BR102014007178A2 - processo de geração de mapas de aplicação de herbicida em função das espécies de plantas daninhas e teores de argila e matéria orgânica de solo - Google Patents
processo de geração de mapas de aplicação de herbicida em função das espécies de plantas daninhas e teores de argila e matéria orgânica de solo Download PDFInfo
- Publication number
- BR102014007178A2 BR102014007178A2 BR102014007178A BR102014007178A BR102014007178A2 BR 102014007178 A2 BR102014007178 A2 BR 102014007178A2 BR 102014007178 A BR102014007178 A BR 102014007178A BR 102014007178 A BR102014007178 A BR 102014007178A BR 102014007178 A2 BR102014007178 A2 BR 102014007178A2
- Authority
- BR
- Brazil
- Prior art keywords
- soil
- plant species
- herbicide application
- weed
- organic matters
- Prior art date
Links
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 title claims abstract description 92
- 239000004009 herbicide Substances 0.000 title claims abstract description 79
- 230000002363 herbicidal effect Effects 0.000 title claims abstract description 62
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 36
- 239000004927 clay Substances 0.000 title claims abstract description 29
- 239000004016 soil organic matter Substances 0.000 title claims abstract description 8
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 78
- 240000000111 Saccharum officinarum Species 0.000 claims abstract description 19
- 235000007201 Saccharum officinarum Nutrition 0.000 claims abstract description 19
- 206010061217 Infestation Diseases 0.000 claims abstract description 16
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 claims description 26
- 241000894007 species Species 0.000 claims description 25
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 24
- 238000004856 soil analysis Methods 0.000 claims description 7
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 3
- 230000035558 fertility Effects 0.000 claims description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 239000006188 syrup Substances 0.000 claims description 3
- 235000020357 syrup Nutrition 0.000 claims description 3
- 235000019738 Limestone Nutrition 0.000 claims description 2
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 2
- 239000006028 limestone Substances 0.000 claims description 2
- 239000011505 plaster Substances 0.000 claims description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 8
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 6
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000002386 leaching Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000031018 biological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001784 detoxification Methods 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 1
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000002255 enzymatic effect Effects 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 238000009313 farming Methods 0.000 description 1
- 230000035784 germination Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 description 1
- 230000005945 translocation Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
- 238000009333 weeding Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01B—SOIL WORKING IN AGRICULTURE OR FORESTRY; PARTS, DETAILS, OR ACCESSORIES OF AGRICULTURAL MACHINES OR IMPLEMENTS, IN GENERAL
- A01B79/00—Methods for working soil
- A01B79/005—Precision agriculture
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
- Y02A40/10—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
- Y02A40/22—Improving land use; Improving water use or availability; Controlling erosion
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P60/00—Technologies relating to agriculture, livestock or agroalimentary industries
- Y02P60/40—Afforestation or reforestation
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Soil Sciences (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
processo de geração de mapas de aplicação de herbicida em função das espécies de plantas daninhas e teores de argila e matéria orgânica de solo processo tem como objetivo fazer a aplicação de herbicidas pré-emergentes em função dos principais atributos no manejo de plantas daninhas, levando em consideração os níveis de infestações e espécies infestantes em cada parte das fazendas trabalhadas. também leva em consideração a disponibilidade teórica dos princípios ativos dos herbicidas no solo, de acordo com as recomendações das empresas representantes dos herbicidas usados em cana-de-açúcar. o que considera as doses em funções dos teores de argila no solo, como descrito nas bulas em anexo. tendo como variáveis determinantes para variação das faixas de vazão a ser trabalhada. alterando apenas a vazão em níveis de porcentagem estipulados de acordo com as doses dos produtos aplicados. limitado a uma variação máxima de 30% dentro da mesma área de trabalho.
Description
“PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO”. 001 Refere-se o presente pedido de patente de invenção a um “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO”, que foi desenvolvida para proporcionar sistemas que realizam coletas de informações vindas do campo, como plantas daninhas presentes nas lavouras durante controle químico pós-emergente e informações de análises de solo provenientes de amostragens periódicas para determinação de fertilidade do solo, obtendo-se a partir dessas informações, dados suficientes para determinação de mapas de aplicação de herbicidas com variação de vazão de trabalho. Sendo na mesma proporção de variação de dose prevista para cada molécula de herbicida em função dos atributos de solo e das espécies de plantas daninhas focadas para controle. Para o herbicida chegue da melhor forma até o alvo da aplicação.
