农业大数据系统是一个融合了大数据理念、技术和方法在农业实践中的数据系统。它主要用于在开放系统内收集、鉴别、标识数据，并建立数据库，通过模型、参数和算法来组合和优化多维和海量数据，从而为生产操作和经营决策提供科学依据，并实现部分自动化控制和操作。

　　农业大数据能够实时收集农田的各种数据，包括土壤湿度、温度、光照强度、作物生长情况等。这些数据通过智能分析系统处理后，可以为农民提供科学、准确的种植建议。例如，根据土壤湿度数据，农民可以精准控制灌溉量，避免浪费水资源和因过度灌溉导致的作物病害。同时，通过监测作物生长情况，农民可以及时发现生长异常，采取相应措施，确保作物健康生长。

　　大数据在智慧农业中可以通过多种方式帮助提高作物产量，具体体现在以下几个方面：

　　1、精准化种植管理：大数据可以实时收集和分析农田的土壤、气候、病虫害等数据，帮助农民制定更精准的种植计划。通过监测土壤湿度、养分含量等信息，农民可以科学施肥、灌溉，减少资源浪费，提高作物生长条件。

　　2、病虫害预警与防治：大数据技术可以监测和分析农作物的健康状况，及时发现病虫害问题。通过对病虫害数据的分析，农民可以提前采取防治措施，减少病虫害对作物产量的影响。

　　3、生长环境监测与优化：大数据技术可以实时监测农作物的生长环境，如温度、湿度、光照等。农民可以根据这些数据调整生长环境，确保作物在最佳状态下生长，从而提高产量。

　　4、精细化管理：利用大数据和物联网技术，可以对农作物生长过程进行精细化管理和监控。通过实时收集和分析作物生长数据，农民可以及时发现和处理问题，避免对作物产量的损害。

　　5、温度与光照调控：通过分析温度和光照强度数据，农民可以了解农田的微气候环境。在温度过高或过低、光照不足或过剩的情况下，农民可以采取相应的措施，如搭建遮阳网、设置保温设施等，为作物提供适宜的生长环境。

　　6、产量预测与决策支持：通过对历史产量数据和当前农田环境数据的分析，农民可以预测未来一段时间内的作物产量。这有助于农民制定更合理的销售计划，避免产能过剩或不足。同时，大数据还可以为农民提供决策支持，帮助他们选择更合适的种植品种、种植时间等。

　　大数据在智慧农业中的应用可以帮助农民实现精准化种植管理、病虫害预警与防治、生长环境监测与优化、精细化管理、预测市场趋势和智能化决策支持等功能，从而提高作物产量和农业生产效益。