农业科学从经验的认知提高到理论的概括，是20世纪农业科学发展的一项重要成就，也是“数字农业”中一项十分关键的技术。
3、农业管理的数字信息化农业管理大致包括农业行政管理、农业生产管理、农业科技管理及农业企业管理。按照数字信息化的要求，目前已经形成由农业信息技术支撑的各类农业管理系统。如农业数据库系统，对各级各类农业数据进行科学、集中的管理，包括农业生物数据库、农业环境数据库及农业经济数据库；农业规划系统，应用各种数学规划方法对农业问题进行辅助决策；农业专家系统，充分利用专家经验对某些农业决策提供支持；农业模拟优化决策系统，将农业过程的模拟与农业的优化原理相结合，提供农业决策的支持。
4、农业生产的数字化现代农业已经由过去的手工操作走向现代的机械化和现代化操作，数字农业要求农业的生产和管理实现自动化，即从播种、育苗、灌溉、施肥、撒药、收割等过程全部实现精准化、自动化和智能化。
三、“数字农业”的技术体系
1、农田信息快速采集技术
(1)遥感技术(RemoteSensing)
遥感是由卫星上的传感器、传输系统和地面上的接收系统组成的一种不通过直接接触目标物而获取其信息的一种技术。RS是未来“数字农业”技术体系中获得田间数据的重要来源。RS技术是“数字农业”技术体系中获得农业动态信息的重要来源。农业的生产和管理是一个动态的过程，要求及时摸清农业资源的现状，了解农作物田间生产状况，监测其变化并预测其发展。遥感技术具有速度快、信息真、现势性强、多时相、更新快、效益高等特点，是农业生产管理和决策的重要手段。农业资源分布在广阔的地理空间，农业生产也在广阔的地域上展开，遥感技术在解决我国资源与环境问题，促进农业和农村的可持续发展中起着相当重要的作用。如农业资源调查及动态监测，大面积农作物长势监测与估产，农业灾害遥感监测和损失评估等方面。
(2)全球定位系统(GlobalPositionSystem)技术
GPS作为新一代卫星导航与定位系统，不仅具有全球性、全天候、连续的精密三维导航与定位能力，而且具有良好的抗干扰性和保密性。GPS的空间部分使用24颗卫星组成卫星星座，每天24小时为全球陆、海、空用户全天候提供三维位置、速度和时站。它由空中卫星，地面跟踪检测站，地面卫星数据注入站，地面数据处理中心和数据通讯网络等部分组成。
GPS在“数字农业”中的关键作用即是提供相关要素的准确的空间位置信息，一方面使农业的管理具有更强的空间针对性、实用性，发挥更大效益；另一方面，通过GPS实时地对土壤水分、肥力、杂草和病虫害、作物苗情及产量等进行描述，对各要素进行跟踪，从而实现田间的精准化操作。因此，GPS技术的精确定位功能为“数字农业”的实施提供了切实可行的技术手段。
2、农业信息贮存、管理技术
(1)数据库系统(Databasesystem)
农业数据库是一种有组织地动态地存储、管理、重复利用、分析预测一系列有密切联系的农业方面的数据集合(数据库)的计算机系统，它是信息存储、管理、传递的最有效手段，也是“数字农业”最基础的工作。农业数据库包括农业资源数据库、农业生产资源数据库、农业技术数据库、农产品市场数据库、农业政策法规数据库、农业机构数据库等。
(2)数字化图书馆(DigitalLibrary)
数字化图书馆是一个系统工程，主要包括馆藏数字化、信息传输数字化与网络化、资源共享化、信息服务终端化等，其优势在于不受时空、地理位置的限制。
(3)地理信息系统(GeographicInformationSystem)
GIS技术是以地理空间数据为核心，是存储和处理分析空间数据的最佳工具。农业及其各相关要素空间位置数据是农业生产管理的重要信息，也是“数字农业”中各类空间数据库建立的重要基础之一。GIS是一种采集、处理、传输、存储、管理、查询检索、分析、表达和应用地理信息的计算机系统，是分析、处理和挖掘海量地量数据的通用技术。主要包括空间数据输入子系统、空间数据存储与管理子系统、数据处理和分析子系统、输出子系统。
