随着科学技术的发展，农业领域也发生了变化。现在，人们不再受过去环境变化和自然灾害的影响。对于农业生产，我们有更全面、更完善的方法来解决农业生产中遇到的各种问题。数字农业是一种结合各种现代科技成果的更高效的农业模式。
数字农业是一种以信息为农业生产要素，利用现代信息技术可视化农业对象、环境和整个过程、数字设计和信息管理的现代农业。数字农业有效地整合了信息技术和农业的各个环节，对改造传统农业和改变农业生产模式具有重要意义。数字农业是一种高科技和地理、农业、生态、植物生理、土壤等基础学科，将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通信和网络技术、自动化技术有机地结合起来。
广义上，数字农业包括四个维度：农业物联网、农业大数据、精准农业和智能农业。它是一个基于数据的集合概念。这四个部分相互交织，形成了一个相对完整的数据采集、分类、应用、挖掘系统，服务于农业的整个过程。数字农业具有数字化、智能化、综合性等突出特点，具体体现在农业数据信息、农业生产过程和农业管理数据的数字化上;科技含量高、性能稳定、适应性强的农业设备及配套技术的智能化;数学、物理、化学、天文学、生物学和经济学渗透到农业科学中，并被农业科学吸收和应用。数字农业的关键技术主要包括3S技术、信息采集和监控技术、农业生产过程中的模型技术、虚拟农业技术、专家决策系统等。
数字农业将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通信和网络技术、自动化技术等高新技术与地理、农业、生态、植物生理、土壤等基础学科有机结合，实现农业生产过程中作物、土壤从宏观到微观的实时监测，实现作物生长、发育、病虫害、水肥及相应环境的定期信息获取，生成动态空间信息系统，模拟农业生产中的现象和过程，以实现合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提高作物产品和质量。
欧盟利用卫星遥感器监测作物种植地块，为实施农业补贴政策提供准确依据。与此同时，一些欧盟发达国家也开始测量和传感玉米、甜菜、土豆、甘蔗和棉花的收获和产量。意大利将无人遥感与GPS定位跟踪、GIS空间分析、专家系统等有机结合，实现农业生产过程的实时监控。德国将教育和培训推广计算机网络技术作为实现农业信息化的关键环节。应用的小麦品种选择模型(GENIS)可以提供各种小麦品种的水肥条件、品种特点和产量质量评价，帮助农民选择合适的小麦品种。
卫星遥感技术根据结合作物生长模型以及遥感数据光谱信息，可实现作物产量预测，预测准确度达到90%左右。基于作物生化组分变化规律与遥感反演的作物参数的相耦合，将遥感获取的作物冠层水分和叶绿素含量与作物成熟期临近阶段的生化组分变化规律相结合，预测作物成熟期，预测准确度达到90%左右。
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