数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体的全生命周期过程。数字孪生是一种有数字表达实体的映射，可以被视为一个模型和真实世界彼此依赖系统的数字映射。
（4）作物因子：不同作物品种特征多作为初始化参数，是影响作物形态发育过程的主要参数之一。
通用的作物生长模型可用于模拟多种作物在各种环境条件下的生长。对于每种作物，在作物模型中使用带有特定数据的输入文件。对于一个地区的主要环境条件，使用有代表性的气候和土壤数据文件。通过改变数据文件方式，作物模型可以很容易地应用于某一区域内的作物数字孪生模型中。
数字孪生技术的应用
作物生长环境感知通过传感器收集空气温湿度、土壤水分和温湿度、CO2和辐射数据，作物生长过程的叶、茎、根系和果实生长形态图像数据收集。
通过机器学习的办法利用作物生长图像实现生育期的识别。关键技术是通过大数据判断叶、茎、根系和果实的生长状态识别技术。可以动态调整模型的参数，实现数字孪生技术下的作物生长模拟。
通过土壤水分含量大数据分析得到作物的各生长期实时需水量，得到生长期的需水量规律。
通过大数据分析找出作物需肥规律，实现按作物产量和品质计划需要施用的主要元素肥料的决策。
利用视频解决图像数据与作物数学模型预测数据融合。关键是利用观测数据进行结果精度评价。建立作物农事操作的用水用肥管理制度，建立科学合理的作物生产操作规程，在农民真实管理水平条件下实现水肥一体化规范应用；建立并配套作物种植水肥一体化水溶肥应用标准，让在建和已建作物种植实现持续赢利的良性运行。
