生态农业元宇宙未来影响

元宇宙爱好者

　随着"元宇宙"成为一个热词，农业元宇宙的概念在产业领域迅速兴起，描绘了未来农业。植物模型对农业元宇宙的关键作用已被充分认识，但如何将这一多学科的课题从科学界转向农业元宇宙尚不清楚。本文为植物模型在农业元宇宙中的应用提供一个参考路径，以便促进不同背景的从业者，包括科研人员、学生、服务提供商、种植者、客户等聚力于农业元宇宙，推动农业元宇宙的发展。

　　目前，元宇宙的主要应用于健康和教育领域。农业元宇宙涉及农业食品链中与农业相关的过程，包括计划、种植、加工、包装、储存、运输、销售等。与工业生产不同，农业中的农产品的生长受季节与气候条件的影响。

　　植物是一个复杂开放的系统，在其整个生命周期保持与环境交换信息和能量。植物的特征不仅在于其令人愉悦的外观，还在于其将二氧化碳和光转化为食物的重要能力。相应地，植物建模有着结构和功能两个主要方向。

　　结构模型涉及植物的三维结构，模型方法包括L系统、双尺度自动机、例子系统和分析系统等。尽管由结构建模产生的虚拟植物在视觉上很美观，但对于农学家来说，更注重真实植物的行为模拟（例如，植物对修剪的反应）。功能建模是植物模型的另一个分支，其意义在于生物量生产的迭代过程和植物结构内各器官（叶、节间/茎、果实、根）之间的分配，给出各器官的重量和相应的产量，这是植物的重要表型。因此，它们被称为基于过程的模型，主要包括生物量的产生和分配两个过程。但是，基于过程的模型的一个巨大挑战是模拟植物的可塑性，即植物应对环境的非线性自我调节行为。可塑性通常表现为结构和功能之间的相互作用，例如，高种植密度会导致低分枝概率。另一方面，对于结构建模来说，为了获得真实的视觉效果，器官大小应该与植物的生长行为一致。因此，过去二十多年来出现了融合这两种植物模型的功能-结构植物模型可以对植物生长和发育过程进行数学描述和校准，从而可以服务于农业元宇宙中的虚拟植物的模拟，使得其中的植物不仅视觉上美观，而且科学上合理。

过去几十年来，人工智能（AI）、机器学习和深度学习的快速发展为植物建模打开了一扇新的大门，可以开发基于数据的模型。如今，使用ML/DL模型进行数据处理或建模已经很常见。人工智能技术给植物建模这个"老"课题带来了机遇，特别是在植物表型、知识和数据共同驱动的模型，以及虚实系统交互等方面。

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