其中，生长阶段的数据尤为重要，因为植物在发芽、幼苗、开花、开花、结果、打浆、成熟等阶段的养分需求量差异较大。这是所有计算环境都需要遵守的数据。然后是识别植物的患病部位和患病部位，营养状况，识别病虫害和有害生物，并对害虫和动物入侵发出预警，生物入侵识别和预警。目前最好的方法是使用图像识别技术，即首先建立植物的基本模型，然后使用相机收集图像，然后使用GPU或云主机进行分析和比较，并将最终结果导入到二级算法中。
二是基于第一算法层面的数据，结合上述土壤、空气、天气、人为规定的偏好、市场条件、电控设备等数据进行综合计算。例如，当玉米生锈时，系统会自动检测当前温度是否不高于35摄氏度和不低于零摄氏度，未来2小时内是否会下雨，以及水肥一体化机中“芬吡唑”药罐的液位等。
经过大量数据后，进行相应的电磁阀、水泵开关、防虫等系列操作。或者根据元宇宙的数据分析，发现当一定的温度、湿度，或者某种土壤元素发生一定程度的变化时，可能会出现锈斑，然后直接切除形成锈斑的必要条件来遏制病害。病毒可能发生。这种应用在设施农业中尤其必要。例如，当植物庇护所中的植物光谱关闭时，必须降低根系湿度，必须降低二氧化碳浓度，必须增加氧气浓度，否则在短时间内会出现灰霉病。所有这些计算都可以通过元界系统精确地实现。相反，采用非元宇宙技术，实现成本高，精度低。而且，对植物细胞的损伤往往是不可逆的，很难修复和弥补损伤。
第三个算法层次是基于神经网络学习系统和欧几里得AI算法系统的深度计算。神经网络学习系统首先基于第二级的力量，经过数据筛选后得到相应的决策。同时，更重要的作用是通过种植过程中广泛的劳动者人为地纠正相应的决定。
例如，在高海拔地区种植西瓜时，应少施肥，以减少膨胀和自爆的可能性。相反，海南应该施用更多的肥料来促进增长。然而，初始模型的计算能力有限，全球地形和气候环境也不同。在种植过程中手动校正后，基本模型可用是一个非常重要的因素，它可以使模型能力从10点不断提高到99.999点，最后无限接近科学种植。
当然，这也是元宇宙的核心算法之一，或者欧几里得四维空间本身就是元宇宙（注：不是四维时空，概念问题技术问题本文暂时不会深入讨论）。我们将上述所有数据关联在欧几里得四维坐标中，建立四维空间坐标图，然后建立一个无限接近产量或质量的点，并找到一个无线趋向于害虫或其他减产因子的点。任何一条线后面的数据都是相关的，然后建立相应的数学方程。在我们确定方程的解后，所有数据将被实时计算，计算结果将指导电控设备执行决策。这也是元宇宙的实际着陆方式。https://scpsyyz.com/
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