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　　農業物聯網已成為我國發展精細化、科學化、智能化農業的一個基礎技術。如何做好農業物聯網，實現真正意義上的智慧農業，還需要街角很多問題。那么物聯網在農業、生物以及環境中綜合信息怎么去應用呢？

　　現階段已經開發的植物、土壤和氣體信息感知設備，大多是基于單點測定和靜態測定，不能適用于動態、連續測定，農業物聯網同時測定信息參數的無線可感知化和無線傳輸水平不高，還非常缺乏適用于農業復雜環境下的微小型、可靠性、節能型、環境適應性、低成本和智能化的設備和產品，難以滿足農業信息化發展的技術要求。

　　國外決策模型與處方生成技術發展趨勢表現為由局部性到系統化、由經驗性到普適性、由智能化到數字化。在系統性上，將使模型內容與功能的深度和廣度得到進一步加強，能綜合用于作物生長系統的動態預測和農業生產系統的管理決策。

　　在適用性上，將盡量減少模型的輸入條件，探索模型參數的數字化和規范化估算方法，同時提高模型的可靠性和精確性。在數字化上，將注重作物生長系統和生產系統的綜合量化和動態決策，結合3S技術，開發基于生長模型和管理模型的數字化決策支持平臺。預期通過這樣的努力，將進一步提高農作系統模型的完整性和可靠性，同時改善農作管理決策的動態性和廣適性。

　　國內決策模型與處方生成技術的研究起步雖然較晚，但發展較快。中國科學家日益重視農業信息關鍵技術和應用系統的研究與開發工作，特別是智慧農業的快速發展，并在區域農業生產系統分析和管理決策方面，發揮了重要的作用，取得了顯著的社會經濟效益。

　　總的來看，國內已有的作物生長模型尚未在不同條件下得到廣泛的檢驗和應用，而農業專家系統及決策支持系統大多具有明顯的區域性和經驗性，難以在全國大范圍內推廣應用。因此，今后的發展趨勢將是在發展和完善作物生長模型的同時，著力增強作物系統物聯網模型的可靠性和實用性；同時實現農業專家系統知識體系的動態化和定量化表達，從而提升決策系統的廣適性和數字化水平。

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