随着全球人口数量的增长和社会经济的发展，生态系统退化越来越严重，已经成为全球严重的生态环境问题之一。当前全球生态退化主要表现在森林面积减少、土地退化、生物多样性降低、水资源短缺等方面，这些退化引起了全球森林资源、水资源和土地资源的减少。生态退化除了造成巨大经济损失，还严重威胁到人类健康和生命安全。

首先，引起生态退化因素较多，主要包括乱砍滥伐、过度农垦、陡坡开垦、生境丧失、生物资源过度开发、水环境遭破坏、外来物种入侵、海洋的过度捕捞以及环境污染等。以上因素相互交织，协同作用，致使一种生态退化类型可能是另一种退化的原因，例如，森林面积减少可引起土地退化、生物多样化减少、水资源短缺加重。另外，生态退化是一个复杂和综合的动态过程，它涉及跨领域、跨学科、跨部门的各种生态环境数据，又与社会、经济、文化和政策等领域密切相关；同时涉及土壤、农学、生态、环境和生物等学科的知识。过去几十年，虽然各国政府也采取了一些措施治理生态退化，但由于生态退化所涉数据来源多样、分布广泛，内容庞杂、涉及部门众多，而传统技术不能系统地整理和分析这些数据集，也不能完全提纯出数据背后的有价值信息，或者由于技术落后提炼出的信息为错误的，以这些错误的科学数据信息作为理论指导，使得政府的经济政策和防治决策对生态退化没用，甚至失误。目前，随着大数据的蓬勃发展，我们可以利用传感器技术和无线通信技术在数据获取方面的优势，系统地收集、整理和存储各种与生态退化相关的数据，包括地面监测数据、遥感影像数据、社会经济数据、科学研究数据、互联网以网站、论坛、微博等方式发布的有关资源环境的相关信息，实现了生态环境数据的整合和充分利用，为生态系统的资源管理、生态环境的动态监测和生态环境评价提供多样化、专业化和智能化的数据服务；利用分布式数据库、云计算、人工智能、认知计算等技术在大数据处理方面的优势，并结合大数据各种算法库、模型库和知识库分析这些不同结构的数据，实现数据与模型的融合，挖掘隐藏在海量数据背后的各种信息，通过这些信息既可以分析各种生态系统退化的过程和规律，也可以为决策者提供360度的数据信息，为治理和预防生态退化提供正确的科学决策。例如，使用Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和分布式数据库(MapReduce)对生态环境大数据进行批量处理；利用决策树、贝叶斯、K-Means、岭回归模型、逻辑斯蒂模型、线性回归模型、认知算法、关联规则的Apriori算法等各种模型和算法对海量数据进行深度挖掘和关联分析，通过各种数据的碰撞产生出有价值的信息。