EA006531B1 - Способ почвенной и топографической съёмки - Google Patents

Способ почвенной и топографической съёмки Download PDF

Info

Publication number
EA006531B1
EA006531B1 EA200400619A EA200400619A EA006531B1 EA 006531 B1 EA006531 B1 EA 006531B1 EA 200400619 A EA200400619 A EA 200400619A EA 200400619 A EA200400619 A EA 200400619A EA 006531 B1 EA006531 B1 EA 006531B1
Authority
EA
Eurasian Patent Office
Prior art keywords
soil
subsurface
depth
characteristic
data
Prior art date
Application number
EA200400619A
Other languages
English (en)
Other versions
EA200400619A1 (ru
Inventor
Дэниел Джеймс Руни
Марек Дудка
Марк Эндрю Чейни
Original Assignee
Сойл Энд Тепогрефи Информейшн, Ллс
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Сойл Энд Тепогрефи Информейшн, Ллс filed Critical Сойл Энд Тепогрефи Информейшн, Ллс
Publication of EA200400619A1 publication Critical patent/EA200400619A1/ru
Publication of EA006531B1 publication Critical patent/EA006531B1/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V11/00Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01CPLANTING; SOWING; FERTILISING
    • A01C21/00Methods of fertilising, sowing or planting
    • A01C21/007Determining fertilization requirements

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Processing Of Solid Wastes (AREA)
  • Soil Conditioners And Soil-Stabilizing Materials (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
  • Treatment Of Sludge (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)

Abstract

Способ определения характеристик подповерхностных условий в выбранном географическом районе (14), предварительно охарактеризованном в целом соответствующим определенным характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, например, взятым из отчетов USDA-NRCS о почвенных съемках. Способ содержит этапы, заключающиеся в том, что развертывают измерительное средство (18, 20) в выбранных позициях (44) в пределах географического района, чтобы определить привязанную по глубине характеристику подповерхностной породы, например почвенный тип или слой, сравнивают полученную характеристику подповерхностной породы с характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, соответствующим географическому району (14), чтобы определить корреляцию между характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород и привязанной по глубине характеристикой подповерхностной породы, и затем принимают решение о том, развертывать ли средство в другой позиции (44) и в какой оптимальной позиции развернуть средство с учетом корреляции.

