20世纪50年代以来，计算机、通信、互联网等技术带领人类进入了信息社会，信息技术给人们的思维、生活、工作等方式带来了巨大的变化，也促进了世界农业科技和产业的飞速发展。20世纪90年代以来，美国、日本等发达国家，信息产业的发展极大促进了农业科技的发展和应用，带动农业生产率大幅提高。
从世界范围看，农业信息技术的发展经历了3个阶段：第一阶段是20世纪50~60年代的科学计算阶段，即以计算机计算农业科技问题，如饲料的配比，并以广播、电话、电视等通信形式予以传播；第二阶段是20世纪70~80年代的数据与知识处理阶段，此阶段开始农业数据库建设，进行作物生长模型、农业专家系统和自动化等方面的研究；第三阶段是20世纪90年代以来的互联网阶段，此阶段是“3S”和精准农业产生和发展、智能化农业机械系统集成和应用的阶段，美国、日本等发达国家的农业信息技术发展很快，并得到了广泛应用，成效非常显著。目前，以美国、德国、法国和日本为代表的发达国家在完成了农业工业化和机械化后，信息技术已进入产业化阶段，农业进入信息化时代。中国、印度等发展中国家虽然起步晚，但信息化程度提高很快，发展势头强劲。
我国农业信息技术的研究和应用起步较晚，从20世纪80年代初农业领域引进计算机技术以来，我国农业信息化技术主要经历了以下几个阶段：
1）起步阶段（1979~1985年）。主要解决了农业领域中的科学计算和数学规划问题，并于1981年建立了中国农业科学院计算中心，是我国第一个计算机农业应用研究机构。
2）普及阶段（1986~1990年）。主要以农业数据处理和农业信息管理为主，农业专家系统成为热点，农业模拟研究相继开始。
3）发展阶段（1991~1995年）。农业专家系统等农业信息技术列入“863”计划的重点课题，开展了智能化农业专家系统、农业系统模拟模型及实用农业信息管理系统等方面的研究与推广应用工作。
4）提高与综合应用阶段（1996年以后）。1997年，中国农业科技信息网络中心建成，开始组建农业信息网络“金农工程”。2001年国家农业信息化工程技术研究中心挂牌成立。同时，有许多科研院所和高校成立了农业信息技术研究机构，开展农业信息技术的科研与教育、成果示范推广等工作。我国一批科研院所和大专院校相继成立有关农业信息技术研究机构，开展农业信息技术的科研与教育、示范与推广工作，在北京、杨凌等地建设了20多个农业信息技术应用示范区，实现了技术与实践的结合。
我国农业信息化发展很快，目前，数据库技术、多媒体技术、遥感技术、专家系统、精准农业与“3S”技术、农业虚拟技术等领域的研究和推广都取得了显著成绩，收到了较好的社会和经济效益。但目前仍存在许多亟待解决的问题，如信息资源相对封闭、物化产品少、应用软件不足、数据库总量少、结构不合理等，总体上，我国农业信息技术实际应用水平还比较低。随着我国经济社会的快速发展，农业信息技术的研究与应用必将进入新的发展阶段，在推动传统农业向现代农业转化升级过程中发挥更大的作用。
6.2农业数据库和专家系统
6.2.1数据库系统数据库是存放数据的地方，不仅存储数据，还存储着数据之间复杂的逻辑关系，并能够被用户检索利用。农业数据库是存储、管理、分析、利用一系列有逻辑关系农业数据的计算机系统，主要有农业气象数据库、土壤数据库、农业技术数据库、农业市场信息数据库、政策法规数据库等。
（1）数据管理
数据管理是指数据收集、存储、分类、传输等一系列基本操作，数据库技术就是研究怎么科学有效地进行数据管理，经历了从人工管理到高级数据库的不断发展。数据管理的目的是从大量数据中选择和推导出对人们有利用价值的数据。
（2）数据库系统的构成
数据库系统是一种专门管理数据的系统，由数据库、数据库管理系统和用户应用等三部分组成，用户借助一定的应用程序通过数据库管理系统访问数据库中的数据，从而实现资源共享。
数据库是存储在一定介质上，按照一定结构关系把相关数据组织在一起的集合，是数据库系统的工作对象。数据库管理系统是数据库系统的关键，是一套具有描述、管理、维护数据库功能的程序软件。用户是指实现数据库管理的各类请求，包括终端用户、应用程序员和数据库管理员等。
