数字农业智慧农业是一种以现代科技为基础的农业生产方式，它利用先进的信息技术，结合传统农业管理，提高农业生产效率，提升农业可持续发展能力。本文将介绍数字农业智慧农业具体表现的方面。
一、信息化管理
数字农业智慧农业的管理模式是以信息化为基础的，它采用先进的信息技术，如物联网技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术等，将农业生产信息和管理信息进行整合，实现信息化管理。
1. 数据采集
数字农业智慧农业的数据采集是建立在物联网技术的基础上的，它可以通过多种传感器采集农业生产环境中的数据，如土壤温度、土壤湿度、土壤养分含量、空气温度、空气湿度、光照强度等，并将这些数据进行整合，为农业管理提供可靠的数据支持。
2. 数据分析
数字农业智慧农业的数据分析是以大数据技术为基础的，它可以利用大数据技术对农业生产环境中的数据进行分析，比如分析土壤温度、土壤湿度、土壤养分含量、空气温度、空气湿度、光照强度等变化的规律，从而为农业管理提供准确的决策支持。
3. 数据应用
数字农业智慧农业的数据应用是基于云计算技术的，它可以将分析出来的数据进行应用，比如利用云计算技术实现精准灌溉，根据土壤温度、土壤湿度、土壤养分含量等信息，实现精准的灌溉，减少农业用水量，提高农业生产效率。
二、人工智能技术
数字农业智慧农业的人工智能技术是以深度学习为基础的，它可以利用深度学习技术，对农业生产环境中的数据进行分析，从而实现对农作物的病害诊断、农作物的品质评估、农作物的产量预测等功能，为农业管理提供可靠的决策支持。
1. 病害诊断
数字农业智慧农业可以利用深度学习技术，对农作物的病害进行诊断，通过对农作物的形态、色泽、生长状况等特征进行分析，从而准确的诊断出农作物的病害，为农业管理提供可靠的决策支持。
2. 品质评估
数字农业智慧农业可以利用深度学习技术，对农作物的品质进行评估，通过对农作物的果实大小、果实色泽、果实硬度等特征进行分析，从而准确的评估出农作物的品质，为农业管理提供可靠的决策支持。
3. 产量预测
数字农业智慧农业可以利用深度学习技术，对农作物的产量进行预测，通过对农作物的生长状况、病害情况、品质情况等特征进行分析，从而准确的预测出农作物的产量，为农业管理提供可靠的决策支持。
三、总结
以上是数字农业智慧农业具体表现的方面，它采用先进的信息技术，结合传统农业管理，实现信息化管理，利用深度学习技术实现病害诊断、品质评估、产量预测等功能，为农业管理提供可靠的决策支持，提高农业生产效率，提升农业可持续发展能力。