Estado da Técnica 002 Atualmente o principal método de controle das plantas daninhas é o químico, através da aplicação de herbicidas, tanto na condição de pré como de pós-emergência das plantas daninhas. Sendo os herbicidas pré emergentes, os mais utilizados pela logística de aplicações e desenvolvimento da cultura, principalmente a cana-de-açúcar. 003 Desta forma a dose eficaz de um herbicida depende de diversos fatores como as características físico-químicas do herbicida, a espécie a ser controlada e o estádio de desenvolvimento da planta daninha e da cultura. Assim como, as técnicas de aplicação e os fatores ambientais no momento da aplicação e classificação do solo no local da aplicação. 004 A aplicação de herbicida é feita atualmente no Brasil, em sua maioria na forma de aplicação em taxa fixa sobre as áreas cultivadas, principalmente ás destinadas ao cultivo da cana-de-açúcar. Onde este procedimento pode causar grandes desperdícios nas porções de áreas onde não necessita da taxa aplicada e não demonstrar o controle necessário onde precisa de maiores doses de defensivos agrícolas. 005 O controle químico é o método mais utilizado na cultura da cana-de-açúcar, devido ao grande número de herbicidas eficientes registrados para a cultura da cana-deaçúcar no Brasil. Além de ser considerado o método mais econômico e de alto rendimento, em comparação com os outros métodos de manejo de plantas daninhas. E como a cultura da cana-de-açúcar é tradicionalmente plantada em grandes áreas, esta forma de manejo cresceu muito rápido nas áreas de cana-de-açúcar (PROCOPIO et ai., 2003; ROSSI, 2004). 006 As plantas daninhas estão entre os principais fatores bióticos presentes na cultura da cana-de-açúcar, que tem a capacidade para interferir no desenvolvimento e na produtividade, causando reduções significativas na quantidade e na qualidade do produto colhido, assim como na longevidade do canavial e no aumento dos custos de plantio e tratos culturais dessas lavouras. 007 Muitas são as plantas daninhas importantes nas áreas de cana-de-açúcar, variando de região para região, devido à dinâmica do banco de sementes e o desenvolvimento das plantas daninhas, que, além disso, podem ser alterados devido ao sistema de cultivo utilizado. Onde o conhecimento das espécies e seu comportamento no ambiente, em diferentes condições de cultivo, são fundamentais para o estabelecimento de um programa de manejo (GAZZIERO et al.,2001). Ainda neste sentido, caso as condições não sejam as ideais para a germinação, as sementes podem permanecer viáveis nos solos por longos períodos (KOGAN, 1992; STECKEL et ai., 2004). 008 Segundo Carvalho et ai. (2006), existe ainda a diferença de suscetibilidade de espécies de plantas daninhas a herbicidas, que pode estar relacionada com a afinidade enzimática das moléculas; com a absorção, translocação ou exclusão diferencial dos herbicidas; ou mesmo com rotas de detoxifícação metabólica. 009 Além de existirem diferenças quanto à eficiência dos herbicidas, dependendo da composição florística da comunidade infestante. Sendo que, espécies do mesmo gênero ou família podem responder de forma distinta, sendo necessárias recomendações específicas para cada espécie (CARVALHO et ai., 2006; CHRISTOFFOLETI et ai., 2006). Fato que demonstra a necessidade de conhecimento da flora infestante para uma recomendação ideal de herbicidas no manejo de plantas daninhas. 010 Ainda neste sentido, Rezende et. ai (1995) interpretaram que os herbicidas, quando aplicados no solo podem sofrer com os processos de adsorção, lixiviação e degradação por processos físicos, químicos e biológicos, podendo ainda ser absorvido pelas plantas daninhas e plantas cultivadas (RESENDE et ai., 1995). Sendo estes processos, são dependentes do tipo de solo e das condições climáticas (BRADY, 1974). 011 Desta forma é de fundamental importância conhecer estes processos para a previsão do comportamento de um herbicida, quando aplicados no solo, para a determinação de dosagens adequadas e para evitar efeitos prejudiciais dos herbicidas sobre o ambiente e a própria cultura implantada (VELINI,1992). Ainda, o conteúdo de matéria orgânica é normalmente o fator mais importante, pois quanto mais alto é o teor no solo, menor a lixiviação do herbicida (SPRANKLE et ai., 1975; MANDHUN et ai., 1986; SENESI et ai., 1994). 012 Assim a aplicação de herbicida, variando a concentração e/ou taxa em tempo real, pode reduzir os aspectos negativos citados acima. Sendo este ultimo sistema de aplicação, classificado na categoria dos sistemas automáticos que podem ser desenvolvidos para utilização na agricultura de precisão, como procedimento usado na otimização de recursos agrícolas, usando como fator mais importante a variabilidade dos fatores envolvidos para uma mesma área de trabalho (MOLIN, 2004). 013 O fator que direciona as atividades agrícolas para esta modalidade é facilitada pelas tecnologias do Sensoriamento remoto, uso de informações geográficas (SIGs) e sistema de posicionamento global (GPS). Possibilitando analisar e manejar cada porção de área a ser trabalhada, de acordo com a variabilidade presente. Contudo, essa prática que é conhecida de agricultura de precisão não é um conceito recente, pois tentativas de parcelar as áreas cultivadas e tratá-las diferentemente já foram testadas (MOLIN, 2002). 014 Podendo ser ainda usado no mapeamento e controle de plantas daninhas, com aplicações localizadas ou em uso de pulverizadores equipados com mapas de aplicação e/ou sistemas de aplicação em tempo real, otimizando assim o uso de defensivos agrícolas (DE MORAIS et. ai, 2008). 015 As principais técnicas de aplicação de herbicidas são duas, sendo a que considera os teores de matéria orgânica no solo e argila e a que considera os níveis de infestação de planta daninhas nas lavouras. Sendo esta ultima podendo ser realizada por imagens de satélite ou por sensores em barras de aplicação. 016 No entanto, os dados de levantamento por incidência de plantas daninhas não levam em consideração as espécies infestantes em cada área. Sendo esta uma informação importante para controle, uma vez que espécies diferentes possuem comportamentos diferentes para cada herbicida aplicado. 017 Para tanto é necessário que se faça as duas metodologias para um melhor manejo de plantas daninhas. Levando em consideração os principais princípios para uma recomendação de herbicida adequada ao manejo químico. Desta forma, o resultado da interpolação de mapas contendo informações sobre plantas daninhas e variabilidade de matéria orgânica e argila no solo, é considerado uma prática técnica operacional alinhada com manejo correto de plantas daninhas.
