为定量化研究植物的生长规律，从60年代中期开始，研究人员就开始了植物生长的模拟研究。所建立的模型通过对植物生理生态过程的模拟，能够预测不同环境条件下生长的植物的某些综合指标，如作物的产量、牧草的生物量，叶面积指数动态，器官的生物量、数量等，而在植物形态结构和环境因素的时空变异对植物生长的影响等方面进行了简化处理。这类模型与专家系统结合，对农业生产等领域具有重要的指导意义，但对于一些新的应用领域，已难以满足要求。
以农田系统为例，农田小尺度范围内的环境条件、作物生长便有着明显的时空变异性，近年来迅速发展起来的精确农业就是基于这种差异性而诞生的。就水分而言，由于土壤条件、作物冠层和根系的形态结构在小尺度范围内便有着很大的时空变异，这些变异对根系吸水、土面蒸发、作物蒸腾都有着很大的影响，而生理生态模型在处理植物和土壤的时空变异性方面进行了较大的简化，难以对农田水分的运动与转化实现精确定量化研究。
近年来由植物学、农学、生态学、数学、计算机图形学等诸多学科交叉而迅速发展起来的虚拟植物模型，则具有满足这类需求的潜力。一般而言，生理生态模型具有容易获取参数、对计算机性能要求不高等优点，适宜于产量预测、土地生产力评价等方面的应用；而虚拟植物模型的参数较复杂、对计算机性能要求较高，在空间分辨率要求高、与植物形态结构相关的领域应用更具有优势，在精确农业、生态系统物能流空间规律研究、植物生长状况遥感监测、园林设计、虚拟教学等众多领域具有广阔的应用前景。