Jelen tanulmány szakirodalmi-szintetizáló áttekintésként mutatja be a növényprodukciós döntéstámogatás fejlődését a folyamat-alapú termésmodellezéstől a precíziós adatforrásokon át a mesterséges intelligencia és a hibrid modellek alkalmazásáig. Célja annak összehasonlító értelmezése, hogy a DSSAT, WOFOST és AquaCrop típusú modellek, a szenzoros, távérzékelési és hozamtérképezési adatok, valamint az AI-alapú módszerek milyen döntési helyzetekben és feltételek mellett növelik a termesztési döntések megbízhatóságát. Az áttekintés fő megállapítása, hogy a döntéstámogatás gyakorlati értéke nem egyetlen modell vagy technológia alkalmazásából, hanem a tudományosan megalapozott modellek, minőségellenőrzött helyspecifikus adatok és értelmezhető, adaptív algoritmusok integrációjából származik. A tanulmány következtetése szerint a hazai alkalmazhatóság kulcsa a helyi kalibráció, a tartamkísérleti és üzemi adatbázisok erősítése, valamint a felhasználói kompetenciák fejlesztése.