信息技術在農業部門中的應用
農業是我國國民經濟的基礎的基礎，解決十多億人口的吃飯問題，是我國經濟發展中的頭等大事，而應用現代科學技術武裝農業，是我國農業發展的根本出路。作為現代科學技術重要組成部分之一的現代信息技術，在從作物生理、生態、栽培、保護、土壤肥料到農業氣象、病蟲預報與防治，以及漁業養殖、捕撈和林業監控等諸方麵都顯示了巨大的生命力。隨著信息技術自身的進一步發展完善，和它與農業生產結合上日益完美，傳統的農牧、漁業生產都將會出現根本性的變化和質的飛躍。
信息技術與種植業生產
用電子信息技術改造傳統農業，是當代各國發展農業的共同選擇，下麵介紹國內外在種植業上應用信息技術的基本情況。
(一)作物計算機模擬
作物生長過程的計算機模擬(簡稱作物模擬)是近30年來迅速萌生的新生長點，是伴隨作物科學日臻完善和計算機科學迅猛發展的必然產物。作物模擬從係統科學的觀點出發，將作物生產看成是一個由作物、環境、技術、經濟四要素構成的整體係統，不僅能夠兼收並蓄作物生理學、作物生態學、作物栽培學、農業氣象學、土壤肥料學、植物保護學、農業經濟學和計算機科學等相關學科的理論和實驗成就，還可以通過建立數學模型或子模型來描述作物生長發育、器官建成和產量形成等生理生態過程與環境之間的數量關係。這些模型或子模型按照一定的生物學規則被“裝配”在一起，可形成在計算機上能模擬作物生產全過程的軟件係統。
作物模擬技術於20世紀60年代中期誕生於荷蘭和美國。當時，荷蘭科學家de Wit和美國科學家Duncan在國際上率先發表了用計算機程序編寫的、能夠模擬作物群體生長動態和光合作用的模型，標誌著作物模擬技術的問世。早期的作用模擬研究，多偏重於解釋作物與環境之間的數量關係。60～80年代，荷蘭瓦格寧根的科學家們先後研製成ELCROS(初級作物生長模擬器)、BACROS(基本作物生長模擬器)和SUCROS(簡單和通用作物生長模擬器)。此後，Penning de Vires等又研製成MACROS，即一年生作物的模擬模型，從而使研究深度和廣度都提高到新的水平。以上模擬工作的特色是偏重於生物機理的研究，其工作要點是：利用現有的知識、理論或假說首先構造描述作物過程的模型或子模型，然後再將模擬結果與實驗數據進行比較，看現有的知識、理論或假說能否圓滿地解釋生長發育、光合作用、呼吸作用、幹物質分配和產量形成等生理過程。但他們的興趣往往集中在那些與實驗數據不符的理論和假說上，認為這是尚未完全弄清的領域，為了增進對這些問題的認識與理解，模型的研製者又對現有理論或假說進行修改、補充，再重複上述步驟，直至最後提出新的理論、假說或見解。後來，Goudrian對作物蒸騰作用的研究，Penning de Vries對作物呼吸作用的研究以及de Wit對限製作物生長的環境因素在4種水平的劃分等也都沿著這一方向，在機理性方麵不斷加深。
與荷蘭學者並駕齊驅的是美國科學家的工作。80年代中期，在農業技術轉讓國際基點網(IBSNAT)協調下，由密執安州立大學、德克薩斯農工大學、佛羅裏達大學、夏威夷大學、北卡羅來納州立大學以及國際熱帶農業研究所(IITA)、國際肥料發展中心(IFDC)等科研機構數十名不同專業的科學家組成的研究組，先後研製成CERES模型係列，即作物——環境資源綜合係統，覆蓋了玉米、小麥、水稻、大豆、大麥、高粱、木薯、花生、幹豆、馬鈴薯、粟等12種作物。這些作物模型在DSSAT(農業技術轉讓決策支持係統)外殼軟件的支持下，可以模擬和預測不同作物的有關品種在各種氣候生態和栽培管理條件下的生長發育和產量形成等，還可以模擬土壤養分平衡與水分平衡，並可幫助用戶製定多目標的優化決策。目前，CERES模型係列已在美國以外的許多國家，特別是在發展中國家，得到了廣泛的驗證，並用於一些農業先進技術的傳播。CERES模型的研製成功，標誌著作物模擬已向綜合性與應用性方向發展。
