變數施肥處方圖的製作，可以用現成的地理資訊系統軟體。在地理
資訊系統中生成施肥處方圖，需要確定處方單元的大小。首先要參考取樣間距，網格大小不要與取樣間距相差過大，網格過小，插值結果的可靠 性低，意義不大。當網格過大，會浪費土壤取樣資訊，降低施肥處方準確
性。
另外要考慮變數施肥機的幅寬,處方單元大小應該是變數施肥機幅 寬的整數倍。
一般的地理資訊系統軟體，簡單易懂，但其空間分析功能過於簡化， 空間插值沒有常用的克立格方法。VESPER軟體是澳大利亞精準農業中
心開發的一個地學統計插值軟體，以常規的克立格方法為主，簡單易用。
但VESPER軟體存在的問題是插值效果缺乏衡量標準，半方差模型選擇 的反證過程過於簡化，生成的養分分佈圖圖示不全。一般可以將常規的
地理系統軟體與VESPER軟體結合，先用VESPER產生插值後的資料文 件,然後在地理資訊上生成施肥處方圖，或研究開發專門的處方圖生成軟 件。
精準農業要生成變數施肥處方,必須有將施肥量與土壤養分含量相
聯絡的施肥數學模型。因為肥料效應模型只是施肥量與產量的關係模 型，因此一般不能適合精準農業的需要;作物生長模型從理論上講最精 確，因為它系統考慮氣象、土壤理化性質、品種型別、栽培管理等各個因
素，但實際上由於生長模型需要的引數過多,特別是當季的氣象條件引數 難以準確確定，所以也不太適應。
事實上，美國各個州變數施肥模型均為 簡單的線性施肥模型，這些模型普遍的特點是主要輸人產量目標與土壤
養分兩項。
美國的施氮模型與施磷施鉀模型相比較更復雜，除了需要產量目標
和土壤養分兩項外，還多了兩項，一是取樣日期矯正，二是前茬作物矯正。
X才美國的大農場而言，任何微小的矯正都意味一筆很大的經濟支出調整， 對我們中國的小農經濟而言，這兩項不是很重要，刪除後使模型簡化，更
實用。日期矯正在中國不易出現，因為大多數情況f是一年兩熟，只能在 播種前後取樣。前茬作物的分解效果，即使在當季不考慮，在下一季也會 在土壤養分中表現出來。
另外，美國施氮模型所根據的普遍是依據0
~ 60cm 土壤的硝態氮儲量進行推薦施肥，而且已經很普遍。美國的施磷肥 和鉀肥模型中，在計算施肥量為負值時硬性設為0。作物對土壤磷鉀養 分的需要量與產量正相關，目標產量越高，對土壤磷鉀的消耗越大，因此
不能用這些關係反推不施肥時的產量，施氮模型則可以用來從土壤養分 和施肥量推斷產量。
不同作物的施肥模型，對土壤肥力的要求不同。例 如玉米決定施肥的臨界養分為 K160mg/L,P15mg/L，N20mg/L。大豆決
定施肥的臨界養分濃度為:K120mg/L，P15mg/L，N3 -N10mg/L。
作物資訊，如葉面積係數、幹物質積累、單株形態資訊等，目前也還離
不開破壞性取樣。衛星遙感和航空遙感正成為農田資訊獲取的很好的來 源，用遙感獲取土壤和植物引數已經比較普遍了，隨衛星遙感精密度的提高，衛星遙感技術在精準農業中的作用應該會越來越大，例如Okamoto等 1990和Hatanaka等1995用Landsat的影象推斷土壤有機質含量和土
壤持水量。近地面吸收和反射光譜,作為田間低成本間接測定作物養分 和生化引數的一個工具,隨著衛星和航空遙感技術進一步發展和成熟前， 正在被髮展為高密度獲取農田資訊的技術手段，目前國內外對遙感資訊
的應用，大部分停留在從光譜資訊推斷作物冠層生化引數這一步上。