The downside risk of crop production affects the entire supply chain of the agricultural industry nationally and globally This also has a profound impact on food security and thus livelihoods in many

作物生产的下行风险影响着全球和国内农业产业的整个供应链。这也对世界上许多地方的粮食安全以及生计产生了深远影响。高时间、空间和光谱分辨率的遥感平台的出现，特别是在过去的5年中，以及软件流水线和云计算的进步，已经导致了“大数据”系统在农业中的收集、分析和应用。此外，传统和新颖的计算和机器学习方法的应用有助于解决复杂的相互作用，揭示了以前被认为是“太困难”或“看不见”的生态生理系统的组成部分。在这篇综述中，数字技术包括数学、计算、近距离和遥感技术。在这里，我们回顾了数字技术在全球和澳大利亚广域种植系统中的应用现状。更具体地说，我们讨论了遥感平台的进展、机器学习方法在作物区分方面的应用，以及从传感和作物模拟系统中预测澳大利亚主要冬季作物的生育期。提出了一个综合解决方案，以实现在田间尺度上准确开发、验证和扩展作物生育期预测工具的目标，覆盖广阔的种植区域。