由美國學者研製的較有影響的作物模擬模型還有：GOSSYM即棉花模擬生長模型，SIMCOT即棉花模型，都可以在不同氣候、土壤和播期條件下，模擬棉花葉、莖、蕾、鈴、桃的發生發展，並能與棉花專家係統結合，幫助用戶製定棉田管理措施；SICM即大豆綜合作物模型，可以模擬天氣、土壤水分、經濟條件和蟲害對大豆作物生長發育的影響，並對灌溉、肥料、農藥和勞力等方麵的成本進行經濟分析；EPIC模型即土壤侵蝕影響生產力計算者，主要用於分析土壤侵蝕和作物生產力之間的數量關係。
此外，英國、澳大利亞、日本、前蘇聯、原西德、丹麥、印度、菲律賓和以色列等國家，都開展了不同程度的模擬研究，涉及的作物有棉花、小麥、水稻、玉米、大豆、大麥、黑麥、馬鈴薯、向日葵、糖用甜菜、三葉草、苜蓿、高粱、白菜等。
我國在作物模擬研究方麵雖起步較遲，但近年來已取得了突破性進展。1983年，我國學者高亮之等在美國發表了“苜蓿生產的農業氣象計算機模擬模式(ALFAMOD)”。此後，中科院上海植物生理研究所著眼於植物生理學角度，建立了“水稻群體物質生產的計算機模擬模式”；江蘇省農科院在大規模水稻生態試驗的基礎上，建成了“水稻計算機模擬模型(RICEMOD)；江西農業大學也相繼提出了水稻生長發育的概念性模型，即“水稻生長日曆模型(RICAM)”。再後，江蘇省農科院邀請CERES模型的主要研製人、美國密執安州立大學教授Ritchie博士在南京舉辦培訓班，有力地推動了我國作物模擬研究的發展，至90年代以後，中國農業科院農氣所將CERES——玉米模型漢化；華南農業大學發表了水稻模擬模型——RSM；江蘇省農科院采用全球氣候變化模型(GCM)與CERES模型耦合，係統地評價了全球氣候變化對中國糧食生產的影響。1992年，江蘇省農科院將作物模擬技術與水稻栽培的優化原理創造性地結合起來，建成了我國第一個大型的作物模擬係統軟件——水稻計算機模擬優化和決策係統(RCSODS)。該係統包容了一係列的模擬模型或子模型，涉及到水稻發育進程、葉齡發育、葉麵積擴展、莖蘖消長、群體光合生產、產量形成、穗粒結構形成、氮素運轉等方麵；還包括一係列優化模型和子模型，涉及到最佳季節、最佳葉麵積動態、最佳莖蘖動態、最佳產量、最佳施肥量的確定和主要病蟲害的預測與防治等。該係統還將這兩類模型有機地結合起來，因而同時具備了較強的機理性、真實性、綜合性、應用性和通用性，適用於不同的水稻品種、不同的氣候、不同的土壤、不同的前茬作物、不同的播期和地形條件、不同的栽培方法。利用該係統，隻要掌握為數不多的水稻試驗資料或根據當地水稻專家的經驗，就可以調試確定有關品種的遺傳參數；隻要有了各地不同的土壤和氣候資料，就可以將該係統在相當大的範圍內推廣應用；利用該係統，用戶可以在計算機上進行播期、密度、肥料和水漿管理等模擬試驗；分析各種栽培措施的增產效益，明確不同地區水稻增產的關鍵與途徑；也可以根據當年天氣實況、苗情動態和天氣預報，對未來苗情長勢和產量進行預測，並有針對性地提出肥水和其他管理措施及對策；還可以預測水稻不同發育階段主要病蟲害的發生期與發生量，並提出相應的防治對策；分析水稻新品種在大範圍內的氣候適應性，並提出相應的良種良法。目前，該係統正通過計算機打印出的“模式圖”或通過互聯網在江蘇省和長江流域進行大範圍的示範與推廣。此外，該係統在減災防災、雜交稻製種和評價氣候變化對水稻生產的可能影響等方麵也可以發揮積極作用。值得一提的是，前北京農業大學、北京市農科院等單位在建立“小麥生產管理係統”方麵做了大量的工作；中國農科院棉花所、國家氣象局農氣中心、中國水稻研究所、江蘇省農科院、吉林省農科院等單位在引進、借鑒和消化國內外先進作物模型(如MACROS、GOSSYM和RCSODS)方麵也開展了較深入的研究，並將有關原理和方法移植到棉花、水稻、小麥、大豆等作物的模擬研究上。
