智慧灌溉应用机器学习的数据预处理和特征工程是为了提高数据的质量和准确性，以便用于机器学习算法的训练和预测。以下是一些常见的数据预处理和特征工程技术：

1. 数据清洗：数据清洗是指处理缺失值、异常值和噪声等不完整或不准确的数据。对于缺失值，可以采用插补方法，如均值、中位数或回归模型来填充。对于异常值，可以使用统计方法或离群点检测算法来识别和处理。对于噪声，可以使用滤波算法来平滑数据。

2. 特征选择：特征选择是指从原始数据中选择最具有预测能力的特征。特征选择是从原始数据中选择最具有预测能力的特征的过程。在智慧灌溉系统中，特征选择对于基于作物模型的决策至关重要。作物的生长特征成为确定特征选择的关键因素。

作物模型是一种数学模型，用于模拟作物生长的过程，并预测作物的发展和产量。为了建立一个准确可靠的作物模型，我们需要根据作物的生长特征选取最相关的特征。这些特征可以描述作物在生长过程中所受到的各种环境条件和管理措施的影响。

在进行特征选择时，首先需要收集大量的原始数据。这些数据涉及到作物的生长过程，包括土壤湿度、气温、光照强度、二氧化碳浓度等。这些数据可以通过传感器和气象站等设备进行监测和记录。

通过统计分析和机器学习的方法，我们可以评估每个特征与作物生长的关联性。一些常用的特征选择方法包括相关性分析、方差分析、主成分分析等。通过这些方法，我们可以识别出对于作物生长影响最大的特征。

特征选择的目标是筛选出最具有预测能力的特征，以便用于作物模型的构建和预测。选择正确的特征可以提高模型的准确性和预测能力，从而为智慧灌溉系统的决策提供更可靠的依据。

一旦选定了特征，我们可以将其纳入作物模型中，进行模拟和预测作物的生长情况和产量。这样，智慧灌溉系统就可以根据当前环境条件和作物的生长特征，自动调整灌溉水量和频率，以达到最佳的生长效果。

3. 特征构造：特征构造是指通过组合、转换或衍生原始特征来创建新的特征。基于作物模型的智慧灌溉系统，特征构造是指利用作物模型参数通过组合、转换或衍生原始特征来创建新的特征。

在智慧灌溉系统中，作物模型是一种通过模拟作物生长、发育和产量的数学模型，可以为农民提供重要的决策支持。特征构造则是基于作物模型参数的一种数据处理方法，通过组合、转换或衍生原始特征来创建新的特征，以提高智慧灌溉系统的精度和可靠性。

特征构造的过程涉及对作物模型参数的分析和提取。首先，作物模型需要根据作物的生长周期和环境条件进行适当的调整和校准。通过精确测量和记录作物的生长数据，可以获得作物模型的参数，如作物的生长速率、水分利用效率等。对这些参数进行分析和提取，可以获得更多有关作物生长和发育的信息。