Description

Настоящее изобретение относится к способам почвенной и топографической съемки и почвенного и топографического картирования и, в частности, к способу определения мест взятия почвенных образцов и исследованиям с использованием датчиков на участках, для которых в наличии имеются ранее полученные данные съемки разных типов.
Предшествующий уровень техники
Информация о почвах в США свободно доступна в виде аэрофотоснимков с наложенными на них замкнутыми контурами или многоугольниками, каждый из которых включает географический район или «почвенно-географическую единицу», маркированную номером, соответствующим определенному характеристическому эталонному профилю подповерхностных пород, обозначенному как описание почвенной серии в Отчете о почвенных съемках Национальной службой охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США (ϋ8ΌΑ-ΝΚΟ8). Данные отчеты о почвенных съемках в настоящее время составлены на более чем 90% географических областей США, и при этом имеются и другие виды карт со свойствами почв как для США, так и для других географических регионов. В пределах любого данного поля может быть несколько многоугольников, каждый из которых ограничивает нумерованную почвенно-географическую единицу. В среднем, может быть около 5,5 многоугольников на любой участок площадью 100 акров (0,4 км2). Поскольку номер почвенно-географической единицы соответствует конкретному характеристическому типу и профилю почвы, то в пределах конкретного участка может быть много почвенно-географических единиц с одинаковыми обозначениями. При съемке применяют таблицу, которая связывает каждый номер с названием почвенной серии, а для каждого названия почвенной серии Отчет о почвенной съемке содержит текстовое описание характерного почвенного профиля. Например, распечатка для серии Огиттсг 8спс5. соответствующей почвенно-географической единице «152», содержит следующую информацию.
Серия Огиттсг состоит из мощных, почти горизонтальных слабодренируемых почв. Данные почвы находятся на путях водосбора и широких плоских участках возвышенностей. Они сформированы в пылеватых породах и подстилающем стратифицированном суглинке.
На характерном профиле поверхностный слой представляет собой черный и темно-серый пылеватый тяжелый суглинок толщиной около 18 дюймов. Подпочва толщиной около 32 дюймов представляет собой оливково-серый и серый с изменением до светло-серого пылеватый тяжелый суглинок с насыщенными коричневыми вкраплениями. Подстилающей породой является серый и насыщенно-коричневый песчанистый тяжелый суглинок и пылеватый суглинок.
Данные почвы характеризуются средней проницаемостью и высокой полезной влагоемкостью. Поверхностный дренаж и внутрипочвенный дренаж осуществляются весьма медленно, и мокрая почва характеризуется низкой устойчивостью. Почвы часто переувлажняются и подвергаются подтоплению или затоплению в периоды поверхностного стока. Сезонная глубина горизонта грунтовых вод меньше 2 футов.
Данные почвы особенно пригодны для произрастания сельскохозяйственных культур, если соответственно дренированы гончарными трубами. Часто происходящие переувлажнения и риск подтопления или затопления сильно ограничивают их использование.
Характерный профиль пылеватого тяжелого суглинка серии Огиттсг в точке, расположенной в 480 футах к югу и 75 футах к западу от северо-восточного угла участка 8Е1/4 §ее. 24, Т. 39 Ν., В. 3 Е.
Α11 - 0-11 дюймов, черный (10ΥΒ 2/1) пылеватый тяжелый суглинок, с умеренно тонкой, тонкой и ультратонкой, зернистой структурой, рыхлый, нейтральный, с плавной и ровной границей.
А12 - 11-18 дюймов, черный (10ΥΒ 2/1) и сильно темно-серый (10ΥΒ 3/1) пылеватый тяжелый суглинок, с непрочной, тонкой, состоящей из полуугловатых частиц структурой, разделяющейся на умеренно тонкую, тонкую и зернистую, рыхлый, нейтральный, с плавной и ровной границей.
В21д - 18-29 дюймов, оливково-серый (5Υ 5/2) пылеватый тяжелый суглинок, с редкими, мелкими, неотчетливыми, насыщенно-коричневыми (7.5ΥΒ 5./6) вкраплениями, с умеренно тонкой, тонкой, состоящей из призматических частиц структурой, разделяющейся на умеренно тонкую, тонкую, состоящую из полуугловатых частиц, плотный, нейтральный, с плавной и ровной границей.
В22д - 29-50 дюймов, серый до светло-серого (5Υ 6/1) и насыщенно-коричневый (7.5ΥΒ 5/6) пылеватый тяжелый суглинок, с умеренно тонкой, среднезернистой, состоящей из призматических частиц структурой, плотный, нейтральный, с резкой и ровной границей.
НС1д - 50-60 дюймов, насыщенно-коричневый (7.5ΥΒ 5/8) и серый до светло-серого (5Υ 6/1) песчанистый тяжелый суглинок, крупно-структурный, рыхлый, слабощелочной, с резкой и ровной границей.
НС2д - 60-78 дюймов, серый до светло-серого (5Υ 6/1) и несколько розовато-серый (5ΥΒ 6/2), коричневый до темно-коричневого (7.5ΥΒ 4/4) и серый до светло-серого (7.5ΥΒ 6/0) пылеватый суглинок, крупно-структурный, рыхлый, слабощелочной.
Толщина горизонта А составляет 8-20 дюймов. Горизонт В может изменяться по толщине в пределах 15-40 дюймов и по гранулометрическому составу от пылеватого тяжелого суглинка до тяжелого суглинка в нижней части. Данный горизонт является нейтральным или слабощелочным. Состав горизонта С изменяется от суглинка до пылеватого суглинка, вплоть до песчанистого тяжелого суглинка.
- 1 006531
Почвы серии Эгиттег соответствуют почвам Пеотона (Рео1оие) и Флэнагана (Нападай). Почвы Эгиттег отличаются более тонким горизонтом А, чем почвы Пеотона, и худшими условиями дренирования, чем почвы Флэнагана.
Текстовое описание почвенных серий содержит текстовую информацию о почвенном разрезе из характерного профиля, который находится где-либо в США. Данная информация о типах почв и почвенных профилях пригодна для приближенного расчета характеристик почв любой почвенногеографической единицы из данной почвенной серии (в настоящем случае для единицы № 152 серии Отиттет), находящейся где-либо в США или любом другом месте.
Данные описания характерных профилей обычно охватывают глубины от поверхности до приблизительно 60-80 дюймов (150-200 см) и содержат описания горизонтов или почвенных слоев. Информацию о глубине и толщине горизонта и параметрах почвы приводят для каждого характерного почвенного горизонта. Упомянутые данные, в лучшем случае, дают изображение, с которым, в среднем, может иметь сходство почва конкретного типа в типичной ситуации. Поэтому в любой данной позиции упомянутая характеристическая информация будет отличаться от фактических значений глубины и толщины пограничного слоя и до некоторой степени от состава и типа почвы в пределах каждого контура или горизонта. Чтобы лучше классифицировать почвы применительно к выбору обработки, иногда необходимо определить такие характеристики, как фактические значения глубины, толщины и состава конкретной почвенно-географической единицы в пределах поля и всех остальных почвенно-географических единиц в пределах данного поля.