Sumario da invenção 018 O processo tem como objetivo fazer a aplicação de herbicidas pré-emergentes em função dos principais atributos no manejo de plantas daninhas, levando em consideração os níveis de infestações e espécies infestantes em cada parte das fazendas trabalhadas. 019 Também leva em consideração a disponibilidade teórica dos princípios ativos dos herbicidas no solo, de acordo com as recomendações das empresas representantes dos herbicidas usados em cana-de-açúcar. O que considera as doses em funções dos teores de argila no solo, como descrito nas bulas em anexo. 020 Tendo como variáveis determinantes para variação das faixas de vazão a ser trabalhada. Alterando apenas a vazão em níveis de porcentagem estipulados de acordo com as doses dos produtos aplicados. Limitado a uma variação máxima de 30% dentro da mesma área de trabalho. 021 Para que se possa obter uma perfeita compreensão do que fora desenvolvido, são apensos desenhos ilustrativos aos quais fazem-se referências numéricas em conjunto com uma descrição pormenorizada que se segue, onde a: 022 Figura 1 mostra um fluxograma do processo. 023 Assim o “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” consiste em fazer o mapeamento das plantas daninhas com a finalidade de obter conhecimento da distribuição espacial de cada espécie dentro de uma determinada área a ser trabalhada. Levando em consideração a espécie infestante com maior dificuldade de controle, além de obter o nível de infestação para cada uma destas espécies. 024 Usando estas informações de campo, faz-se uma interpolação de espécies dentro da mesma área coma finalidade de observação de várias espécies e pressão de infestação para cada área mapeada. A fim de determinar a molécula de herbicida a ser utilizada para o controle da maior parte das espécies citadas no mapa de infestação. 025 O processo obedecer a quatro etapas, onde na etapa (A) ocorre o levantamento de campo, (B) analise do solo, (C) matriz de variação de dose recomendada de herbicidas e (D) interpolação dos mapas, sendo que inicialmente a primeira etapa (A) se da inicio com a entrada de informações (1) que corresponde ao levantamento Geolocalizado das Plantas daninhas (IA), levantamento visual das equipes (2A), utilização das informações de aplicação máquinas (3A) levantamento visual em áreas de reforma (4A) e entrada de informações (5) conforme descrito abaixo: - Al. Faz-se o levantamento localizado com o uso de geolocalizadores portáteis em manchas das principais plantas daninhas encontradas nas áreas de cultivo, podendo ser em canaviais implantados ou em áreas de reformas de canaviais. - A2. Faz-se o levantamento visual, anotando em planilhas de níveis de infestação e espécie encontrada em cada parte da área trabalhada. São anotações realizadas pelas equipes de capina química, durante a própria operação de controle, sendo executadas por pessoas treinadas no controle e identificação. - A3. Faz-se a utilização de informações dos mapas de aplicação gerados automaticamente por máquinas equipadas com controladores com sistema de georreferenciamento. Levando informações em arquivo na extensão shape, para central de dados da usina, dos locais onde a máquina fez a aplicação localizada para controle de plantas daninhas. 026 Assim esta informação é trabalhada para posterior recomendação específica, para determinada espécie infestante: - A4. Faz-se o levantamento visual de manchas das principais plantas daninhas nas áreas a serem trabalhadas. Realizadas com anotação de campo pelas equipes de controle de plantas daninhas, durante as reformas dos canaviais, onde se retira a cana para posterior plantio. 027 Facilitando assim a visualização das plantas infestantes por um período de tempo. - A5. A partir dessas informações colhidas em cada área, respectivamente após umas das 4 etapas anteriores, junta-se as informações levantadas de plantas mais relevantes para a recomendação de cada local a ser trabalhado. Determinando assim o herbicida com melhor controle para as espécies encontradas e qual a melhor dose a ser trabalhada. Desta forma pode-se determinar a variação de dose em cada local devido às manchas de espécies de difícil controle. Gerando um arquivo na extensão shape, com as variações de vazões de trabalho em função da variação de dose recomendada. 028 Assim, todas as informações colhidas no campo são processadas e adicionadas a mapas de infestação para cada área levantada. Estas informações são arquivadas em uma pasta específica, sendo um trabalho constante e que considera os níveis de infestação do banco de sementes no solo. Fator que permite usar estes mapas para posteriores aplicações com diferentes doses de produtos em função das espécies principal para controle.
