农业物联网已经成为我国农业精细化、科学化、智能化发展的基础技术。如何做好农业物联网，实现真正的智慧农业，在街角还需要解决很多问题。那么物联网如何应用农业、生物、环境的综合信息呢？

目前，已开发的植物、土壤和气体信息传感装置大多基于单点测量和静态测量，无法应用于动态和连续测量。农业物联网对信息参数同步测量的无线传感和无线传输水平不高，微型、可靠、节能、环境适应、低成本、智能化的适用于复杂农业环境的设备和产品严重缺乏，难以满足农业信息化发展的技术要求。

国外决策模型和处方生成技术的发展趋势是从局部到系统，从经验到通用，从智能到数字。从系统上看，模型内容和功能的深度和广度将进一步加强，可综合用于作物生长系统的动态预测和农业生产系统的管理决策。

在适用性方面，尽量降低模型的输入条件，探索模型参数的数字化、标准化估计方法，提高模型的可靠性和准确性。在数字化方面，将注重作物生长系统和生产系统的综合量化和动态决策，结合3S技术开发基于生长模型和管理模型的数字化决策支持平台。期望通过这样的努力，进一步提高耕作系统模型的完整性和可靠性，同时提高耕作管理决策的动态性和适应性。

我国对决策模型和处方生成技术的研究虽然起步较晚，但发展很快。中国科学家越来越重视农业信息关键技术和应用系统的研发，尤其是智慧农业的快速发展。它们在区域农业生产系统的分析和管理决策中发挥了重要作用，取得了显著的社会效益和经济效益。

总的来说，我国现有的作物生长模型还没有在不同条件下得到广泛的检验和应用，而农业专家系统和决策支持系统大多具有明显的地域性和经验性，很难在全国推广应用。因此，未来的发展趋势将是在发展和完善作物生长模型的同时，加强作物系统物联网模型的可靠性和实用性；同时实现了农业专家系统知识体系的动态量化表达，从而提高决策系统的适应性和数字化水平。

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