作物生長模型構建與優(yōu)化是基于數(shù)字孿生體中作物生長相關指標歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，以大數(shù)據(jù)人工智能技術為驅動并結合已知的作物生長機理，構建在不同的物候期內(nèi)的環(huán)境要素、作物生長狀態(tài)、***終產(chǎn)量中關鍵指標間的動態(tài)關系，并以***新的實時觀測數(shù)據(jù)來修正模型誤差，逐步逼近作物的真實生長情況。

     以數(shù)字孿生技術為驅動，針對日照強度、氣溫、濕度、二氧化碳含量、土壤水分、氮磷鉀要素等作物培育環(huán)境指標，平臺提供監(jiān)測預警，實時了解培育環(huán)境、作物生長的全局動態(tài)信息；基于***新監(jiān)測所得的作物生理狀態(tài)與環(huán)境指標大數(shù)據(jù)對生長模型修正優(yōu)化；根據(jù)作物生長模型動態(tài)調(diào)整閾值，指導物聯(lián)網(wǎng)設備精準作業(yè)，調(diào)整至作物生長的***優(yōu)環(huán)境，提高作物產(chǎn)量、降低成本。如果在大田種植，可以利用遙感衛(wèi)星影像進行作物長勢的監(jiān)測。

     種植培育技術研究與實驗模塊基于已構建的作物生長模型，針對作物培育中新想法、新技術的嘗試需要，提供交互式操作的作物生長要素調(diào)整窗口，作物孿生體在虛擬世界設定的環(huán)境中進行模擬生長，并即時的通過 GIS 與仿真模擬相結合的方式反饋模擬生長的結果，供研究人員現(xiàn)場分析結果、快速調(diào)整環(huán)境參量，為種植培育技術的研究工作提供了一種快捷高效的手段，這樣可以低成本進行預測，大大縮短了研究時間和成本，而且降低了作物種植的入行門檻。