B) LEVANTAMENTO DE TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGANICA 029 Para poder determinar os atributos do solo considerado no processo, é realizada uma avaliação do solo com análise de rotina e uma avaliação do mapa de solos, onde se classifica o solo em gradientes entre muito argiloso e arenoso, teores altos e baixos de matéria orgânica, para que se possa fazer a recomendação de dose do produto. A recomendação, então, segue a bula do produto e da nossa interação com os técnicos responsáveis das empresas de defensivos. 030 E o nível e/ou classificação dos teores destes atributos do solo que determinam a recomendação das doses máximas e mínimas dos herbicidas. - Bl. Faz-se a análise de solo de rotina em áreas de reforma e áreas de cultura já implantada para controle de rotina. Sendo usada principalmente para manejo da correção de solo, amostrando em duas camadas distintas: O a 25 em e 25 a 50 em de profundidade. Usando uma grade amostrai (número de pontos por hectare), de um ponto a cada cinco ha de área cultivada, com quatro sub-amostras para cada ponto amostrado. - B2. Respectivamente, após etapa Bl, levam-se as amostras de solo para o laboratório, para análises de todos os atributos considerados na recomendação de calcário e gesso, fertilidade e caracterização dos teores de argila e matéria orgânica. - B3. Respectivamente, após etapa B2, separam-se os dados da matéria orgânica e teores de argila no solo enviados pelo laboratório em planilha. Utilizando apenas dados referentes à camada analisada de 0 a 25 em de profundidade. Para determinação da variação de teores de argila e matéria orgânica nas áreas a serem trabalhadas. - B4. Utiliza-se dos mapas de classificação de solo (pedologia) já construídos, durante vários anos, em todas as áreas de cultivo de cana de açúcar da área analisada. - B5. Utiliza-se dos dados de matéria orgânica e teor de argila do solo, dos 031 levantamentos pedológicos realizados na classificação de solo, nas áreas de cultivo. Onde foram amestrados em uma grande amostra em torno de um ponto analisado a cada 25 ha de área cultivada. - B6. Respectivamente, após etapas anteriores, utilizam-se as informações contidas em pelo menos uma das etapas anteriores, para formar a matriz de Dados. Que receberá nas etapas seguintes, as vazões calculadas de trabalho, para posteriormente ser anexada ao programa de Geoprocessarnento.
C) MATRIZ DE VARIAÇÃO DE DOSE RECOMENDADA 032 Para cada área de aplicação, os dados das análises de solo de rotina enviadas pelo laboratório e/ou dados do levantamento pedológico feito, é considerado na recomendação dos técnicos da área e dos técnicos das empresas de herbicidas, sugere-se assim uma variação de dose em determinação aos teores de argila e matéria orgânica, de acordo com informações de campo e de bula. - Cl. Com base nos dados enviados pelo Laboratório, adiciona-se na matriz 033 de Dados, as coordenadas dos pontos analisados de acordo a listagem da amostragem. - C2. Constrói-se uma Matriz de Recomendação, com variação na vazão em função as variações de teores de argila e matéria orgânica no solo, de acordo com as variações recomendadas nas bulas para diferentes tipos de solos. Limitando a uma variação máxima de 30% entre o ponto mínimo e máximo. - C3. Na Matriz de Referencia, respectivamente após etapas 1 e 2, cruzam-se as probabilidades de cruzamentos de diferentes teores de argila e matéria orgânica, sendo cada possível cruzamento classificado e nomeado. Sendo assim separados em quatro níveis de teores de argila, com quatro níveis de teores de matéria orgânica, resultando em 16 possibilidades de cruzamentos de variáveis. - C4. Na Matriz de Variação determina-se a variação permitida para cada cruzamento de teores de argila e matéria orgânica. Sendo usada a função inversa em porcentagem, para determinação da variação dentro de uma mesma área de trabalho, considerando limite de 30% de variação. - C4a. Na Matriz de Dados, respectivamente após as etapas anteriores, encontra-se a média dos teores de matéria orgânica e argila no solo, para cada área a ser trabalhada, tornando-a como base no ajuste da variação de calda, e desta forma, classificada como vazão padrão de trabalho. 034 Onde na Usina Iracema, é de 150 litros de calda por hectare, sendo a vazão ajustada para as máquinas aplicadoras e também volume de diluição para a dose de herbicida a ser aplicado em um hectare (dose recomendada). - C4b. Encontra-se na Matriz Variação, respectivamente após as etapas anteriores, a média de teores do solo, como sendo a vazão média de 150 litros por hectare. Variando, assim a vazão de trabalho de acordo com a variação encontrada para cada cruzamento dos pontos analisados. - C4c. Respectivamente após etapas anteriores, leva-se então a informação de vazão de trabalho calculada de cada ponto na matriz de Dados, que contém a localização georreferenciada de cada ponto.
D) INTERPOLAÇÃO DOS MAPAS 035 Para fazer os mapas de aplicação é necessário fazer a interpolação das informações da matriz de Dados, com as respectivas vazões de trabalho para cada porção de área. Podendo ainda ser inserido o mapa de plantas daninhas, para recomendação da variação de dose.
INTERPOLAÇÃO DE MAPAS DE RECOMENDAÇÃO - Dl. Abrir o programa de Geoprocessamento, abrindo a partir deste programa a tabela de vazão recomendada, na matriz de Dados. - D2. Exportam-se assim os dados de interesse (vazão de trabalho) juntamente com os pontos georreferenciados, para um arquivo na extensão shape, em um diretório de trabalho específico na rede. - D3. Caso seja necessário, inserem-se pontos fora dos limites da área de trabalho, para delimitar o limite da interpolação, usando o editor do programa Geoprocessamento, inserindo um ponto com valor igual ao ponto mais próximo. - D4. Fazer a interpolação dos dados de recomendação de vazão. - DS. Converte-se a imagem para polígono, reclassificando-a, usando valores de pixels inteiros. - D6. Salva-se a imagem em outro diretório, na mesma pasta os arquivos modificados, gravando o arquivo com o nome da fazenda ou área de trabalho. - D7. Fazer a intersecção da imagem, excluindo a interpolação fora dos limites das áreas de trabalho.
