從農業生產環節來看，農業大數據可以用于指導農事生產、輔助農業決策，以此達到規避風險、增產增收、管理透明等預期目標。
通過分析實時環境數據，可以得到農作物當前的長勢、地塊等信息，通過算法模型可以預測未來環境趨勢走向、未來氣候走向、病蟲害趨勢等，通過分析環境數據整體走向，可以得到精確種植建議、管理指導。
試想如果在作物的生長過程中，氣候災害可以得到規避及有效防治措施，種植方法可以得到有效指導，那么隨之而來的將會是產量的提高，結合當地的種植經驗決策，農業種植將不會只是“看天吃飯”，更多的是“知天而作”，大大提高農業生產效率。而從農業源頭種植生產效率的提高，更會拉動農業產業整體內需，從農業生產，到農業市場、農業管理，農業大數據將會大幅提高農業整條產業鏈的效率。
其次，我們經常會看到或聽到農戶農產品滯銷，瓜果蔬菜賤賣或爛在地里的新聞，其實原因歸咎于市場供需問題。同時，也會出現出現“蒜你狠”、“姜你軍”、“豆你玩”等供小于求的情況，其實如果能把農業生產過程中的數據匯總起來，要想合理生產實現“供需平衡”并非難事。
舉個例子，比如今年安徽某農場葡萄產量高，在當地的市場需求量卻很小。通過大數據數據采集發現山東某地葡萄的市場需求高，那么農場管理人就可以盡早聯系山東地區的銷貨商，將葡萄售往山東地區。并且，農場主可以提前通過大數據平臺采集的消費者需求報告，進行市場分析，提前規劃生產，降低生產風險，幫助農戶在農事方面做出更明智的決策。
還可以通過傳感器對農作物的生產環境進行檢測從而感知農作物的生產。通過采集農作物生長環境中的各項指數數據，再把這些采集的數據放到本地化的或云端的數據中心，從而對農業生產的歷史數據和實時監控數據進行分析，提高對作物種植面積、生產進度、農產品產量、天氣情況，氣溫條件，災害強度，土壤濕度的關聯監測能力。
在作物的生長過程中，氣候災害可以得到規避及科學有效防治措施，種植方法可以得到有效指導，那么隨之而來的將會是產量的穩產甚至提高，從源頭上提高農業生產效率。
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