(4)农业管理信息系统(MIS)
管理信息系统是收集和加工系统管理过程中有关信息，为管理决策过程提供帮助的一种信息处理系统。
3、农业信息应用技术
(1)农业自动控制技术(AutoControl)
农业自动控制技术的发展是农业信息化的基本特征，是信息农业的核心技术。利用传感器通过计算机和自动控制系统实现农业生产和管理的自动化，对农业的增产增质产生了巨大的经济效益和社会效应。
(2)农业专家系统(ExpertSystem)
ES是以知识为基础，在一定领域内模拟人类专家解决复杂实际问题的计算机系统。是一种智能的农业信息技术，不仅可以保存、传播各类农业信息和农业知识，而且能把分散的局部的单项农业技术综合集成起来，经过智能化信息处理，针对不同的条件，给出系统性和应变性强的各类农业问题的解决方案，为农业生产全过程提供高水平服务。农业生产管理专家系统涉及农作物生产管理、畜禽养殖、市场管理、农业经济分析等多种领域。
(3)决策支持系统(DecisionSupportSystem)
DSS是利用系统知识和数学模型，通过计算机分析或模拟，协助解决多样化和不确定性的问题以进行辅助决策的软件系统，是一种人机对话式的计算机系统。一般包括以下四个部分：对话生成及其管理系统，模型库及其管理系统，数据库及其管理系统，知识库及其管理系统。农业生产中采用决策支持系统后可以感受到更高的决策质量、沟通的改进、成本削减、生产率的提高及节约时间等方面的改善。
4、农业信息传播技术
(1)计算机网络和通讯技术
“数字农业”的建立是以海量的数字化的农业信息为基础，因此信息的交换和传播将是“数字农业”的重要环节。计算机网络和通讯技术为“数字农业”信息的顺畅交流提供了重要的技术支撑，从而实现信息的交换和共享，发挥信息的最大作用。主要包括农业信息互联网络、卫星数据传输系统等技术。
(2)多媒体技术(Multimedia)
多媒体是20世纪90年代以来应用计算机把图、文、声、像综合集成技术，是新时期农业知识、技术推广应用的重要手段。
(3)虚拟现实(VirtualReality)技术
VR技术是指创建一个能让参与者具有身临其境感，具有完善的交互作用能力的虚拟现实系统。虚拟现实技术是二十世纪末才兴起的一门崭新的综合性信息技术，它融合了数字图像处理、计算机图形学、多媒体技术、传感器技术等多个信息技术分支，从而大大推进了计算机技术的发展。由此延伸而得到现在的虚拟农业的概念。
四、“数字农业”对农业可持续发展的作用
可持续发展是指既满足当前需要又不削弱子孙后代满足其需要之能力的发展，可持续发展作为一种新的社会发展模式，为越来越多的国家所理解和接受，并且正在逐步深入地影响到人类社会生产和生活的各个领域。农业可持续发展是整个社会可持续发展的基础。改革开放以来我国农业取得了举世瞩目的成就，但是，影响农业可持续发展的诸多矛盾并没有得到根本性的缓解。在经济全球化的环境中，农业发展越来越受到资源和市场的双重约束，传统农业面临巨大的竞争压力，农民在生产经营中承受着自然的风险和市场的风险，而且市场风险给农民的影响又远远大于自然的风险：在工业化、城镇化加速发展阶段，耕地资源呈逐年下降趋势，持续增长的人口对农业的压力不断增大，水资源短缺与农业用水浪费并存，过量施用化肥农药及养殖业的废弃物排放，导致严重的农业面源污染；农业科技转化为实际生产力的比重低，农业科学技术创新能力尤其是原始创新能力不足。这一切都制约着农业的可持续发展。数字农业是突破制约农业可持续发展瓶颈的有效途径。
1、数字农业促进传统农业向现代农业跨越
