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　　了解智慧农业中常用术语的定义，这些术语包括农业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：从空中拍摄的照片，通常是由无人机完成，用来帮助农民确定田地状况。

　　农业4.0：与工业4.0相似，由于农业中智能技术的出现，是农业经营的内部和外部综合网络系统。

　　农业化学品：农业中使用的化学品，包括肥料、除草剂和杀虫剂。

　　农业数据：来自农田活动和条件的数据。数据可包括土壤分析、营养信息、种子选择、植物种群和产量数据。

　　农学家：专门研究农业的人。

　　农学：田间作物生产和土壤管理的科学。

　　算法：可用于控制可变速率应用的数学公式。

　　人工智能：计算机模拟智能行为，如决策。AI可以指任何东西，从玩国际象棋的计算机程序，到像亚马逊Alexa这样的语音识别系统，用来解读和回应语音。

　　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、市场趋势和可用于决策的客户偏好。

　　中心枢纽灌溉系统：向田地中施加相对均匀的水量。

　　农业即服务：被称为FaaS，这是指农民对技术和数据使用订阅或按使用付费的方式。对于中小型农场来说，这是获取数据驱动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、生产协助和市场准入。

　　地理数据：关于空间位置和被监控项目的信息，无论是产量、种子数量还是其他因素。

　　地理参照：添加地理数据以实时或在收集数据之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：可以获得土壤或植物样本以分析田地中的预定位置信息。该信息可用于评估肥力需求，并确定不同肥料施用的大致位置。

　　物联网：物联网包括通过传感器或Wi-Fi连接到互联网的数十亿设备。每个设备收集数据，并且这些数据(统称为大数据)被交换和分析。

　　机器数据：关于设备如何工作的信息。 这可以包括燃料消耗、机器健康指标、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。核心原则是机器自己获取数据和学习。

　　精准农业：也称为智慧农业或精准农业。它包括一系列技术，包括遥感、物联网设备、机器人、大数据分析和人工智能，以在特定地点形成一个综合作物生产管理系统，从而增加利润、减少浪费并保持环境质量。

　　农业生产：一系列农业活动，最终产生的农产品将在市场出售。

　　遥感：通过卫星或高空飞机扫描物体，以便在传感器和物体没有直接接触的情况下获取信息。

　　条行播种拖拉机：具有可调节胎面宽度的拖拉机，允许拖拉机在不破坏植物的情况下通过一排排玉米、西红柿或其他作物。

　　自动驾驶拖拉机：是一种自动农用车辆，以低速传递高扭矩。

　　智慧农业：利用新技术改变几个世纪以来的耕作方法。

　　土壤图：显示土壤性质差异的地图，如质地、肥力、有机质和农田pH值。

　　可持续集约化：农业的目标是增加现有农田的产量，同时最大限度地减少对环境的破坏，保护生物多样性，并保护土地以种植未来作物。

　　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，并将其与作物和牲畜总产量进行比较。

　　无人机：无人驾驶飞行器，是由遥控或机载计算机驾驶的飞机，通常称无人机。

　　变量灌溉：一种与中心枢纽灌溉系统配合使用的新兴技术。

　　天气数据：有关降水、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。