（3）数据库系统的特点
数据库系统与传统数据管理系统相比，具有以下几个特点：
1）数据的结构化，可以提供对任意部分数据的快速访问。
2）数据共享程度高。
3）数据和数据管理系统相对独立。
4）用户接口简单，便于数据管理。
5）数据安全性能高，非授权者无法访问数据库。
6）数据可以及时修改或更新。
（4）农业数据标准化
要建立农业数据库，首先必须对农业数据进行标准化处理，一方面不能脱离农业领域的标准化，另一方面也不能脱离计算机领域的标准化，农业标准化和信息技术标准化要相互结合，农业数据的标准化关系到农业数据库乃至其他农业信息技术的建立。
农业数据标准化主要有：
1）术语标准化，用简洁、概括、规范性的词语描述农业生产的全过程。
2）分类与编码标准化。
3）技术标准化，主要针对技术开发、设备研制和系统运行管理制定通用标准。
4）数据管理标准化，包括农业数据获取标准、处理标准、交换和发布标准等。
6.2.2专家系统
人工智能是在了解人类智能活动规律的基础上，利用计算机构造一个可以模仿人类智能行为，代替人类脑力劳动的技术，在此基础上的智能机器具有与人一样的识别、判断、推理、设计、规划等思维活动。专家系统是人工智能的重要研究与应用分支之一，专家系统是一个计算机程序系统，具有类似专家的知识和经验，并能够通过推理和判断代替人类专家来解决实际中的复杂问题。
（1）农业专家系统
农业专家系统就是类似农业专家的程序系统，它集成有大量专门知识和经验，不仅可以传播农业信息和知识，而且还可以对单项的农业技术进行综合集成，经过智能化处理，能够像农业专家一样针对不同生产条件，对农业领域的各种复杂问题给出应变性较强的解决方案。农业专家系统包括三方面含义：第一，它是智能化的程序系统；第二，必须包含大量农业专家的知识和经验，并可不断更新；第三，它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的推理过程，解决本由专家才能解决的复杂问题。
（2）农业专家系统的结构
农业专家系统主要由知识获取工具、数据库、知识库、推理机、解释机、人机交互等几部分组成，其中知识库和推理机是专家系统的核心部分，专家系统的智能推理必须依赖知识库的积累，而推理机则利用知识库进行逻辑推论或判断。
（3）农业专家系统的特征
1）具有农业专家的知识和经验。就像人类专家一样，只有具有丰富的专业知识和经验，才具有较强解决实际问题的能力。
2）可进行科学的推理。解决实际问题的过程其实是根据具体情况科学推理的过程，因此，农业专家系统必须具有科学的推理能力，以实现对现实问题的求解。
3）具有独立于推理机的知识获取能力。农业生产中的具体情况往往是不断变化的，这就要求农业专家系统能够不断地获取和更新知识，不会因为知识库的更新要求推理机程序改动。
4）推理过程要透明。农业专家系统在面对实际问题时，不仅要求能够给出正确的答案，而且还要求给出答案的依据，即告诉用户“怎么做、为什么”，只有这样才能提高用户对系统的信任度。
5）交互性。要能够通过与人类专家的对话获取知识，也要能够与用户对话以获得求解所需要的基本信息及回答用户的询问。
6）具有一定的复杂性及难度。农业专家系统要能够根据复杂多变的条件进行科学的推理，并给出答案，解决实际难题。如果设计太过简单，就解决不了复杂的现实问题，就没有开发农业专家系统的必要，因此，农业专家系统的设计要有一定复杂性和难度。但是，人类专家的知识经验非常丰富，思维方式也千变万化，要想真正实现对人类思维的模拟还十分困难，并依赖于其他多学科的发展。
7）实用性。农业专家系统必须根据农业领域中的实际问题开发，重点解决农业生产的实际需求，不然农业专家系统是没有意义的。
（4）农业专家系统的类型
1）按照在农业领域的应用，可以把农业专家系统划分为栽培专家系统、施肥专家系统、植保专家系统、灌溉专家系统、养殖专家系统等。
