随着科技的飞速发展，大数据已经渗透到各个领域，农业也不例外。农业大数据是大数据在农业领域的应用，它具有以下几个显著的特征：
2. 时序性：农业是一个动态的过程，因此农业大数据具有时序性特征。这种时序性表现为数据随时间的变化而变化，如作物生长情况、气象条件等。通过对这些时序数据的分析，可以更好地理解和预测农业的发展趋势。
3. 多元性：农业大数据的多元性体现在数据的来源和类型上。除了传统的农田测量数据、气象数据外，还有遥感数据、卫星图像数据、社交媒体数据等。这些多元化的数据来源和类型为农业大数据的分析提供了丰富的信息。
4. 地域性：农业与地理位置密切相关，因此农业大数据具有地域性特征。不同地区的土壤、气候、作物等都有所不同，这使得农业大数据具有明显的地域性差异。
5. 实时性：农业大数据的实时性体现在对农田实时数据的监测和分析上。通过实时监测农田的情况，可以及时了解作物的生长情况、土壤状况等，为农民提供实时的决策支持。
6. 预测性：通过对农业大数据的分析，可以对未来的农业发展趋势进行预测。例如，通过对历史气象数据和作物生长数据的分析，可以预测未来的天气状况和作物产量。
农业大数据具有数据量大、时序性、多元性、地域性、实时性和预测性等特征。这些特征使得农业大数据在农业领域具有广泛的应用前景，可以为农民提供更准确的决策支持，提高农业生产效率和质量。