由於作物模擬技術向人們展示出一種全新的農業研究方法。因此受到農業科學家、管理者和技術推廣人員的日益重視。長期以來，傳統的農業研究方法大多以田間試驗設計和生物統計為主，在作物品種改良和栽培方法改進上曾發揮過良好的作用，但這種研究方法仍有一些固有的缺陷難以克服，如經驗性強、解釋性差、考慮的因素較少、需要的樣本數較大、試驗周期過長、費工費時、難以推廣等。相比之下，作物模擬方法並不是對各種處理進行簡單的統計分析，而是揭示作物生長發育、光合生產、器官構建、產量形成等生理過程的內在規律，建立相應的數學模型，並用計算機程序將影響作物生產的各個“部件”總裝在一起，形成一個可以在計算機上模擬作物生產全過程的模擬係統。因此與傳統的研究方法相比，作物模擬研究方法有以下一些基本的優點：(1)打破了學科界限並加以綜合，從而為作物科學開闊了視野，注入了新的內涵，而傳統的方法隻是從單一學科出發，試圖解釋(但有時又無法解釋)作物生產這個複雜體；(2)可以包容數十個乃至幾百個影響作物生理生態過程的重要因子，而傳統方法一般隻能處理為數很少的因子(如單因子試驗、雙因子試驗等)；(3)可以反映作物生長發育、產量形成、效益構成等內在的過程，而傳統方法一般隻能進行“處理—結果”這類簡單的因果分析；(4)可以在不同環境、不同氣候條件下模擬作物生產，而采用傳統方法所得的結論常受試驗地點與年份的限製；(5)可以動態(逐日以至逐時)地模擬作物生長發育和其他生理過程，這是傳統方法無法做到的。當然，作物模擬研究方法並不排斥田間試驗，因為模型參數的獲取和確定，對模型或子模型進行驗證等都需要以廣泛的田間和室內試驗為根本基礎。正因如此，現在搞模型研究的人，愈來愈重視不同水平、不同層次上的試(實)驗工作，並投入了大量的時間和精力。隻有這樣，才能使模擬研究更具有可靠性、更富於魅力。
應該指出，作物模擬畢竟是一門年輕的學科，發展時間不長，因此還不可避免地存在一些尚待解決的問題：(1)還沒有建立嚴格的方法論體係。例如，在現有的作物模型中，對各有關模型、子模型及其參數往往還缺乏嚴格的檢驗。(2)至今為止，研究重點還局限在作物生長發育、光合生產、器官形成等方麵，而對作物生產與病、蟲、草害的關係，作物生產與各種技術措施的關係，作物生產與經濟因素的關係等都還缺乏深入研究。(3)有的作物模型輸入過於複雜，這就使得模型的驗證和改進工作變得十分困難，從而限製了它們在大範圍的應用與推廣。(4)可以直接指導生產的作物模型還為數甚少，多數仍停留在研究階段，僅被用來說明或解釋作物生產的過程。上述存在問題實際上也是今後研究發展的方向。鑒於作物模擬技術在短短的二、三十年內就顯示出了巨大的生命力，相信在不久的未來，它將從根本上改變整個農業、特別是種植業的麵貌。
(二)農業專家係統
專家係統也是現代信息技術之一，它和模式識別、智能機器人並稱當代人工智能發展的三大前沿。一個成功的專家係統能模仿人類專家對某些複雜問題進行推理、判斷和決策的過程，完成隻有專家才能完成的高級任務。
建造農業專家係統的目的乃是利用農業專家寶貴的專門知識，有效地為農業生產服務。世界上最早的農業專家係統出現在20世紀70年代末，當時美國伊利諾大學的植物病理學家與計算機科學家率先開發出“大豆病害診斷專家係統”。此後，在美國、加拿大、前蘇聯、英國、法國、德國、日本和澳大利亞等國家，許多服務於種植業的專業性或綜合性農用專家係統相繼問世，每年發表的有關論文數量幾乎呈指數增長，涉及的內容主要有：農作物施肥、病蟲害預測與防治、作物育種、作物栽培、農機管理。
建造高水平的農業專家係統對我國具有重要的現實意義。這是因為農業特別是種植業，具有很強的地域性和經驗性，其中許多機理還沒有完全弄清、難以數量化，加之農業科研中許多單項成果不具備迭加性，往往無法綜合配套，因此在很大程度上還需要借助於領域專家寶貴的經驗，何況我國種植業具有悠久的曆史，我國先民在數千年的生產實踐中積累了豐富的經驗，這些經驗經過現代農業專家的總結、繼承和發展，仍可資應用。
