数字农业（Digital Agriculture），又叫信息农业（Information Agriculture）或智能农业（Intelligence Agriculture），精细农业（Precision Agriculture，Precision Farming或Farming in inch）和虚拟空间农业（Cyberfarm），是指运用数字地球技术，包括多种分辨率的遥感技术（NOAAAVHRR，1米分辨率的卫星遥感），遥测技术（气温，土壤温度等遥测技术），GPS技术，计算机网络技术，地理信息系统（GIS）技术等信息技术；土壤快速分析，自动滴灌与喷灌技术及自动耕作与收获技术，保存技术；定位到中小尺度的农田，在微观尺度上直接与农业生产活动与生产管理相结合的高新技术系统。简单地说，数字农业就是把数字地球技术与现代农业技术相结合的综合的农业生产管理技术系统。数字农业是农业现代化、集约化的必由之路。
数字农业或精细农业，除了农业以外，还包括精细园艺、精细养殖、精细加工、精细经营与管理，甚至还包括农、林、牧、种、养、加、产、供和销等全部领域在内（汪懋华院士，1999）。
数字农业既不同于日本等国在50～60年代的“农业园艺化”，也不同于发达国家在60～70年代提出的“生态农业”和“绿色革命’，也不同于以色列的“农业工厂化”。它是以大田耕作为基础，以先进高技术为支撑的集约化和信息化的农业技术系统。它是指从耕地、播种、灌溉、施肥、中耕、田间管理、植物保护、产量预测到收获、保存、管理的全部过程实现数字化、网络化和智能化，全部应用遥感、遥测、遥控、计算机等先进技术，以实现农业生产的信息驱动，科学经营、知识管理、合理作业、促进农业增产的高技术系统。
随着微电子技术的迅速发展和实用化，推动了农业机械装备的机电一体化、智能化控制技术、农田信息智能化采集与处理技术的迅猛发展，加上生物工程、作物栽培、种子与肥料、病虫害监测与预测、作物栽培模拟与仿真，以及虚拟技术在农业生产中的应用，形成了智能农业装备、自动监控技术与系统优化决策支持技术系统，提高了农业产量和促进了农业的进步，同时为“数字农业”或“精细农业”的发展打下扎实的基础。
美国专家研究委员会（National Research Council）为此专门立项对农业高新技术发展战略进行研究，经过美国科学院、美国工程院的两院院士组织讨论，于1997年发表了名为“21世纪的精细农业——农作物管理中的地学空间和信息技术”（Precision Agriculture in the 21st Century——Geospatial and Information Technologies in Crop Management）的报告，全面分析了地学空间信息技术的改善作物生产管理决策和改善经济效益的巨大潜力，阐明了精细农业的研究现状及地学空间信息技术的农业发展提供的机遇。目前，国外在数字农业方面，主要利用遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥测系统（DCS）。作物生产管理与决策支持系统（DSS）等地学空间信息技术和生物工程、自动化的农业操作技术及生产管理技术。
1995年美国地球物理环境公司（GER）提出了《GER Earth Resource Observation System，GEROS计划》，发射一个小卫星群，以监测农业过程，对农业提供信息服务，该计划将采用6个载有16个波段，分辨率为10米的高光谱遥感卫星，以获得3～4天重复周期的农业信息。该计划通过广域网向农户提供耕作、作物长势、施肥、灌溉、病虫害等信息，以便农户及时采取措施。总部设在波士顿的TASC/WSI公司对数字农业十分重视，采用了航空多光谱系统为农场主提供CD-ROM为载体的遥感信息，也可以开展网络服务，每亩费约20美分。“资源21”（Resource 21）是一家从事数字农业的服务公司的名字，计划发射4颗农业多光谱卫星，10米分辨率，首先提供种植状况的征侯图（Symptom Map），再结合GIS技术提出诊断结果图（Diagnosis Map），再后根据决策支持系统制定行动方案图（Action Plan Map），农场将依据这些方案运用GIS与GPS作出行动。以密歇根环境研究所（ERIM）为代表的国际遥感会议集团还召开了农林业中空间信息研究会议，以数字农业作为核心内容。
多年的试验实践表明，田区内以米的尺度计量的平均产量的最大差异可达70％～100％，主要是由于土壤质量、氮磷钾养分、有机质、地形、水分的差异，以及施肥耕作、和管理过程的不同等所造成的产量的差异。不仅是一年的产量不同，而且经连续多年对同一田区积累的数据表明，同一小区年际间的产量的差异性也是十分明显的（汪懋华，1999）。
由地学空间信息技术与现代农业技术相结合组成的数字农业技术，其实施过程可描述为：带GPS的联合收割机自动生成的作物产量分布图（典型空间分辨力为15平方米）——田块的地形、地貌、土壤参数空间分布数据图，及支持作物管理的数据资源——作物生长发育模拟模型、投入产出模拟模型、作物管理专家知识库等作物辅助决策支持系统，并在决策者的参与下，生成作物管理处方图——根据处方图指导按小区实施目标投入和精细作管理（汪懋华，1999）。