В статье представлены результаты моделирования с использованием нейросетевых технологий и технологии дополненной реальности в междисциплинарной области сельскохозяйственного производства: для оценки, прогнозирования и визуализации роста и развития с/х растений, а также для оценки адаптационных сценариев управления территориями в условиях динамики парникового эффекта. Обосновывается перспективность использования цифровых технологий как важного инструмента для формирования информационного обеспечения лиц, принимающих решения в растениеводстве. В данной работе предложен прототип разработанного модельно-алгоритмического инструментария, который может быть использован для повышения эффективности процесса планирования посевных работ и получения высокой урожайности растений.