近年来，逐渐兴起的智慧农业已经开始颠覆传统，物联网、云计算、大数据、3S、人工智能等多种信息技术在农业中综合、全面的应用，使得传统的粗放式农业生产模式加速向集约化、精准化、智能化、数据化转变。其中大数据在智慧农业中的应用，有着重大的现实意义。
农业大数据顾名思义就是大数据理念、技术和方法在农业方面的实践。农业大数据涉及到农业生产过程中从产到销全过程中的各个环节，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化的具体展示。
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四类：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，基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成，包括土地信息数据，如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据，如气象数据，土壤水分数据，温湿度数据等等;作物信息数据，如作物长势数据，病虫害数据等等。
随着农业的发展建设和物联网的应用，农业大数据的应用也越来越广泛，并且将迎来重大机遇。
通过汇总农业生产过程中的数据，可以实现农业生产的供需平衡。农户可以通过大数据平台采集的消费者需求报告，进行市场分析，提前规划生产，降低风险。通过卫星遥感技术可以采集农作物生长环境中的各项指标数据，再将其上传至本地或云端数据库，对农业生产的历史数据和实时监控数据进行分析，提高对作物种植面积、进度、产量、环境条件、灾害强度的关联监测能力。这样农户在作物的生长过程中能够规避气候灾害，采取科学的防治措施及种植方法，将从源头上提高农业生产效率和产量。
15年国家农业部一号文件提到：“加快转变农业生产方式，推进改革创新、科技创新、工作创新，大力构建现代农业产业体系、生产体系、经营体系，大力发展新主体、新产业、新业态，大力推进质量变革、效率变革、动力变革，加快农业农村现代化步伐，” 再次阐明国家对农业的支持，在国家经济由高速增长向中高速转变的大背景下，国家再次对建设现代化农业提出具体若干意见。
目前农业大数据普及范围日益扩大，基础设施逐渐完善。在中国，生产环节农业大数据应用前提应是偏于集约化管理的土地经营，生产决策的指导更多的是对面而很难做到对独立的点。我国是农业大国，我国农业环境分布差异由南到北因地制宜，集约化农业目前集中在东北、新疆、河南、江苏等农业大省。由具备集约化、大规模特征农业生产经营主体或政府示范为核心，逐步推广农业大数据生产指导。农业大数据的应用离不开源头数据的采集，涉及对数据信息量、数据精度等一系列基本要求，结合物联网、农业数据云平台、卫星遥感平台等，逐渐完善农业大数据基础设施建设。
当然，随着我国农业发展水平的不断提升和大数据技术的日趋成熟，农业对大数据技术的需求会不断增加，大数据在农业领域的应用范围也会不断得到拓展，这在我国传统农业向现代农业的转型过程中，将会起到巨大的推动作用。
