在发展数字化农业方面，要本着有所为，有所不为的原则，首先集中力量解决数字化农业实现过程中的关键技术难点，在现阶段主要是完成必要的技术储备和相关软硬件的开发，利用农业的数字化管理系统保证数字化农业持续稳步发展。

1、进行精准农业技术集成与示范

发展精准农业是数字化农业的核心部分。精准农业作为一种数字、信息和知识管理农业生产系统的新理念，它的实践运用将对于推动应用现代数字技术、信息技术改造和提升我国传统农业科学技术与农业装备技术水平，倡导科学管理与经营农业生产过程的新思路，实现农业的跨越和可持续发展，都具有革命性的意义。精准农业主要是运用现代数字技术、信息技术、农业高新技术，并将其三者科学地相结合，致力于实现农业资源的高效利用，提高产出，节约投入，降本增效，采用高新技术，提高生产率，减少环境污染，实施可持续发展，适应当今建立农产品品质保障与食物链安全生产跟踪与产品安全认证技术体系的新要求，实现粮食的安全生产。

主要进行地理空间信息技术的农业应用、农田空间分布信息快速采集先进传感技术与高效实时信息处理技术、农田土壤与作物生产精细化管理决策支撑技术、智能化变量作业与农业装备技术和系统集成与分析技术等科学技术的集成创新。

精准农业不仅包括应用地理信息系统(GIS)技术绘制出田块内要素(如土壤养分、土壤水分、病虫草的数量及严重度等)的分布状况，农业机械根据图中要素值的大小调整操作；而且农业机械在田间操作时，应用传感器直接测定要素值，同时自动地通过农业模型确定施肥量和用药量等，再由农业机械自动化地调整操作。这样施肥、灌溉、用药等操作用量更为准确，可同时达到高产、优质、高效，并将对环境的污染减到最低程度。精准农业需要一系列现代高新技术的集成，我国尚处于探索精准农业实践的起步阶段，因此，必须建立试验基地，搞好精准农业生产技术的集成和示范。

2、制定统一的规范标准，重点解决元数据规范化

数字共享是数字化农业科学工程的关键，也是当前数字化农业中面临的主要问题，信息共享要首先解决数据标准化，同时要有一个适合中国国情的数据共享政策，在保护知识产权的前提下，应优先实现数据共享。而要实现数据共享就必须首先解决元数据管理和共享机制，进行总体统一设计。

元数据是关于数据集的数据，是数据集的说明或描述。元数据是一种数据共享机制，通过它可以起到提高系统的查询检索速度、提高系统分析效率的作用。在数字化农业科学工程的实施过程中，通过元数据可以清晰有序地组织异地数据，元数据的建设、管理成功与否关系着数字化农业科学工程建设的效率问题，甚至决定着数字化农业科学工程成败。

3、建设农业数据仓库

农业数据仓库是实施数字化农业科学工程的核心和基础。计算机农业数据库的广泛建立，是数字化农业最基础的工作。

农业数据仓库中包括基础数据库、数字化农业专业数据库和其它数据库。基础数据库中包括基础地形数据库、专题图件数据库、DEM数据库以及遥感影像数据库等，多可以在数字地球框架下，以共享方式从国家公用数据库中获取。数字化农业专业数据库包括标准法规数据库、农业生物数据库、农业环境资源数据库、农业经济数据库和收费数据库等。其它数据库包括代码数据库、社会经济统计数据库、多媒体数据库以及模型数据库、元数据库等。

4、加强数字化农业基础设施建设，鼓励发展网络项目

在国家信息基础设施的基础上，以各级农业部门为依托，建设中央)省)市)县信息骨干高速宽带网络系统。即以省级农业信息中心为核心，上可与全国农业信息网对接，以各地(市)为枢纽，县(市)为网点，具有统一的数据规范和共享标准，无缝连接，可任意漫游和放大，通过因特网、局域网等信息网络技术，建立一个功能完善、性能优异、可拓展的农业综合信息网络系统并与其它网络互联，形成全方位的农业资源和经济信息网络系统，开辟数字化农业市场为全国农业服务的大平台。

支持、引导、鼓励企业或协会，以产品为基础，以市场为目标，进行销售网络建设，在开发过程中要坚持以产养网的道路，使数字化农业能走向良性发展的轨道。

5、建立示范辐射区

从数字化农业发展的角度，提出示范辐射战略，通过试验和示范双重作用，带动一个地区或者一个方面建立数字化农业。要围绕经济建设的需求选取目标，优先选择重点应用领域，在区域典型性和代表性的前提下，在现有技术条件比较好的地方，建立数字化农业示范基地，进行农业数据库、3S技术和决策支持系统(DSS )的结合研究，培创数字化农业样板，不断扩大辐射推动作用，使数字化技术在农业和农村经济发展中得到广泛应用，实现农业生产、科研、教育、推广、市场经营和农村社区信息服务的数字化，提高当地农业信息化水平，促进农村经济的发展。