整体架构
农业大数据平台整体架构为5个层次，即用户层、应用层、传输层、感知层和对象层。其各层的功能、构成和逻辑关系如下图所示。
1.用户层。农业大数据平台用户不仅包括农业生产者，也包括系统管理员、远程专家、物流运输者、农产品加工者、经销零售商、终端消费者等各个环节使用者，各环节用户使用的技术类别和实现的技术功能有所差异。
2.应用层。应用层主要包括三个部分：一是终端设备；二是由各模块集成的管理信息系统；三是云端中心。其中，终端设备主要指农业各级用户使用的各类网络计算机、智能手机、其他手持终端以及其他身份识别标签读取设备。集成管理信息系统主要包括环境感知、无损感知、过程感知、灾害感知、专家咨询、安全溯源、视频监控及专家系统等功能模块。云端中心主要指提供云计算、云存储、云服务和云应用的云端中心。
3.传输层。传输层主要指网络传输层，具有两种主要网络传输类型：一是无线网络传输。包括无线传感网络（如 Zigbee、WiFi、6LoWPAN、Bluetooth、3G、GPRS等无线网络传输技术）和卫星通信网络（如遥感技术、北斗短报文技术）；二是有线网络传输：包括有线广域网(WAN)、局域网(LAN)和个域网(PAN)等网络传输技术。具体传输过程主要是由传感器件、遥感设备和身份识别技术标签等获取感知监测对象的各种数据信息，传入无线传输网络，并通过网关传入有线网络，由有线网络传入云端中心进行加工和存储等。
4.感知层。感知层是利用卫星遥感技术、射频识别、二维码、传感器件、北斗等技术实现对农业生产监测对象实施感知和监控的环节。遥感技术可以用来对土地资源的营养状况、墒情、作物长势等信息进行实时感知监测。北斗技术可以对地面各类农作物进行地面位置调查。射频识别和二维码技术可以将标识物的信息通过读卡器传入无线传输网络。传感器件(如温、湿、光、PH 值、光谱等传感监测仪器)通过对农业生产监测对象所处环境或其自身进行实时信息监测，以便于进行预警或施加影响，以适应其生长需要。
5.对象层。对象层是指农业大数据平台的作用对象，不同农业产业其具体作用对象不同。一般根据农业产业大类可以将作用对象分为4种：设施农业、水产养殖、畜禽养殖和大田作物。其中:在设施农业领域农业相关技术应用最为广泛；在水产养殖和畜禽养殖领域的应用近年发展较快；在大田农业领域，除了智能灌溉技术外，卫星遥感、北斗定位技术逐渐受到广泛重视。
综上所述，应用射频识别、二维码、电子耳标等身份识别技术，以及卫星遥感技术、传感器件技术和北斗等感知和监测技术对农业生产对象进行实时感知和监测，并将感知和监测信息通过传输层传到云端中心进行加工和存储。用户借由各种终端设备使用集成管理信息系统各个模块，访问云端中心，获取其所要感知和监测的数据，以达到实时感知和监测目标对象及其环境的目的，同时通过积累的大量数据可进行大数据的分析；并根据需要对环境或对象本身施加影响，从而使农业生产、流通和交换等各环节更加远程化、智能化、数字化和可溯源化。
数据来源
农业大数据工程主要包含四方面内容：农业信息监测基础数据库、农业行业信息监测子数据库、农业信息监测分析系统、农业信息监测网络体系。其中信息监测基础数据库包含了农业经济类、农业基础类、农业生产类、农业发展类、农业投入类、主要农产品类相关数据。农业行业信息监测子数据库包含了种植业数据库、果业数据库、畜牧数据库、产业化数据库、农业市场数据库、农业经管数据库、农业科技数据库、农业发展数据库、质量监测数据库、农业机械数据库。
农业大数据平台需要大量的数据做支撑，其中包含大量的实时监控（测）数据、基础农业资源数据、地理信息数据和遥感影像数据等。根据数据不同来源及应用方式，将综合数据库从逻辑上划分为空间数据库、基础业务数据库、农业管理业务数据库、决策业务数据库、模型库、预案库、专家知识库。
空间数据库内容分为：基础电子地图、农业专题电子地图。基础电子地图主要包括：行政区划图、重点经济和政治目标分布图、居民分布图、道路交通图、社会经济状况分布图、常规组织机构分布图、地形图、DEM数字高程模型、土地利用图、下垫面特征图等；专题电子地图则可划分为：农作物产量分布图、农作物分布图、土壤养分分布图、土壤水分分布图、农田规划图、气候（降雨、气温）分布图、植株养分含量（N、P、K等）分布图等。