我国广大农村地区相对落后，交通不便，信息闭塞，导致农业生产经营的重复性、盲目性，农业生产技术落后且更新速度慢。而数字农业可以通过电子商务、电子政务等促进农业经济活动的信息化。实行信息服务手段多样化，重点加强农业信息网络建设，建立以农业信息网络为依托，互联网与电信、电视等其他现代媒体相结合的应用模式，把计算机网络信息量大与电视、电话、手机普及率高的优势结合起来，拓宽信息覆盖范围。农业领域的市场信息、生产信息、管理信息的广泛交换和共享，可以大大增加农业的开放度，降低农业活动的交易成本，加强农业生产者与农产品加工、市场流通、农业生产资料供应等部门的联系，进一步促进农业科研和技术推广，使农业生产经营突破地域限制，日益走向国际化、全球化，使传统农业向现代农业转变。
2、数字农业有助于农业产业结构调整
改革开放以来，我国一直在调整农业产业结构，经过30余年的努力，农业产业结构已经大为改善，其合理化程度有了明显的提高，对发展农业生产、增加农民收入、保证市场供给发挥了重要的作用。但从目前来看，我国农业产业结构仍然存在不少问题和矛盾。随着城乡居民生活的逐步提高，市场需求结构发生了很大变化，农业产业结构的缺陷也日趋暴露出来，主要表现在农业结构趋同现象严重，农业产业结构层次低，农业产业链不完整，农业比较效益差等。而过去的调整多在数量上做适应性的调整，不能适应当前日益国际化、市场化的国民经济对农业发展提出的新要求。加入WTO为战略性经济结构调整和技术进步乃至现代农业发展提供了难得的机遇，迫切需要“数字农业”来缩小与发达国家的差距。
“数字农业”具有指导农业发展、加强市场监管和促进农民增收、更好的服务“三农”功能，实现农业产前、产中、产后的整个产业链条的一体化决策服务，更好地指导农业生产；建立的农产品网上推介展示系统，实现全国各级现有的龙头企业、名优特新农产品全部上网，集中展示，实现网上交易。“数字农业”将现代信息技术与农业的融合，能够实现在数字水平上应用前沿技术对农业的生产、农产品管理、储运、流通、市场配送、乡镇加工业、信息服务以及农业资源环境等整个农业产业链、产业群进行改造和重构，通过信息链改造产业链，更加合理地配置农业资源，加快现代农业产业结构调整的进程。
3、数字农业提高农业产品竞争力农产品要取得竞争优势，必然要在农业信息技术研究和应用上取得重大突破，促使先进的信息技术及时充分地应用到农业生产中去，加速数字农业全面向农业渗透，大幅度提高农业信息化整体水平，实现农业生产力水平、农产品质量的飞跃。发展数字农业，可以优化农村资源配置，降低生产成本，减少环境污染，增加农民收入，使农业向精确化、环保型和可持续方面发展，不仅可以加速实现农业现代化，而且可以提高农业的市场竞争力。只有不断提高农业技术水平，在关键领域达到并保持世界先进水平，才能迅速提高农业的国际竞争力。
4、数字农业保护农业生态环境
数字农业的根本目的就是强调最大限度地节省资源，以最少的投入，获得最高的经济收益和最佳的环境效益，重视环境保护和生态均衡，实现精准农业生产，以保持农业的可持续发展。数字农业不仅为大规模有效监测农业、资源、生态环境和灾害提供了基本的技术框架，可对农业生产的资源环境、生产状况、气象和生物性灾害等进行有效测报，有利于实现农业的减灾、防灾、农作物病虫害和畜禽疫病测报与防治，而且能够实现农业生产的自动化精确控制，根据各种变异情况实时实地采取相应的农事操作，可实现智能化的科学管理，提高农业的可控程度，从根本上减少了对非再生资源的利用和对化肥、农药的依赖，有利于节约各种农业物质资源，同时也能够减少消耗和农业对环境的污染，促进生态农业的发展，提高资源的利用效率，最大限度的提高经济收益和环境效益。
五、基于农业可持续发展的数字农业优先行动领域