036 INTERPOLAÇÃO COM OS MAPAS DE PLANTAS DANINHAS - DS. Colocam-se os mapas de plantas daninhas sobre os mapas de variação de trabalho para encontrar os pontos de dados que estão dentro da mancha de plantas daninhas. - D9. Em função da espécie encontrada na mancha, faz-se a variação de dose acima ou abaixo da determinada para cada ponto encontrado no mapa de variação da vazão. Considerando o máximo de variação que pode ter dentro da mesma gleba, limitado em 30% de variação acima ou abaixo. 037 Com base no descrito e ilustrado podemos dizer que ao “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” traz enormes vantagens como: - Aplicar defensivos em doses maiores apenas em áreas onde as infestações possam causar prejuízos econômicos; - Intervindo de forma mais eficiente, reduzindo assim os impactos sobre o meio ambiente, tomando a atividade mais sustentável; - Possibilidade de identificação e conhecimento maior das áreas de trabalho, redirecionando assim os insumos; - Aumenta a eficiência das máquinas, devido redução de paradas para calibração e troca de concentração de herbicidas, devido à necessidade de alteração nas doses dos defensivos. 038 Por ser inovador e até então não compreendido no estado da técnica se enquadra perfeitamente dentro dos critérios que definem a patente de invenção. Suas reivindicações são as seguintes.
REIVINDICAÇÃO
Claims (34)
1- “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” caracterizado pelo processo obedecer a quatro etapas, onde na etapa (A) ocorre o levantamento de campo, (B) analise do solo, (C) matriz de variação de dose recomendada de herbicidas e (D) interpolação dos mapas.
2. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (A) compreender um mapeamento das plantas daninhas de modo a se obter a distribuição espacial de cada espécie dentro de uma determinada área a ser trabalhada, levando em consideração a espécie infestante com maior dificuldade de controle, além de obter o nível de infestação para cada uma destas espécies.
3. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 2 caracterizado pela etapa (A) compreender que a partir das obtidas em campo, faz-se uma interpolação de espécies dentro da mesma área coma finalidade de observação de várias espécies e pressão de infestação para cada área mapeada, e assim determinar a molécula de herbicida a ser utilizada para o controle da maior parte das espécies citadas no mapa de infestação.
4. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 2 caracterizado pela etapa (A) compreender um levantamento localizado com o uso de geolocalizadores portáteis em manchas das principais plantas daninhas encontradas nas áreas de cultivo, podendo ser em canaviais implantados ou em áreas de reformas de canaviais.
5. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 2 caracterizado pela etapa (A) compreender um levantamento visual, anotando em planilhas de níveis de infestação e espécie encontrada em cada parte da área trabalhada.
6. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 2 caracterizado pela etapa (A) compreender a utilização de informações dos mapas de aplicação gerados automaticamente por máquinas equipadas com controladores com sistema de georreferenciamento, que são conduzidas em arquivo para central de dados da usina, dos locais onde a máquina fez a aplicação localizada para controle de plantas daninhas, de forma a obter-se um banco de dados de cada espécie infestante.
7. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 2 caracterizado pela etapa (A) compreender um levantamento visual de manchas das principais plantas daninhas nas áreas a serem trabalhadas.
8. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 2 caracterizado pela etapa (A) compreender informações colhidas em cada área, respectivamente após umas das 4 etapas anteriores, junta-se as informações levantadas de plantas mais relevantes para a recomendação de cada local a ser trabalhado, com o herbicida predeterminado o controle para as espécies encontradas e qual a dose a ser trabalhada, com a devida variação de dose em cada local de acordo com às manchas de espécies de difícil controle.
9. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 9 caracterizado por todas as informações colhidas no campo serem processadas e adicionadas a mapas de infestação para cada área levantada, que posteriormente são arquivadas, permitindo criar um banco de dados dos níveis de infestação do banco de sementes no solo, possibilitando a utilização dos mapas para posteriores aplicações com diferentes doses de produtos em função das espécies principal para controle.
10. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (B) compreender o levantamento de teores de argila e matéria orgânica para determinar os atributos do solo considerado no processo, onde é realizada uma avaliação do solo com análise de rotina e uma avaliação do mapa de solos, onde se classifica o solo em gradientes entre muito argiloso e arenoso, teores altos e baixos de matéria orgânica, para determinação das doses máximas e mínimas dos herbicidas.
11. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 10 caracterizado pela etapa (B) compreender uma análise de solo em áreas de reforma e áreas de cultura já implantada para controle, sendo usada principalmente para manejo da correção de solo, amostrando em duas camadas distintas: O a 25 em e 25 a 50 de profundidade, usando uma grade amostra (número de pontos por hectare), de um ponto a cada cinco ha de área cultivada, com quatro sub-amostras para cada ponto amostrado.
12. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 11 caracterizado pelas amostras de solo serem levadas para o laboratório, para análises de todos os atributos considerados na recomendação de calcário e gesso, fertilidade e caracterização dos teores de argila e matéria orgânica.
13. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 12 caracterizado por após as analises separam-se os dados da matéria orgânica e teores de argila no solo enviados pelo laboratório em planilha, de posse desses dados referentes à camada analisada de 0 a 25 em de profundidade, tem-se a variação de teores de argila e matéria orgânica nas áreas a serem trabalhadas.
14. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (B) compreender a utilização dos mapas de classificação de solo (pedologia) já construídos, durante vários anos, em todas as áreas de cultivo de cana de açúcar da área analisada.
15. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (B) compreender na utilização dos dados de matéria orgânica e teor de argila do solo, dos levantamentos pedológicos realizados na classificação de solo, nas áreas de cultivo, onde foram amestrados em uma grande amostra em torno de um ponto analisado a cada 25 ha de área cultivada.
16. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 10, 11,12,13 14 e 15 caracterizado pela etapa (B) utilizar as informações contidas em pelo menos uma dessas reivindicações, para formar a matriz de dados, que recebe nas etapas seguintes, as vazões calculadas de trabalho, para posteriormente ser anexada ao programa de Geoprocessamento.
17. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (C) compreender uma matriz de variação de dose para cada área de aplicação, os dados das análises de solo de rotina enviadas pelo laboratório e/ou dados do levantamento pedológico feito, são considerados na aplicação de herbicidas, que determina uma variação de dose em determinação aos teores de argila e matéria orgânica.
18. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (C) compreender uma base de dados enviados pelo laboratório, que adicionado na matriz de Dados de uma planilha, onde as coordenadas dos pontos analisados de acordo a listagem da amostragem.
19. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (C) compreender uma matriz de recomendação, com variação na vazão em função as variações de teores de argila e matéria orgânica no solo, de acordo com as variações recomendadas nas bulas para diferentes tipos de solos, limitando a uma variação máxima de 30% entre o ponto mínimo e máximo.
20. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 17 e 18 caracterizado pela matriz de referencia, possibilitar o cruzar as probabilidades de diferentes teores de argila e matéria orgânica, sendo cada possível cruzamento classificado e nomeado, separados em quatro níveis de teores de argila, com quatro níveis de teores de matéria orgânica, resultando em 16 possibilidades de cruzamentos de variáveis.
21. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 17, 18 el9 caracterizado pela matriz de variação determinar a variação permitida para cada cruzamento de teores de argila e matéria orgânica, sendo usada a função inversa em porcentagem, para determinação da variação dentro de uma mesma área de trabalho, considerando limite de 30% de variação.
22. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 17, 18, 19 e 20 caracterizado pela matriz de dados, respectivamente após as etapas anteriores, encontrar a média dos teores de matéria orgânica e argila no solo, para cada área a ser trabalhada, tomando-a como base no ajuste da variação de calda, e desta forma, classificada como vazão padrão de trabalho.
23. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 17, 18, 19,20 e 21 caracterizado pela matriz variação, após as etapas das reivindicações anteriores, encontrar a média de teores do solo, como sendo a vazão média de 150 litros por hectare, variando, assim a vazão de trabalho de acordo com a variação encontrada para cada cruzamento dos pontos analisados.
24. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 17, 18, 19, 20 e 21 caracterizado após as respectivas reivindicações anteriores, leva-se então a informação de vazão de trabalho calculada de cada ponto na matriz de dados, que contém a localização georreferenciada de cada ponto.
25. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (D) compreender a interpolação de mapas de recomendação, onde ocorre a interpolação das informações da matriz de dados, com as respectivas vazões de trabalho para cada porção de área, cabendo ainda ser inserido o mapa de plantas daninhas, para recomendação da variação de dose.
26. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (D) compreender a abertura do programa de Geoprocessamento, que da acesso a tabela de vazão recomendada, na matriz de Dados.
27. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (D) permitir a exportação dos dados de interesse (vazão de trabalho) juntamente com os pontos georreferenciados, para um arquivo, em um diretório de trabalho específico na rede.
28. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (D) compreender a inserção de pontos fora dos limites da área de trabalho, para delimitar o limite da interpolação, usando o editor do programa Geoprocessamento, inserindo um ponto com valor igual ao ponto mais próximo.
29. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (D) fazer a interpolação dos dados de recomendação de vazão.
30. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (D) permitir a conversão da imagem para polígono, reclassificando-a, usando valores de pixels inteiros.
31. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (D) permitir salvar a imagem em outro diretório, na mesma pasta os arquivos modificados, gravando o arquivo com o nome da fazenda ou área de trabalho.
32. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (D) fazer a intersecção da imagem, excluindo a interpolação fora dos limites das áreas de trabalho.
33. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 1 caracterizado pela etapa (D) compreender a colocação dos mapas de plantas daninhas sobre os mapas de variação de trabalho para encontrar os pontos de dados que estão dentro da mancha de plantas daninhas.