A.栽培专家系统。能够根据气候、土壤等特点和作物栽培经验，为农户提供适合区域特征的作物栽培综合技术指导，包括品种选择、土壤耕作、科学施肥、灌溉、病虫防治等。
B.施肥专家系统。根据土壤理化性质，评估肥力水平，根据不同作物需肥规律和目标产量，结合气候特点，推荐施肥方案，包括肥料种类、施肥量、施肥时期、施肥方式等，并计算施肥效益。
C.植保专家系统。能够根据不同农作物病、虫、草害发生规律，结合气候气象特点，为农户提供病、虫、草害诊断、预测预报和防治方法。
D.养殖专家系统。提供各种家畜、家禽、水产的科学养殖技术，包括场所建设、品种选择、饲料配合、科学饲养、疫情预测防治等方面。
2）按照农业专家系统的运行环境，可将其分为桌面版专家系统、网络版专家系统、嵌入式版专家系统、多媒体版专家系统等。桌面版专家系统，是独立运行于电脑上的专家系统；网络版专家系统，是指直接在Internet网络环境下的专家系统；嵌入式版专家系统，是指利用个人数字助理PDA和掌上电脑HPC运行的专家系统；多媒体版专家系统，采用简便、快捷、直观的多媒体表达方法，集成专家知识、文字、图像、声音等资料和信息，将图形、音频、视频、多媒体课件和小型推理机处理程序相结合，建成简单和实用的多媒体化农业专家系统，实现了动植物生产管理的可视化智能决策。
3作物模拟模型与虚拟农业
1作物模拟模型农业模拟模型是农业信息技术的一个重要分支，随着计算机技术的进步与普及，农业模拟模型已成为农业科学领域广泛应用的方法。
（1）作物模拟模型的概念
模拟是用特定的形式，如图像、实物、符号、数字等来模仿某一客观存在的事物，模型是通过某种特定的形式来反映研究对象或系统本质的一种研究方法，模拟模型是以模拟为功能、模仿客观复杂系统动态变化过程的抽象模型，以区别于其他模型，如预测模型、优化模型等。按描述方法不同，模型可以分为形象模型和抽象模型，前者如建筑模型、火箭模型等，后者如图形模型、数学模型等。
作物模拟模型是以作物或植物为研究对象的计算机模拟模型，其综合了大量作物生理学、栽培学、生态学、气象学等学科的理论和成果，对作物的生长发育、器官建成和产量形成等过程及其与环境生态因子的关系进行理论概括和数量分析。根据研究内容和模拟技术差别，可分为基于作物生理生态过程分析的数值模拟模型（称为作物生长模型）和基于植物形态结构再现的虚拟植物模型（称为虚拟植物模型）。作物生长模型能够预测不同生长环境条件下作物叶面积、生物量、产量等，虚拟植物模型可用于精确农业、遥感监测、虚拟教学等领域。
传统的田间试验和生物统计虽然仍是重要的农业研究方法，但是这种方法有难以克服的缺陷，如经验性强、解释性差、考虑因素少，需要样本数大、试验周期长等。作物生长模拟模型与之相比，具有明显优点：第一，能对作物的生理过程和生态环境系统进行全面分析与描述；第二，能逐时或逐日描述生理生态过程和作物状态；第三，对主要生理过程能进行较真实的机制描述；第四，能根据特定的条件对作物的发展动态进行定量描述；第五，实用性广，不受地点、时间和作物品种等因素限制。
（2）作物模型的类型和结构
1）作物模型的类型。作物生长模型按照描述的作物种类，分为单作物专用模型和多作物通用模型。单作物专用模型是针对某一具体作物的生理生态特性研制专门用于该作物的模型，多作物通用模型是根据不同作物的共性研制成功模型的主体框架，根据具体作物的生长和栽培管理参数进行某一作物的生长模拟。
作物生长模型按照所涉及的生态因子，可分为光温潜力模拟模型、光温水潜力模拟模型、光温水氮潜力模拟模型、现实产量模拟模型。光温潜力模拟模型只考虑光照和温度对产量的影响，用于模拟无水分、养分和其他限制因子时的潜在产量。光温水潜力模拟模型，除考虑产量的光温效应外，还涉及了土壤水分对作物生长和产量的影响。光温水氮潜力模拟模型，考虑了光、温、水、氮素及其交互作用对产量的影响。现实产量模拟模型，综合考虑了光、温、水、土壤、多种养分、病虫害、自然灾害对作物生长和产量的影响。
2）作物模型的结构成分。模拟模型可根据自身特性分解成若干相互关联的结构成分，作物模型一般可分为6个相互关联的亚系统。