了解智慧农业中常用术语的定义，包括农业4.0、农业数据、物联网、农业即服务、精准农业等。

航空遥感图像：通常由无人机从空中拍摄的照片被用来帮助农民确定他们田地的状况。

农业4.0:类似于工业4.0，由于农业智能技术的出现，是农业管理的内外一体化网络系统。

农用化学品：用于农业的化学品，包括化肥、除草剂和杀虫剂。

农业数据：来自农田活动和条件的数据。数据可以包括土壤分析、营养信息、种子选择、植物群体和产量数据。

农学家：专门研究农业的人。

农学：作物生产和田间土壤管理的科学。

算法：一种数学公式，可用于控制可变速率应用。

人工智能：计算机模拟智能行为，例如决策。AI可以指任何东西，从下棋的计算机程序到像亚马逊Alexa这样的语音识别系统，这些系统用于解释和响应语音。

大数据：通过物联网传感器和设备收集的大量不同数据集中的信息。

大数据分析：检查大量不同的数据集(称为大数据)，以揭示隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势和客户偏好，这些都可以用于决策。

中央灌溉系统：将相对均匀的水量应用于农田。

即服务：它被称为FaaS，指的是农民订阅技术和数据或按使用付费的方式。对于中小型农场来说，这是获得数据驱动的决策以提高生产力和效率的理想选择，包括农场管理解决方案、生产援助和市场准入。

地理数据：关于空间位置和监控项目的信息，无论是产量、种子数量还是其他因素。

地理：通过实时添加地理数据或在数据收集后生成的其他字段属性。

全球定位系统：使用卫星信号定位和跟踪地球上接收器/天线位置的系统。

栅格地图：您可以获取土壤或植物样本，以分析田间的预定位置信息。这一信息可用于评估肥力要求和确定不同施肥的大致位置。

物联网：物联网包括数十亿通过传感器或Wi-Fi连接到互联网的设备。每个设备收集数据，这些数据(统称为大数据)被交换和分析。

机器：关于设备如何工作的信息。这可能包括油耗、机器健康指示器、诊断代码和发动机性能。

机器学习：机器学习是人工智能的一个子领域。核心原理是机器获取数据，自主学习。

精准农业：又称智慧农业或精准农业。它包括遥感、物联网设备、机器人、大数据分析和人工智能等一系列技术，在特定的位置形成一体化的作物生产管理系统，以增加利润、减少浪费和保持环境质量。

农业生产：一系列的农业活动，最终的农产品将在市场上出售。

遥感：通过卫星或高空飞机扫描物体，以便在传感器与物体不直接接触的情况下获取信息。

行播拖拉机：一种胎面宽度可调的拖拉机，允许拖拉机通过成排的玉米、西红柿或其他作物而不损坏植物。

自动驾驶拖拉机：是一种低速传递大扭矩的自动化农用车。

智能农业：用新技术改变几个世纪以来的耕作方式。

土壤：显示土壤性质差异的地图，如农田的质地、肥力、有机质和pH值。

可持续集约化：农业的目标是增加现有农田的产量，同时尽量减少对环境的破坏，保护生物多样性，保护种植未来作物的土地。

远程信息处理：通信和信息技术的集成，通过网络从电信设备向远程对象发送、存储和接收信息。

全要素生产率：是衡量农业生产率的指标。它考虑了农业生产中使用的所有土地、劳动力、资本和物质资源，并将其与农作物和牲畜的总产量进行比较。

无人机：无人机(Unmanned aerial vehicle，简称UAV)，是一种由遥控器或机载计算机驱动的飞机，通常被称为UAV。

与中央枢纽灌溉系统结合使用的新技术。

天气：关于降水、风、温度和其他气候条件的信息。

产量图：显示田间作物产量差异的地图。来源：IOT家庭网