生態學家和農業經濟學家概述了農業如何通過將大數據集成到作物和農田的使用中來發展更可持續的土地管理系統，他們稱之為數字農業。
在 2020年4月的《自然可持續發展》中發表的一篇論文中 ，密歇根州立大學自然科學學院教授，密歇根州立大學教授 Bruno Basso 和 俄勒岡州立大學應用經濟學教授John Antle 認為數字農業可以鋪平道路農業可持續發展之路。
該研究論文的合著者巴索說，傳感器，人工智能（人工智能）和預測模型的集成達到了可用於設計通往農業可持續性途徑的準確性水平。
數字農業是農業，科學，政策和教育相交的地方。
數字農業已經以這種技術發揮作用的形式出現了約20年，但是自90年代初GPS首次安裝在拖拉機上以來，它只能在初期階段使用。
“現在所有這一切的新變化是，作為農藝學新分析和突破的結果，我們現在對影響作物健康和單產的因素有了更深入的瞭解，以及為什麼田間和每年的作物單產變化的原因”，巴索說。“現在可以更好地管理這些變化，並最終導致更具可持續性的農業系統，因為所需的投入可以在需要的地方而不是在不需要的地方更精確地分配。”
“在數字化方面，與其他主要部門相比，農業部門仍然是灰姑娘。” “數字農業是技術的組合，其範圍涉及從近距離或數千英里的天空中感知環境的設備到監控食品系統的芯片。”
與傳感器一起，通過經過驗證的仿真模型和AI系統分析大數據和預測結果的新方法開始對農民和環境產生積極影響。
“為了增加對這些技術的採用，農民，環保主義者，科學家，政策制定者需要坐下來互相聽取意見如果目標是增加生物多樣性，減少氮肥的使用或減少多年生資源密集型生物能源的生長至關重要。
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