农业大数据研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统，构建了很多不同级别、面向不同领域的数据资源，实际应用场景可分为以下七种：

1、培育良种

对人类营养状况数据、生物群体的基因组等数据进行分析，通过对农作物的基因组进行测序，培育一些营养价值较高的作物品种，有助于提升人们的健康水平。

对人类营养状况数据、生物群体的基因组等数据进行分析，通过对农作物的基因组进行测序，培育一些营养价值较高的作物品种，有助于提升人们的健康水平。

2、精准种植

精准种植是基于3S技术（遥感技术、地理信息系统、全球定位系统），实施一整套现代化农事操作技术与管理的系统，主要用于土壤肥力的精准化监测、农田边界图智能管理、病虫害精准定位和防治、精准施肥和灌溉等。

随着科技的进步、生产力的提高，我国农业有了较大发展，粮食产量也有了大幅提高，但人们在农业生产管理过程中仍存在诸多的问题：不合理使用化肥、大量喷洒农药、大水漫灌等，不仅对农作物生长不利，而且还会造成土壤板结、盐碱化程度加重等后果，进而影响后续的农业生产和收成，陷入恶性循环。现如今，大数据处理技术以及农业生产过程中产生、积累的海量农业数据，为农业的发展带来了新的机遇。

3、农业生态环境监测

种植环境中的温度、湿度、光照度、CO2浓度等环境因子对作物的生产有很大的影响。然而，在大面积种植中，定期检查、灌溉、排水、施肥等工作，没有一套指导标准，更多的是靠人为判断，判断的差异性严重影响种植产量和质量。而生态环境监测主要是对农作物生长相关的土壤、水质、气候、气象和灾害等情况进行全面监测，并对它们之间复杂的关系进行分析，可以判断不同生态环境对农作物生长的影响。

“一站式”生态环境监测站，实时监测各种环境信息（空气湿度、土壤湿度、CO2含量、土壤pH值等），并通过智能网关直接将数据信息传回云数据中心，提高监控效率，帮助用户实现生产流程的标准化管理。

4、天气预测

通过分析历史天气变化规律，建立天气识别模型，结合当前的气候特征和近期的天气情况，对某地未来一定时期的天气状况进行预测分析，对农业生产和日常生活具有重要指导作用。

例如田间气象站，采用太阳能供电，集成了多种传感器，实时监测各种气象信息（风向、风速、光照、温度、降雨量等），并通过智能网关直接将数据信息传回云数据中心。全程采用全智能化设计，一旦设定监控条件，可完全自动化运行，无需人工干预。最大程度避免人工操作的随意性，同时明显降低现场劳动力，帮助用户实现对农业设施的精准控制。

5、农产品与食品安全监测

通过对农产品与食品的产地环境、产业链管理、产前产中产后、仓储加工、物流等数据进行监测，并通过对影响农产品与食品安全的关键性指标设置警兆、分析数据、发布预警、寻找警源、消除警情等一系列操作，实现对农产品与食品的安全监控。

6、农产品物流

农产品物流涉及农产品的收购、储存、加工、包装、运输、卸载搬运、配送等环节，通过整合、分析各个环节的数据，不仅可以连接农业主体和消费需求主体，还能实现农产品保值增值，甚至可以为整个物流管理提供有力的决策支持，如物流中心选址、最优化配送路线、合理管理库存等。

7、农产品市场追踪

通过对农产品销售价格、销售量、销售需求、消费者购买行为数据进行分析，可以判断农产品的供需、价格变动以及消费者的购买习惯等。

我国的农业大数据应用虽已取得阶段性成果，但在整个农业产业链推广过程中仍存在许多问题。而农业大数据作为农业信息化的发展趋势，是新一代信息技术的集中反映，是一个具有无穷潜力的新兴科技产业方向。