作物生長模型構建與優化是基于數字孿生體中作物生長相關指標歷史監測數據，以大數據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的環境要素、作物生長狀態、***終產量中關鍵指標間的動態關系，并以***新的實時觀測數據來修正模型誤差，逐步逼近作物的真實生長情況。

     以數字孿生技術為驅動，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境指標，平臺提供監測預警，實時了解培育環境、作物生長的全局動態信息；基于***新監測所得的作物生理狀態與環境指標大數據對生長模型修正優化；根據作物生長模型動態調整閾值，指導物聯網設備精準作業，調整至作物生長的***優環境，提高作物產量、降低成本。如果在大田種植，可以利用遙感衛星影像進行作物長勢的監測。

     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整窗口，作物孿生體在虛擬世界設定的環境中進行模擬生長，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，供研究人員現場分析結果、快速調整環境參量，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。