我國最早開發並用於種植業管理的專家係統是中國科學院合肥智能研究所1985年研製的“砂礓黑土小麥施肥專家谘詢係統”，之後又擴充為包括玉米、水稻、棉花、油菜等20多種作物在內的綜合施肥專家係統。中國農科院植保所開發的“粘蟲測報專家係統”、土肥所開發的“黃淮平原禹城縣小麥、玉米優化施肥專家係統”、作物所開發的“小麥育種專家係統”、農業氣象所研製的“防禦玉米低溫冷害專家係統”、棉花所研製的“畝產100公斤皮棉的棉花生產管理決策支持係統”，以及遼寧農科院高粱所研製的“水稻育種專家係統”、湖北省農科院等單位共同開發的“棉花生產管理專家係統”、安徽農科院研製的“水稻害蟲專家係統”等都在種植業生產中得到了應用。
北京市農林科學院作物所通過小麥管理計算機專家決策係統，利用人工智能技術、網絡技術，把40多年來小麥栽培科學取得的研究成果和專家的知識經驗集成歸納和模型化，用於指導北京地區的小麥大田生產。這個係統由包括氣象、土壤、植保和社會經濟條件的1000多萬條數據組成的數據庫係統，500多條知識規劃組成的知識庫係統，9種類型72個模型組成的模型庫係統，以及推理機、人機界麵及係統維護程序組成。通過這個係統可以實現目標控製，有預見地調節控製小麥的群體結構和理想株型，確定包括品種選擇、播種、施肥、灌溉、生產調節劑施用和病蟲害防治等措施的因地製宜的優化組合和因苗管理的最佳方案。經過1994、1995兩年的實際應用和示範驗證，可使小麥產量增加10%～15%，生產成本降低5%～7%，效益增加15%～20%。1996年由國家科委確定為重點示範工程項目，目前已建立覆蓋北京8個小麥生產區縣、4個國營農場的市、縣、鄉三級計算機網絡和應用服務體係，開始了大麵積推廣應用(直接應用麵積50萬畝，輻射麵積100萬畝)。
當然，將專家係統技術應用於種植業也存在不少問題，主要表現在適用麵還不夠寬，不同專家對同一問題的看法往往不同，有時難以統一等。由於種植業是一種地域性很強的產業，而農業專家的經驗一般都受到地區條件的限製，因此以某一地區農業專家經驗為基礎的專家係統一般都難以在條件相差較大的其他地區應用。為了克服這一缺點，美國夏威夷大學的科學家們在其研製的有關水稻施肥的專家係統中，首先開設了許多可供用戶選擇的地區性窗口，如菲律賓、印度尼西亞、泰國、孟加拉國、韓國、斯裏蘭卡等，對於一些幅員遼闊、環境複雜的水稻生產大國，如中國、印度、美國和日本等，還可開設二級甚至多級子窗口。這樣，就可以將當地專家的知識和經驗，分門別類地放在相應的知識分庫中，然後再進行推理和谘詢，從而使該專家係統的診斷水平和普適性大為提高。
此外，將農業專家係統與作物模擬方法結合起來，優勢互補，相得益彰，也是農業決策研究中的一種有效方法。在這一研究領域，較成功的例子是美國科學家研製的棉花生產管理係統(GOSSYM/COMAX)。GOSSYM是一種機理性很強的棉花生長模擬模型，它以土壤理化性狀和肥水供應為初始條件，以溫、光、降水和太陽輻射等氣象要素為驅動變量，以施肥和灌溉等農藝措施為控製變量，以植株碳、氮平衡和熱量、水分平衡為理論根據。對棉株的生長發育和產量形成進行動態分析，最終可以模擬大田棉花在不同土壤、氣候和栽培條件下的生育期和產量。而COMAX則是由美國農業部和密西西比州立大學聯合開發的一種專家係統，即棉花綜合管理係統。兩者結合之後，農場主隻要把棉花品種、土壤特性、氣候狀況、田間管理措施等資料輸入計算機，整個係統就可根據模擬的結果，結合專家的經驗，對棉花的長勢及環境進行監測，提供至少4個方麵的棉花管理的谘詢服務：(1)製訂灌水方案，預報缺水時間，提出灌溉時間、次數、數量等；(2)製訂施氮方案，根據施氮對最終產量的影響、施氮的得與失等因素，提出施肥時間和施用量；(3)製訂施用化學生長調節劑方案，綜合考慮天氣等多種因素，提出施用日期和用量；(4)確定收獲期，根據棉鈴成熟程度和天氣情況，係統提示農場主使用脫葉劑和催絮劑，以便及時收獲，減少損失。該係統1985年建成並開始示範推廣，1988年美國農業部成立名叫GCIU的推廣組織，專門推廣該係統。1990年的應用麵積已達16萬公頃，每公頃淨利潤為169美元；到1994年為止，至少應用於14個棉花生產州的300多個農場，被公認為最成熟的係統。