基础业务数据库由气象数据库、土壤数据库、农作物数据库、农村数据库、水旱灾害数据库、病虫害数据库、土地利用数据库、农业科技数据库等组成。气象数据库包括：天气预报、灾害天气（高温、台风、暴雨、冰雹等）警示、卫星云图、降雨量等。土壤数据库包括：土壤含水率、SOM含量、土壤耕作层深度、土壤结构、土壤阳离子交换能力（CEC）等。农作物数据库包括：农作物种植面积、长势、产量、农业产值等。农村数据库主要有农村人口情况、劳动力情况等。水旱灾害数据库主要有历次水旱灾害受灾情况、经济损失情况、人员伤亡情况、保险赔偿情况等。病虫害数据库主要有病虫害分布、病虫种类、名称、应对方法等。土地利用数据库主要是土地利用规划等信息。农业科技数据库主要有农业新技术、新品种、新方法、新政策等。
农业管理业务数据库主要存储农业管理单位日常办公涉及相关的业务数据，包括：各类公报文档、规划成果、行政法规、行业知识、农业事务管理等文字、图片、图表、影像数据。
决策业务数据库内容包括：农业资源评估数据库、农业生产评估数据库、病虫害预测数据库等。
模型库主要有土地评估模型、农作物估产、长势预测模型、病虫害预测模型施肥决策模型、灌溉决策模型等。
知识库包括概念性知识、事实性知识、规则性知识和规律性知识4类。
建设内容
农业大数据标准体系
农业大数据标准体系定义了一系列的体系规范，来规约数据的采集、存储、分析、管理和数据的表达、发布、交换的各种格式、方法和规范。这些体系根据涉及的方面不同，可以分成四大类，分别是：
（1）框架体系：框架体系主要定义了一系列规范，说明其中各个规范的应用范围、作用及相互关系。
（2）数据管理：数据管理包括了数据加工流程、数据分类、数据采集、数据组织、质量控制、数据维护等方面的相应规范，比如数据的采集、数据质量控制等。
（3）数据制作：包括元数据、数据标引、数据著录、数据表示等涉及数据加工流程的操作规范。
（4）数据服务：包括了农业科学数据发布、交换和共享方面的相关规范。主要包括农业科学数据的转换格式和方法，互操作的方法和规则，以及用户认证、数据库性能监督和改进等各方面的规范。
农业监测数据库
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通过遥感手段采集农业生产中的各项数据，建立农业生产监测数据库，包括各类农作物长势、面积、病虫害、受灾情况、农作物产量等信息。
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通过交换数据的方式，获取相关农业资源信息，包括土地资源、水资源、气候资料、生物资源数据、灾害数据等。
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通过政府公开数据，建立农业行业信息监测子数据库，包括种植业、果业、畜牧、产业化、农业市场、农业科技、农业发展、农业机械、质量监测等资料。
农业大数据平台
平台功能
（1）实现数据库的交互；
（2）根据农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的 采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期 运转；
（3）数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用；
（4）实现农业大数据分析人员的交流平台。
平台目标
（1）通过平台的建设，汇集各方资源，构建农业领域的大数据研究中心；
（2）通过数据整合，采集和加工处理，建设专业的农业数据资源中心；
（3）依托农业大数据相关技术，包括数据采集技术、存储技术、处理技术、 分析挖掘技术、展现技术等构建农业大数据应用平台；
（4）通过分析应用平台，进行成果发布，形成农业领域专业研究的权威成果发布平台，服务于高校和政府，涉农企业，社会公众等。
建设的基本原则
大数据中心系统是能够对各种信息数据进行存储、管理、更新、维护、查询、 分析等操作的一个集合，是建设智慧农业的重要组成部分。