在发展“数字农业”方面，要本着“有所为，有所不为”的原则，首先集中力量解决数字农业实现过程中的关键技术难点，在现阶段主要是完成必要的技术储备和相关软硬件的开发，保证“数字农业”持续稳步发展。
1、进行精准农业技术集成与示范
发展精准农业是数字农业的核心部分。精准农业作为一种数字、信息和知识管理农业生产系统的新理念，它的实践运用将对于推动应用现代数字技术、信息技术改造和提升我国传统农业科学技术与农业装备技术水平，倡导科学管理与经营农业生产过程的新思路，实现农业的跨越和可持续发展，都具有革命性的意义。精准农业主要是运用现代数字技术、信息技术、农业高新技术，并将其三者科学地相结合，致力于实现农业资源的高效利用，提高产出，节约投入，降本增效，采用高新技术，提高生产率，减少环境污染，实施可持续发展，适应当今建立农产品品质保障与食物链安全生产跟踪与产品安全认证技术体系的新要求，实现粮食的安全生产。主要进行地理空间信息技术的农业应用、农田空间分布信息快速采集先进传感技术与高效实时信息处理技术、农田土壤与作物生产精细化管理决策支撑技术、智能化变量作业与农业装备技术和系统集成与分析技术等科学技术的集成创新。精准农业不仅包括应用地理信息系统(GIS)技术绘制出田块内要素(如土壤养分、土壤水分、病虫草的数量及严重度等)的分布状况，农业机械根据图中要素值的大小调整操作；而且农业机械在田间操作时，应用传感器直接测定要素值，同时自动地通过农业模型确定施肥量和用药量等，再由农业机械自动化地调整操作。这样施肥、灌溉、用药等操作用量更为准确，可同时达到高产、优质、高效，并将对环境的污染减到最低程度。精准农业需要一系列现代高新技术的集成，我国尚处于探索“精准农业”实践的起步阶段，因此，必须建立试验基地，搞好精准农业生产技术的集成和示范。
2、制定统一的规范标准，重点解决元数据规范化
数字共享是“数字农业”科学工程的关键，也是当前“数字农业”中面临的主要问题，信息共享要首先解决数据标准化，同时要有一个适合中国国情的数据共享政策，在保护知识产权的前提下，应优先实现数据共享。而要实现数据共享就必须首先解决元数据管理和共享机制，进行总体统一设计。
元数据是关于数据集的数据，是数据集的说明或描述。元数据是一种数据共享机制，通过它可以起到提高系统的查询检索速度、提高系统分析效率的作用。在“数字农业”科学工程的实施过程中，通过元数据可以清晰有序地组织异地数据，元数据的建设、管理成功与否关系着“数字农业”科学工程建设的效率问题，甚至决定着“数字农业”科学工程成败。
3、建设农业数据仓库
农业数据仓库是实施数字农业科学工程的核心和基础。计算机农业数据库的广泛建立，是数字农业最基础的工作。农业数据仓库中包括基础数据库、数字农业专业数据库和其它数据库。基础数据库中包括基础地形数据库、专题图件数据库、DEM数据库以及遥感影像数据库等，多可以在数字地球框架下，以共享方式从国家公用数据库中获取。数字农业专业数据库包括标准法规数据库、农业生物数据库、农业环境资源数据库、农业经济数据库和收费数据库等。其它数据库包括代码数据库、社会经济统计数据库、多媒体数据库以及模型数据库、元数据库等。
4、加强“数字农业”基础设施建设，鼓励发展网络项目
在国家信息基础设施的基础上，以各级农业部门为依托，建设中央－省－市－县信息骨干高速宽带网络系统。即以省级农业信息中心为核心，上可与全国农业信息网对接，以各地(市)为枢纽，县(市)为网点，具有统一的数据规范和共享标准，无缝连接，可任意漫游和放大，通过因特网、局域网等信息网络技术，建立一个功能完善、性能优异、可拓展的农业综合信息网络系统并与其它网络互联，形成全方位的农业资源和经济信息网络系统，开辟数字化农业市场为全国农业服务的大平台。