(三)農業遙感(RS)技術在種植業上的應用
1975年，美國宇航局、農業部、國家海洋與大氣管理局聯合開展了“大麵積作物調查試驗(LACES)”計劃，從而首開衛星遙感技術應用於種植業的先河。80年代初美國又執行了著名的“阿格曆斯達(AGRISTAR)”計劃。它們都是致力於將遙感技術進行了小麥產量預報，精度達90%以上。在利用遙感技術對水稻長勢進行監測和估產方麵，美國學者Malingreau和日本學者江森康文等都作過長期的研究。
遙感估產主要包括以下幾種方法：
(1)將遙感影像與地麵抽樣相結合：即利用遙感影像分層資料，如陸地衛星或氣象衛星的數字磁帶和衛星相片等，結合地麵抽樣統計，先從樣本地塊獲取實種麵積和實收產量，然後再推算測產區的群體總數。
(2)利用作物光譜反射率測產：綠色植物對太陽輻射的反射光譜隨植被種類、長勢、季節和所處的環境而變化，還會受到病蟲害和礦化帶微量元素的影響。因此，可通過對衛星波譜資料分析，選擇時相，確定有關參數，建立作物產量的各種遙感指標和模型，最終實現作物估產。
(3)利用衛星遙感資料進行大麵積作物估產。其中，關鍵技術是分辨並估算大範圍不同作物的種植麵積，再利用氣象模擬模型等技術估計作物單產。最早和最廣泛應用這一技術的是美國陸地衛星的多光譜掃描係統，但最成功、也最具代表性的則是LACES計劃。
(4)利用熱紅外信息進行作物估產。熱紅外是人類肉眼觀測不到的一種光波信息，作物在感染病蟲的早期階段，往往不易被人類肉眼所察覺，但因其發射的熱紅外較強，故可以被熱紅外傳感器所監測。根據這一原理，衛星遙感技術可以利用熱紅外信息估算作物受病蟲危害的程度，計算作物產量折扣率並最終實現估產。
我國目前利用遙感技術，已在農業自然資源的清查、農業生態環境的評價、農作物種植麵積的估算、作物長勢監測、作物產量預報、區域性土壤水分及肥力條件的遙感探測和農林牧業災害的監測等多方麵取得了一係列重要的成果。如：1984年，我國北方11省市利用遙感技術進行大範圍冬小麥產量預報，精度達90%以上；1984-1985年，中國農業工程設計院在浙江省嘉興地區利用地麵遙感技術進行水稻估產；江蘇省農科院南京農業遙感分中心利用1∶50 000TM衛星相片在高郵縣三朵鄉進行秋熟作物種植麵積的估算；江蘇省氣象局研製的“農業生態環境氣象衛星遙感監測微機係統”，可以從氣象衛星的遙感資料中直接提取地理特征信息，並在微機上生成圖像，監測大麵積洪水的淹水時間、範圍和深度。該係統1991年在抗禦蘇皖百年不遇的特大洪水中，為江蘇和安徽省政府及各級政府及時準確地提供了災情報告，在製定抗洪救災方案方麵發揮了重要作用，等等。總之，遙感技術正為農業係統信息化管理源源不斷地提供宏觀、經濟、實時、定位的空間數據，而這種信息是其他任何信息無法取代、同時又是農業係統管理所必需的。
未來的遙感技術將朝著集多種傳感器、多級分辨率、多譜段和多時相於一身的方向發展，從而以更快的速度、更高的精度和更大的信息量來提供對地麵的觀測數據，作為農業係統管理及其他應用研究的信息源。
(四)地理信息係統(GIS)在種植業上的應用
GIS作為信息產業的一種先進手段，不應該是孤立、自成係統的，它必須滲透到各行各業中去，才能充分發揮其優勢。對於種植業這個複雜的係統，自然也不能例外。
