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作物生理信息的感知和获取，在农业生产、决策和作物生长状态的检测中发挥了重要的作用。智能引擎具有重要意义的研究是如何通过现场图像获取作物养分生理信息，除作物高度，LAI值和生物量等表观指标外，机器深入学习识别出作物含有氮、叶绿素、蛋白、酶类等水平是智能引擎实现的难点。
无论作物生长、土壤水分和养分数学模型，它们模型都需要事先输入许多参数，包括气象、作物、品种、土壤和田间管理，涉及的参数较多，实现对每个参数的标定与校准是智能水肥决策引擎必须完成的数据准备阶段的重要工作。
引擎决策施肥时是在水肥偶合中提出并发展了针对作物吸水、吸肥根系层位置的水肥精准施用方法。
土壤水分模型实际上是常说的土壤水分平衡方程，它是模型的基础。在这里引入更为实效的、全面的模型，为确定水分胁迫发生的时间和强度，土壤水分模型考虑土壤根系活跃层的作物根系密度，通过土壤根系活跃层逐日变化，模拟出对应的土壤含水量变化以估算出作物水分胁迫指数。
水肥决策的基础是通过数学模型模拟得到作物生长的状态数据。模型主要模拟气候条件、土壤条件、管理条件对作物的影响，通过作物、气候、土壤、养分4个模块模拟同化作用、呼吸作用、蒸腾作用、干物质的分配、氮素消散等生理过程，对作物的生育期、生物量、产量、叶面积指数等进行模拟，可以在潜在、水分限制、养分限制3个水平上模拟作物生长与产量形成
我国农业生产周边环境和农业地理气候条件多样，种植作物类型和作物品种繁多，面向广大农业种植用户提供智能水肥决策平台，必需通过现代人工智能和大数据分析等各种智能分析手段，研发新式灌溉施肥智能决策引擎，才可能实现云计算平台水肥用量和时机的决策。
智能水肥决策引擎是水肥一体化系统从自动化走向智能的关键技术。智能技术采用IoT技术和数字模拟技术相结合，引擎利用数学模型模拟作物生长过程，从作物同化作用、呼吸作用、蒸腾作用、干物质的分配、氮素消散等生理过程模拟，得到作物的生育期、生物量、产量、叶面积指数等生长状态量。
本章解释了参考作物蒸发腾发量（ETo）和标准条件下的作物蒸发腾发量（ETc）以及各种管理和环境条件（ETc adj）的概念以及两者之间的差异。它还研究了影响蒸发腾发量的因素、蒸发腾发量的正常表达单位以及确定蒸发腾发量的方式。
本章向用户介绍标准的一种从气象数据计算参考蒸散量 (ETo) 的方法的必要性。推荐使用粮农组织 Penman-Monteith 方法作为确定参考蒸散量的唯一 ETo 方法。本章描述了该方法及推导过程所需的气象资料以及参考面的相应定义。
本出版物介绍了根据气象数据和作物系数计算参考和作物蒸散量的更新程序。该程序首次在粮农组织灌溉和排水文件第24号“作物需水量”中提出，被称为“Kc-ETo”方法，根据该方法，气候对作物需水量的影响由参考蒸散量ETo给出，作物的影响由作物系数Kc给出。
根据气象资料计算蒸散量的方法需要各种气候学和物理参数。有些数据是直接在气象站中测量的。其他参数与通常测量的数据相关，可以通过直接或经验关系得到。本章讨论了利用粮农组织彭曼-蒙蒂斯法计算参考蒸散量所需的所有数据的来源、测量和计算。不同的例子说明了各种计算程序。还提供了估计缺失数据的合适程序。
联合国粮农组织的科学家在作物灌溉研究中进行了具有开拓性的工作
蒸发皿系数 (K pan) 用于不同地被覆盖，平均相对湿度和 24 小时风速的 A 类蒸发皿
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