数字农业是计算机技术在农业领域的应用，其中虚拟植物是重要研究内容之一。水稻作为主要的农作物，关系到国民经济命脉，研究水稻虚拟生长对便于水稻种植管理、缩短水稻新品种培育试验时间等具有重要意义。　　 针对虚拟水稻生长模型的可视化实现进行了研究与探索。在分析当前植物生长模拟的一些研究成果和进展的基础上，根据水稻的生物学形态参数和建立虚拟水稻模型的需要，设计并确定了采集的参数和试验方案。针对历时一年时间采集的水稻生长参数的分析，从物理学角度提出了一种基于实测数据构建的虚拟水稻叶片数学模型。为了解决虚拟水稻可视化显示的真实感和实时性的问题，提出了一种生长期制约的叶片纹理混合技术，并采用集中计算集中渲染、LOD等方法实现了管线优化。最后，通过VC++编程实现了虚拟水稻生长模型的可视化。　　 验证表明，该模型生成的虚拟水稻叶片与实际叶片相似度达到80％以上，通过管线优化后CPU使用率下降达40％左右，具有一定的推广意义。