在農業係統信息化管理中，GIS是一項關鍵技術，它一方麵是聯係遙感和衛星定位係統的紐帶，同時能夠儲存、管理、集成、處理各種來源與類型(地圖、遙感、統計、文字、圖像等形式)的農業係統數據。例如，氣候、土壤、自然災害、播種麵積、糧食單產、總產、商品量、化肥、農藥、農膜、農業機械、資金、人口等，以供有關檢索、分析之用。更為重要的是，地理信息係統在RS、GPS、作物模擬模型及專家係統的支持與配合下，可輔助用戶進行各種決策。總之，在農業係統管理中，地理信息係統起到農業數據收集與儲存、分析與決策等關鍵作用，並提供符合當今信息時代規範與要求的信息產品。
在GIS與作物模擬、專家係統等技術的結合方麵，德國慕尼黑技術大學和美國佛羅裏達大學聯合研製的農業與環境的地理信息係統(AEGIS)提供了一個很好的範例。AEGIS實質上是將一種GIS軟件與農業技術轉讓決策支持係統(DSSAT)所支持的各種作物模擬模型(如CERES係列和SOYGRO等)，以及有關專家係統耦連在一起，利用不同地區的氣候、土壤、土地利用和作物管理等方麵的資料(大多可以利用數字化儀讀入地圖和遙感資料或調用用戶共享的大型數據庫)，不僅可以估算不同作物生產方式或類型(包括耕作製度、品種搭配、生長季節、灌溉和肥料運籌等)所要求的氣候、土壤資源(一般由專家係統來完成)，而且還可以就環境對作物生產力的影響進行較客觀的評價(一般由作物模型來完成)。在預測長期土壤侵蝕對作物生產力的影響方麵，則采用土壤侵蝕對作物生產力影響的模型(EPIC)來完成。最後，由專家係統診斷的以及由作物、圖形和表格，如不同尺度的土壤類型圖、土地利用分布圖、氣候帶分布圖、作物或品種分布圖、作物產量分布圖和徑流分布圖等和相應的表格，都可以在屏幕上按用戶要求被逐級放大或被打印出來。因而AEGIS不僅是研究環境保護和資源利用方麵的有效工具，而且還可以幫助農業決策者在製定不同地區的農業政策和策略方麵提供科學可靠的依據。
(五)全球衛星定位係統(GPS)技術在種植業上的應用
GPS技術在種植業上的應用，最早見於1992年美國賓夕法尼亞大學的工作。該校一個跨專業的研究小組應用GPS技術，對當地一種遷飛性農業蟲害(歐洲玉米螟)的動向與分布進行了成功的跟蹤與監測，並提出化學防治的指導意見。然而，在種植業中，僅依賴GPS技術還很不夠，因為GPS隻能進行瞬間定位，而不能給出定位點的環境屬性。隻有將農戶可以掌握的其他一些信息(如天氣、土壤、苗情等)與GPS信號結合起來進行綜合分析，才能明顯奏效。例如，將GPS技術與地理信息係統(GIS)技術結合使用，它的許多優點如精度高、采集量大、速度快等就可以最大限度地發揮出來。美國近年來正在興起的所謂“精確農業”(Precision Farming)即是以GPS/GIS集合技術為支撐的。據報告，美國明尼蘇達州最新推出的一種帶有數據處理器和顯示屏的GPS接收儀(Soilection)很受農戶的青睞。該接收儀被安裝在一種大型多功能的自走式農用機械上，當機手操作機械進入地塊噴施肥料時，監視屏上可同時顯示兩張彼此重疊的圖像：一張是數字化地圖，另一張是方格座標圖。數字化地圖上標明的是有關該地塊各小區(10米×10米)的土壤信息資料，如土類、氮磷鉀含量的公布、前季單株產量的分布、當年單產指標等，都是用戶事先根據GIS資料或抽樣測定資料經過計算機處理後存在軟盤裏的，使用時隻要將有關軟盤插在Soilection附帶的軟盤驅動器上即可；而方格坐標圖則可以根據GPS信號隨時顯示噴施機所在的位置。當機手在顯示屏上監視自走機的行走軌跡時，數據處理器可根據數字化地圖上相應位點的土壤信息資料，自動計算每個小區的肥分配比和噴施量，並隨時向自動噴施機下達指令。同樣的方法也適用於農藥的噴灑。這種新技術不僅降低了成本、提高了肥效，有利於增產，還減輕了環境汙染。從而有效地解決了常規技術無法解決的農藥、化肥因苗、因草、因地塊、因肥力不同而給予不同配方、不同劑量的施用問題。