34. “PROCESSO DE GERAÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO DE HERBICIDA EM FUNÇÃO DAS ESPÉCIES DE PLANTAS DANINHAS E TEORES DE ARGILA E MATÉRIA ORGÂNICA DE SOLO” de acordo com a reivindicação 32 caracterizado pela etapa (D) em função da espécie encontrada na mancha, faz-se a variação de dose acima ou abaixo da determinada para cada ponto encontrado no mapa de variação da vazão, considerando o máximo de variação que pode ter dentro da mesma gleba, limitado em 30% de variação acima ou abaixo.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| BR102014007178-4A BR102014007178B1 (pt) | 2014-03-26 | 2014-03-26 | processo de geração de mapas de aplicação de herbicida em função das espécies de plantas daninhas e teores de argila e matéria orgânica de solo |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| BR102014007178-4A BR102014007178B1 (pt) | 2014-03-26 | 2014-03-26 | processo de geração de mapas de aplicação de herbicida em função das espécies de plantas daninhas e teores de argila e matéria orgânica de solo |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| BR102014007178A2 true BR102014007178A2 (pt) | 2016-08-02 |
| BR102014007178B1 BR102014007178B1 (pt) | 2020-12-22 |
Family
ID=56544695
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| BR102014007178-4A BR102014007178B1 (pt) | 2014-03-26 | 2014-03-26 | processo de geração de mapas de aplicação de herbicida em função das espécies de plantas daninhas e teores de argila e matéria orgânica de solo |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| BR (1) | BR102014007178B1 (pt) |
Cited By (36)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108062408A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-05-22 | 闻丞 | 一种数据处理方法及装置 |
| CN108388566A (zh) * | 2017-06-15 | 2018-08-10 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种植物物种丰富度分布的空间模拟方法 |
| US11079725B2 (en) | 2019-04-10 | 2021-08-03 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11178818B2 (en) | 2018-10-26 | 2021-11-23 | Deere & Company | Harvesting machine control system with fill level processing based on yield data |
| US11234366B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-02-01 | Deere & Company | Image selection for machine control |
| US11240961B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-02-08 | Deere & Company | Controlling a harvesting machine based on a geo-spatial representation indicating where the harvesting machine is likely to reach capacity |
| US20220110251A1 (en) | 2020-10-09 | 2022-04-14 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
| US11467605B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-10-11 | Deere & Company | Zonal machine control |
| US11474523B2 (en) | 2020-10-09 | 2022-10-18 | Deere & Company | Machine control using a predictive speed map |
| US11477940B2 (en) | 2020-03-26 | 2022-10-25 | Deere & Company | Mobile work machine control based on zone parameter modification |
| US11589509B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-02-28 | Deere & Company | Predictive machine characteristic map generation and control system |
| US11592822B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-02-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11635765B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-04-25 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11641800B2 (en) | 2020-02-06 | 2023-05-09 | Deere & Company | Agricultural harvesting machine with pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11650587B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-05-16 | Deere & Company | Predictive power map generation and control system |
| US11653588B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-05-23 | Deere & Company | Yield map generation and control system |
| US11675354B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-06-13 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11672203B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-06-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control |
| US11711995B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-01 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11727680B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-15 | Deere & Company | Predictive map generation based on seeding characteristics and control |
| US11778945B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-10-10 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11825768B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11845449B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11844311B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11849672B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11849671B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11874669B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11889788B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive biomass map generation and control |
| US11889787B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive speed map generation and control system |
| US11895948B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control based on soil properties |
| US11927459B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-03-12 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11946747B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-04-02 | Deere & Company | Crop constituent map generation and control system |
| US11957072B2 (en) | 2020-02-06 | 2024-04-16 | Deere & Company | Pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11983009B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-05-14 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US12013245B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-06-18 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
| US12035648B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-07-16 | Deere & Company | Predictive weed map generation and control system |
-
2014
- 2014-03-26 BR BR102014007178-4A patent/BR102014007178B1/pt not_active IP Right Cessation
Cited By (42)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108388566A (zh) * | 2017-06-15 | 2018-08-10 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种植物物种丰富度分布的空间模拟方法 |
| CN108388566B (zh) * | 2017-06-15 | 2021-07-27 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种植物物种丰富度分布的空间模拟方法 |
| CN108062408A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-05-22 | 闻丞 | 一种数据处理方法及装置 |
| US11589509B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-02-28 | Deere & Company | Predictive machine characteristic map generation and control system |
| US11653588B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-05-23 | Deere & Company | Yield map generation and control system |
| US11178818B2 (en) | 2018-10-26 | 2021-11-23 | Deere & Company | Harvesting machine control system with fill level processing based on yield data |
| US11240961B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-02-08 | Deere & Company | Controlling a harvesting machine based on a geo-spatial representation indicating where the harvesting machine is likely to reach capacity |
| US12010947B2 (en) | 2018-10-26 | 2024-06-18 | Deere & Company | Predictive machine characteristic map generation and control system |
| US11672203B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-06-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control |
| US11467605B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-10-11 | Deere & Company | Zonal machine control |
