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　　近年來，隨著設施農業的快速發展，全世界溫室總面積已經超過了5×106hm2。溫室大棚再創造農作物高生產率的同時也造成了大量的能源(水、肥料和燃料等)消耗以及大量的農業廢棄物，對世界的環境造成了一定的影響。對溫室的建造輪廓進行了科學的設計和相應的算法研究，提出了溫室外形建造的一種比較合理的方案。這也是GPS技術在溫室節能減排設計中一種大膽而科學的嘗試。
　　
　　目前，國內的研究人員也在GIS等技術上應用做出了許多建設性的探索。通過日光溫室多年小氣候觀測資料的統計分析，結合果菜類蔬菜生長發育所需要的氣象條件及其遭受低溫寡照災害后的減產程度，得出了果菜日光溫室適宜發展的氣象因子指標。在GIS技術的支持下，運用綜合打分法確定了果菜日光溫室適宜發展的最佳區域。
　　
　　溫室大棚監測系統是人工智能應用研究的一個重要部分。作為一種知識的載體，可以捕捉和保存寶貴的工程知識，它所表現出來的可靠性、客觀性、永久性及其易于傳播和復制等特性，是人類專家所不及的。因此溫室大棚監測系統的控制精度受到了世界各國的高度重視。
　　
　　目前，我國專家系統的研究在世界上已經取得了一定的優勢。我國機械化程度低，農村經濟條件落后，信息資源和基礎設施建設條件差，發展專家系統和智能網絡等成為解決我國農業落后問題行之有效的重要手段。目前，GPS技術的應用難度較大，溫室大棚監測系統與GIS和RS技術集成的基于變量作業的精準農業適應了目前的國情特點，易于在我國廣大農村推廣和普及。