1、农业信息化是一个涉及农业与信息技术两个领域的交叉学科。它不完全属于计算机相关专业，但却融合了大量的计算机科学知识。具体来说，农业信息化主要属于农业与生物学领域，但同时包含了计算机领域的多个方面，如数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、决策支持系统和信息安全等。
2、农业信息化是一个交叉学科，它是农业和信息技术两个领域的相互结合。因此，农业信息化不在计算机相关专业范畴内，但它又涵盖了一定数量的计算机相关知识。具体而言，农业信息化通常属于农业和生物学领域，其涉及到计算机领域的知识包括：数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、决策支持系统、信息安全等。
3、农业信息化专业主要依托计算机应用技术、林业工程、农业资源与环境、森林经理学等课程。农业信息化专业属于农学，但专业课程大量和计算机相关：农业信息技术应用、计算机组成原理、计算机软件、图形图像处理、网络与通信、传感器原理等。农业信息化专业研究方向：土地信息化。环境信息化。农业信息化。
4、农业信息化专业属于农学范畴，但其课程设置与计算机相关性强，如农业信息技术应用、计算机组成原理、计算机软件、图形图像处理、网络与通信、传感器原理等。
农业信息化是指在农业生产、经营、管理、服务等领域的计算机技术应用。 农业信息化的定义涵盖了计算机技术、微电子技术、通信技术、光电技术、遥感技术等信息技术在农业的广泛而系统应用过程。 农业信息化专业学习课程包括计算机应用技术、林业工程、农业资源与环境、森林经理学等。
互联网+现代农业，借助物联网、大数据、云计算和移动互联网等现代信息技术，促进农业现代化进程。政策层面，鼓励电商巨头拓展农村市场，深化电商在农村的综合示范，并加大信息服务的普及力度。同时，正加速构建全球农业数据调查分析平台。农业信息化在功能和影响上可视为“一机三器”。
信息化农业是农业现代化发展的一个高级阶段。在农业领域，现代信息技术的全面发展和应用，将之融入到农业生产的各个环节，包括市场、消费、农村社会、经济和技术等方面。这样做可以加速传统农业的改造，显著提高农业生产效率和生产力水平，从而促进农业的持续、稳定和高效发展。
农业信息化涉及农业生产、经营、管理和服务的多个领域，通过应用计算机技术、网络通信技术以及电子技术等现代信息技术来实现。该过程包括利用信息技术在农业生产、经营管理和决策过程中收集、存储、传递、处理和分析自然、经济和社会信息。
1、十三五全国农业农村信息化发展规划 我国农业信息化水平目前已取得显著进步，但仍需持续加强，存在较大的发展潜力。 农业科技信息化方面，规划应着重推动农业生产过程的智能化管理，如在线监测、精准作业、遥感监测、病虫害远程诊断、智能催芽、农机精准作业、自动监测与控制环境、智能管理等。
2、首先是农业科技信息化。比如农业生产的在线监测，精准作业。以及大田种植的遥感监测。病虫害远程诊断。水稻智能催芽，农机精准作业。还有温室环境自动监测与控制，水肥药智能管理。以及家禽养殖的精准饲喂，发情监测，自动挤奶。第二个是农产品销售的信息化。主要体现在农村电商方面，现在已经有了非常好的发展。
3、处于城镇化深入发展期。“十三五”时期，中国城镇化建设将持续快速发展，成为保持经济持续健康发展的强大引擎，也是扩大内需的最大潜力。到“十三五”末期，全国常住人口城镇化率达到60%左右，户籍人口城镇化率达到45%左右，还有1亿左右农业转移人口和其他常住人口在城镇落户。
4、坚持协调发展，必须牢牢把握中国特色社会主义事业总体布局，正确处理发展中的重大关系，重点促进城乡区域协调发展，促进经济社会协调发展，促进新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展，在增强国家硬实力的同时注重提升国家软实力，不断增强发展整体性。
5、法律分析：十三五规划的五大基本理念是：创新、协调、绿色、开放、共享。法律依据：《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》（二）完善发展理念 实现“十三五”时期发展目标，破解发展难题，厚植发展优势，必须牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念。创新是引领发展的第一动力。
1、信息化农业是农业现代化发展的一个高级阶段。在农业领域，现代信息技术的全面发展和应用，将之融入到农业生产的各个环节，包括市场、消费、农村社会、经济和技术等方面。这样做可以加速传统农业的改造，显著提高农业生产效率和生产力水平，从而促进农业的持续、稳定和高效发展。
2、农业信息化的概念：包括计算机技术、微电子技术、通信技术、光电技术、遥感技术等多项信息技术在农业普遍而系统的应用过程。农业信息化专业主要依托计算机应用技术、林业工程、农业资源与环境、森林经理学等课程。
3、农业信息化是一个交叉学科，它是农业和信息技术两个领域的相互结合。因此，农业信息化不在计算机相关专业范畴内，但它又涵盖了一定数量的计算机相关知识。具体而言，农业信息化通常属于农业和生物学领域，其涉及到计算机领域的知识包括：数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、决策支持系统、信息安全等。