“数字农业”是指在农业生产及其他农业活动中使用计算机和其他电子设备。数字农业使农民和农业价值链中的其他利益相关者能够利用整合到单一系统中的先进技术来提高粮食产量。

数字农业是一个数据库，其中包含各种种植信息，从土壤条件到市场评估，以及有助于在农业生产和分销过程中做出最佳选择的最佳决策操作。数字农业系统是管理农业风险的重要工具。它可以评估气候变化风险，制定收入保护政策，并制定土壤质量管理方案。

数字农业的重要性

农民依靠尖端技术收集和分析农场数据，以最大限度地提高产量。数字农业技术可以监测耕地的湿度、养分趋势、土壤成分和风向等因素。

数字农业系统利用外部来源精准收集数据（例如天气信息）。整合的数据经过分析和解读，帮助农民做出更明智的决策。机器人和先进设备能够快速、更准确地将这些决策付诸实践，农民也能实时收到其行动效果的反馈。

准确的天气预报、产量测绘、变量施肥（水、除草剂和肥料）以及 GPS 导航系统都是数字农业的组成部分。

数字农业技术

数字农业技术基于物联网 (IoT) 原理。这些技术包括传感器、电信系统、无人机系统、机器智能、自动化和其他先进机械。

数字农业系统提供了独特的视角，提高了制定和应用决策的能力。当今的农民利用机器人来种植和收获农作物。未来五年，农业机器人市场规模预计将从目前的 50 亿美元增长至 100 亿美元以上。

如今，无人机已广泛应用于农业生产，用于检查大片棉田，提供地面上人类难以获取的信息。无人机收集的信息用途广泛，包括优化收割时间、提高灌溉效率和控制病虫害。

数字农业技术降低气候变化脆弱性

数字农业可以通过准确的气候预报提高农民应对受气候变化影响的天气状况的能力。例如，2014年，CIAT研究人员利用国家气象部门的信息，为哥伦比亚的稻米种植时间提供了准确的建议，使170名稻农避免了约170万美元的干旱相关损失。

研究人员开发了一个计算机模型，利用从移动应用程序收集的十年历史产量和气候信息来预测该地区的干旱情况。

农业数据对于农场的最佳运作至关重要，温度、降水和风是受气候变化影响的一些天气参数。由于未来气候难以预测，人们利用历史数据来了解过去的气候行为，然后将这种理解应用于各种未来的气候情景。数字农业可以通过预测天气预报来降低气候变化的脆弱性。