| US11829112B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11778945B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-10-10 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11650553B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-05-16 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11234366B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-02-01 | Deere & Company | Image selection for machine control |
| US11079725B2 (en) | 2019-04-10 | 2021-08-03 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11957072B2 (en) | 2020-02-06 | 2024-04-16 | Deere & Company | Pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11641800B2 (en) | 2020-02-06 | 2023-05-09 | Deere & Company | Agricultural harvesting machine with pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11477940B2 (en) | 2020-03-26 | 2022-10-25 | Deere & Company | Mobile work machine control based on zone parameter modification |
| US11711995B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-01 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11871697B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
| US11650587B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-05-16 | Deere & Company | Predictive power map generation and control system |
| US11727680B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-15 | Deere & Company | Predictive map generation based on seeding characteristics and control |
| US11635765B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-04-25 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11592822B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-02-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11825768B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11845449B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11844311B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11849672B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11849671B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11675354B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-06-13 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11874669B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11889788B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive biomass map generation and control |
| US11889787B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive speed map generation and control system |
| US11895948B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control based on soil properties |
| US11927459B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-03-12 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11946747B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-04-02 | Deere & Company | Crop constituent map generation and control system |
| US11474523B2 (en) | 2020-10-09 | 2022-10-18 | Deere & Company | Machine control using a predictive speed map |
| US11983009B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-05-14 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US12013245B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-06-18 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
| US12013698B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-06-18 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US20220110251A1 (en) | 2020-10-09 | 2022-04-14 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
| US12035648B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-07-16 | Deere & Company | Predictive weed map generation and control system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| BR102014007178B1 (pt) | 2020-12-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| BR102014007178A2 (pt) | processo de geração de mapas de aplicação de herbicida em função das espécies de plantas daninhas e teores de argila e matéria orgânica de solo | |
| Rubilar et al. | Advances in silviculture of intensively managed plantations | |
| BR112021010122A2 (pt) | Previsão de produção a nível de campo durante estação | |
| BR112020022324A2 (pt) | visualização digital de prescrições de fertilidade agrícola sazonais atualizadas periodicamente | |
| BR122020015963A2 (pt) | método implementado por computador de determinação de um número de grãos a partir de uma imagem de um milho e meios de armazenamento não transitório | |
| US20150370935A1 (en) | Agronomic systems, methods and apparatuses | |
| BR112020008086A2 (pt) | método para criação de mapa de cultivo digital, mapa de cultivo digital, sistema de computador e produto de programa de computador | |
| BR112021007682A2 (pt) | detecção de doenças de planta por meio de aprendizado profundo em diversas etapas e diversas escalas | |
| BR112019002763B1 (pt) | Detecção automática de valores de discrepância em dados coletados | |
| BR112019018015B1 (pt) | Método implementado por computador para selecionar locais de amostragem em um campo e melhorar crescimento no campo | |
| BR112018000627B1 (pt) | Método e sistema de processamento de dados para geração de modelos digitais de nutrientes disponíveis para uma cultura | |
| BR112021001667A2 (pt) | previsão automática de rendimentos e recomendação de taxas de semeadura com base em dados meteorológicos | |
| White et al. | Managing for water-use efficient wood production in Eucalyptus globulus plantations | |
| BR112020009205A2 (pt) | seleção de sementes híbridas e otimização de portfólio de sementes por campo | |
| BR112020025113A2 (pt) | designação automática de híbridos ou sementes a campos para plantio | |
| Christmann et al. | A synthesis and future research directions for tropical mountain ecosystem restoration | |
| BR112020023684A2 (pt) | estudo de cultivo cruzado e direcionamento de campo | |
| BR112021007032A2 (pt) | alavancando a genética e a engenharia de recursos para impulsionar a previsibilidade de colocação para seleção e recomendação de produtos de sementes por campo | |
| Gawande et al. | Potential of precision farming technologies for eco-friendly agriculture | |
| BR112020003723A2 (pt) | método para determinar rendimentos esperados no crescimento de plantas agrícolas, sistema de computador e produto de programa de computador | |
| Ghanizadeh et al. | Quick tests for detecting glyphosate-resistant Italian and perennial ryegrass | |
| Jing et al. | Using the CSM–CERES–Maize model to assess the gap between actual and potential yields of grain maize | |
| Dorji et al. | Three-dimensional quantification of tree architecture from mobile laser scanning and geometry analysis | |
| Patil Shirish et al. | Precision farming: the most scientific and modern approach to sustainable agriculture | |
| Meena et al. | Fertilizer recommendations by using different geospatial technologies in precision farming or nanotechnology |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| B03A | Publication of a patent application or of a certificate of addition of invention [chapter 3.1 patent gazette] | ||
| B06F | Objections, documents and/or translations needed after an examination request according [chapter 6.6 patent gazette] | ||
| B06V | Preliminary requirement: patent application procedure suspended [chapter 6.22 patent gazette] | ||
| B15K | Others concerning applications: alteration of classification |
Free format text: A CLASSIFICACAO ANTERIOR ERA: A01G 13/00 Ipc: A01B 79/00 (2006.01) |
|
| B06G | Technical and formal requirements: other requirements [chapter 6.7 patent gazette] | ||
| B09A | Decision: intention to grant [chapter 9.1 patent gazette] | ||
| B16A | Patent or certificate of addition of invention granted [chapter 16.1 patent gazette] |
Free format text: PRAZO DE VALIDADE: 20 (VINTE) ANOS CONTADOS A PARTIR DE 26/03/2014, OBSERVADAS AS CONDICOES LEGAIS. |
|
| B21F | Lapse acc. art. 78, item iv - on non-payment of the annual fees in time |
Free format text: REFERENTE A 10A ANUIDADE. |
|
| B24D | Patent annual fee: restoration after fee payment |