农业模型、人工智能，大数据分析等技术，贯穿于智慧农业的信息感知、信息传输、信息处理与控制全过程，是实现智慧农业的核心技术力量。所谓的农业模型，指的是农业系统要素内及要素间关系的定量化表达，在智慧农业数据获取与处理中发挥不可或缺的作用，成为信息农业技术落地应用的重要桥梁和纽带。
为进一步明晰农业模型的内涵和作用，促进农业模型进一步研究及应用，推动智慧农业健康、稳定和可持续发展，江苏省农科院、湖南省农科院等多所科研机构，展开了对农业模型发展与应用的相关研究。其中明确了农业模型的作用，且得到了具体应用，通过几个案例，管中窥豹，简单理解下智慧农业是什么样的。
案例一：气候情景预测
作为农业环境模型与农业生物模型相结合应用的典型例子，未来在农业生产方面会得到极大应用。
根据当地气象站的逐日气象数据，进行偏差校正，然后通过数据耦合、设置气候情景(包括基准和观测)和管理措施，对土壤硝态氮运移和淋失及相应玉米、高粱产量模拟结果进行评价分析。通过不同基准情景下，长时间范围土壤硝态氮运移和淋失以及相应玉米、高粱产量变化。
案例二：稻、油菜生产智慧化及灾害预警
水稻/油菜生长模型及其决策系统R/OCSODS与农业物联网、大数据等技术结合，开展了稻、油生产智慧化及主要灾害预警关键技术应用。其方法是基于农业模型的，利用环境(气温、光照、土壤水分、养分等)、生长(生物量、LAI、植株水分、养分等)及病虫灾害感知数据进行生产管理决策、灾害精细评估防控预警以及装备化实施。
2015-2018年，该模型在江苏省南通、南京、泰州及盐城，湖北、四川、安徽、江西等地累计应用推广7101.8平方公里，新增纯收益96268.54万元，累计总经济效益15.92亿元。
案例三：设施番茄感知与栽培示范
设施番茄生长模型及其决策系统与自主研制的物联网检测采集终端iDCT-4、大数据等技术结合，开展了设施番茄生产智慧化关键技术示范。基于农业模型，利用基于无线网络传感器与光谱的设施番茄环境(气温、光照、湿度、土壤水分、养分等)与生长(生物量、LAI、植株水分、养分等)感知数据，进行设施番茄精确栽培管理决策、不适生长、环境及灾害预警和装备化(水肥一体化等)实施，通过人工(塑料大棚)、半自动(日光温室)和智能全自动(智能温室)调控，实现设施番茄高产、优质、高效、绿色生产。
该应用是将农业模型应用在智能温室大棚培植番茄上，首先需要智能温室大棚作为“硬件”，再将设施番茄生长模型及其决策系统作为“软件”，指导番茄在生长中的水肥、光照、二氧化碳浓度等调控，将智能温室大棚功能充分利用。
智能温室大棚是农业物联网系统对传统大棚改造升级的成果，适用于薄膜大棚、玻璃温室、日光板大棚等各类型温室大棚。在大棚内部安装部署空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、土壤电导率传感器、光照度传感器等感知设备，以一分钟一次的频率获取大棚内的环境参数，同步汇总到物联网云平台上，生产曲线图形式，可分析、查询、追溯各项操作及波动情况。同时对于云平台设置的各项数值，系统自动触发报警机制，以短信、微信、系统消息、电话等形式预警。配合网络高清摄像头，实时查看作物生长现状，如此才能构建、完善、应用农业模型。
江苏省扬州市等多所蔬菜园区、智慧农业公司，共同参与了示范。其中，2018年8月至2019年1月，在扬州市江都区吴桥镇蔬菜园区设施番茄栽培测试应用，结果表明，与相同条件下无精确栽培对照相比，大棚作物生长环境传感器监测与栽培优化决策，可使番茄增产5.9%，水、肥、药、种等总利用率提高6.5%，总生产成本降低10.3%。
