农业大数据技术是一种新兴的技术，它利用大数据技术对农业生产、经营和管理过程中产生的大量数据进行收集、存储、分析和挖掘，以实现对农业生产的精准管理和决策支持。农业大数据技术具有以下特点：
1. 海量性：农业大数据技术需要处理的数据量非常大，包括农田信息、作物生长情况、气候变化、病虫害发生情况等各类数据。这些数据需要通过高效的数据采集和存储技术进行处理。
2. 多样性：农业大数据技术涉及的数据类型多样，包括结构化数据（如表格、数据库等）和非结构化数据（如文本、图片、视频等）。同时，数据的来源也非常广泛，包括农田现场、气象站、科研机构等。
3. 实时性：农业大数据技术需要能够实时获取和处理数据，以便及时了解农田情况，为农业生产提供决策支持。
4. 准确性：农业大数据技术需要保证数据的准确性，因为错误的数据可能会导致错误的决策。因此，农业大数据技术需要采用先进的数据清洗、数据融合等技术来提高数据的准确性。
5. 可扩展性：农业大数据技术需要能够适应不断增长的数据量和多样化的数据类型，因此，农业大数据技术需要具有良好的可扩展性，能够方便地进行数据的扩展和升级。
6. 安全性：农业大数据技术涉及到大量的敏感信息，如农田信息、作物生长情况等，因此，农业大数据技术需要具有较高的安全性，防止数据泄露和篡改。
农业大数据技术的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：
1. 精准农业：通过分析农田信息、作物生长情况、气候变化等数据，实现对农业生产的精准管理，提高农业生产效率和经济效益。
2. 智能农业：利用大数据技术对农业生产过程进行智能化管理，如智能灌溉、智能施肥等，提高农业生产的自动化水平。
3. 农产品质量安全监管：通过对农产品的生产、加工、流通等环节进行数据监测和分析，确保农产品的质量安全。
4. 农业资源优化配置：通过对农业资源的分布、利用情况等数据进行分析，实现农业资源的优化配置，提高农业资源的利用效率。
5. 农业科研与创新：通过对农业科研成果、创新项目等数据进行分析，为农业科研与创新提供支持。
总之，农业大数据技术具有海量性、多样性、实时性、准确性、可扩展性和安全性等特点，其应用前景非常广阔，将为农业生产、经营和管理带来巨大的变革。
