农业大数据包含哪些内容：

（1）农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。 （2）农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中，种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息；养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。 （3）农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。 （4）农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。

农业大数据技术是什么；

如果将农业大数据的应用比作“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，使得农业大数据彰显出巨大的价值。 根据大数据处理的生命周期，大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。 随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范，构建农业基准数据（即以农业信息的标准和规范为基础，以现代信息技术为手段，收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据），推动数据标准化，并综合使用农业大数据的相关技术，建设农业大数据平台，对农业大数据进行分析、处理和展示，并将所得结果应用到农业的各个环节，才能更好的推动我国传统农托普云农——致力于中国农业信息化的发展！业向现代农业的转型，助力我国农业信息化和农业现代化的融合。 据了解，目前国内在土地流转、农业规模化的大背景下，以中小生产企业、家庭农场和合作社为代表的新型农业主体正在兴起，生产模式也逐渐向标准化、规范化过渡。然而对于这些农场主来说，一旦生产成规模化之后就会产生一系列的问题——采集数据信息比较困难。

数据应该从哪里得到？

来源大数据收集、处理、分析和可视化系统，服务农业、环境、金融等行业的大数据应用公司。根据客户不同层次的需求，调用不同分辨率和精度的卫星或无人机来实时采集地面和气象数据，再通过深度学习算法来做识别，提供精确到每一亩的数据信息。 大数据云平台在农业中的应用，主要是通过把精准农业的理念、技术等应用到生产、流通、销售、服务等各个环节之中，对数据进行收集、整合与分析，为农业生产过程中的具体问题提供参考。 实际上，托普云农提供的数据在精准农业方面的应用，是体现在多个环节的，在农业的生产环节，托普云农通过提供气候、土壤等大数据，同时进行环境的监测，为农户的栽种、管理提供参考；而在农产品的流通环节，托普云农也可以提供、预测农产品的市场需求，帮助农户规避一定的风险。 

国家近年来也一直在推动和扶持农业大数据的发展。而大数据也实实在在会给传统农业带来翻天覆地的变革和变化。

1、监管更加透明公开

农业行业是具有时间属性和空间属性的行业，因此跟农业相关的数据呈现的状态是多而繁杂，其中它还贯穿了农业的整个产业链。包括：播种过程的种子、农药、化肥、气象、环境、土壤、作物等，运输过程的农产品加工、市场经营、物流、农业的交易等。这样长线的流程下来，如果没有公开透明的监管很容易在中间环节出现纰漏和问题，大数据使得这个过程更加的公开并被监督。

2、使得农业更加高效

我们都知道大数据的诞生解决了很多问题，其中最明显的是要降低成本提高效率。通过农业产业链的快速整合，从育种等前端科学的研发应用速度，生产到产品端的流程的高效化，区域供需匹配的高效化，减少信息流和物流在不必要的环节打转，实现信息流和物流的高速匹配！提高效率是一个从上至下渗入内部的重要目的。

3、让决策更加及时智能

农业大数据会使得农业更加智能化！通过科技、自然、生产、消费、价格、信息等海量农业信息数据的挖掘，可以大大提高农业生产的智能化程度，未来农民将不会为种什么发愁、不会为怎么种发愁、不会为市场销路发愁，通过对消费市场的把控，生产高度订单化，生产的时候就已经卖出了，***管理的决策也将智能化，而且***管理应用的空间也越来越小，因为可以通过企业的商业行为或者各种公共平台来实现***管理的部分功能，加强农业生产的有序性。

4、追溯及问责

关注农产品的物流可以进一步的防止疾病、减少环境污染和农作商可增加利益。物流的发达使农产品的供应链也越来越长，这让农作商对农产品的跟踪和把控的越来越紧张。大数据的介入让农作商能更加快捷、更加方便的提高运营质量和检测质量。同时，可以通过大数据分析技术和基因组工具来检测和发现以事物为传播载体的病菌传播规律，进而减少疾病。