В настоящее время многоугольники υδΌΑ-ΝΕΕδ приблизительно на 60% территории США составлены в цифровой форме. Это позволяет загружать границы почвенно-географических единиц и их позиции на местности из базы данных, доступ к которой возможен по сети 1и1егие1, или с компакт-диска, или другого запоминающего устройства. В некоторых случаях аэрофотоснимки также доступны в цифровом формате. Однако текстовые описания почвенных серий в настоящее время доступны только в текстовом формате и легко считываются и просматриваются любым лицом, но неудобны для сравнения цифровыми методами с образцом или данными измерений. Кроме того, возможно появление различных погрешностей, поскольку описание, соответствующее конкретной почвенной серии, почти всегда получают из характерного почвенного разреза, полученного в позиции, расположенной вдали от фактического полевого многоугольника, с которого снимают карту.
Ответственность за картирование почв в США в масштабе, относящемся к Вторичному отчету о почвенных съемках, возложена на υδΌΑ-ΝΚΟδ. Обычно масштаб равен 1:24000-1:60000. Понятно, что столь мелкий масштаб не всегда полезен для точного решения прикладных задач, например, в сельском хозяйстве, при картировании увлажненных земель, в строительстве на территориях водосборных бассейнов, при эксплуатации и проектировании площадок для гольфа, при археологическом картировании, при проведении экологических экспертиз проектов и т.д. Существует потребность в способах для более точного определения характеристик подповерхностных условий в географических районах, ранее в целом соответствовавших определенному характерному эталонному профилю подпочвенных пород в отчете о почвенной съемке υδΌΑ-ΝΚΟδ или аналогичном документе, чтобы сделать информацию из базы данных более полезной для точного решения прикладных задач.
Глубины и толщины почвенных горизонтов и их свойства могут сильно изменяться на местности и даже в пределах данного поля. Если для данного поля или участка требуется оценить важные свойства почв, например запас доступных питательных веществ и водоудерживающую способность или содержание углерода, то необходимо точно определить вертикальное и горизонтальное распределение данных свойств. При взятии керна почвы число анализируемых сечений в образце ограничивает вертикальное разрешение оценки свойств почвы в данной позиции. Это обусловлено высокой стоимостью и длительностью процедур отбора, подготовки, анализа и регистрации почвенных образцов. Для отбора кернов обычно выбирают всего несколько позиций на местности, а из каждого керна для анализа выбирают лишь несколько образцовых сечений. Данное вертикальное ограничение информации о почве приводит к погрешностям при попытке создать модель пространственного распределения и объема свойств почвы на местности.
В патенте США 5668719 Боброва и др. раскрыта система обработки данных поля. Множество образцов почвы были взяты из различных географических точек на поле. Образцы затем анализировали для определения характеристик почвы, свидетельствующих о состоянии почвы. База данных обеспечивает данные характеристик поля, например текущие и статистические (за истекший период) данные, соответствующие полю. Программа для внесения веществ в исследуемое поле определяется на основе характеристик почвы и поля, и машина для внесения веществ управляется по программе внесения вещества в почву.
В патенте США 6 119 069 раскрыты система и способ для определения границ поля с использованием вычислительной геометрии и, в частности, альфа-формы поля для выделения границ поля в виде множества географических данных точек поля. Способ включает сбор географических данных точек поля, установку соответствия географических данных точек поля к множеству данных, фильтрацию данных для удаления аномальных данных точек поля, фильтрацию данных для удаления известных точек внутри
- 2 006531 поля, масштабирование координат точки из десятичного в целое число, определение альфа-формы указанного множества, промежуточное преобразование альфа-формы для корректирования положения антенны и определение границы поля.
Краткое изложение существа изобретения
В соответствии с одним аспектом задачей настоящего изобретения является разработка способа определения характеристик подповерхностных условий в выбранном географическом районе, предварительно охарактеризованном в целом соответствующим определенным характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород.
Способ согласно изобретению заключается в том, что развертывают измерительное средство в выбранной позиции в пределах географического района, причем конструкция средства обеспечивает чувствительность к выбранному параметру подповерхностных пород, и определяют по сигналу, поступающему от развернутого средства, привязанную по глубине характеристику подповерхностной породы в выбранной позиции. Полученную характеристику подповерхностной породы сравнивают с характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, соответствующим географическому району, чтобы определить корреляцию между характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород и привязанной по глубине характеристике подповерхностной породы, определенной по сигналу, поступившему от развернутого средства.
В соответствии с одним из вариантов осуществления способ содержит также этап, заключающийся в том, что принимают решение о том, развертывать ли средство в другой позиции в пределах упомянутого географического района, на основании результата корреляции, полученной для выбранной позиции.
В соответствии с другими вариантами осуществления географический район соответствует одному ограниченному участку делянки среди таких ограниченных участков на карте, причем каждый ограниченный участок характеризуется соответствующим ему характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород. Например, в соответствии с одним особенно широко применяемым способом съемки участков в США географический район содержит отдельную почвенно-географическую единицу с контурами, обозначенными на схеме расположения почвенных профилей Отчета υδΌΑ-ΝΚΟδ, и характеристиками, отнесенными на схеме расположения почвенных профилей Отчета ϋδΌΑ-ΝΚΟδ к характеристическому эталонному профилю подповерхностных пород.
В некоторых случаях привязанная по глубине характеристика подповерхностной породы содержит цифровой разрез свойств почвы в виде функции глубины. Этап, на котором сравнивают полученную характеристику подповерхностной породы с характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, соответствующим географическому району, может содержать операцию, заключающуюся в том, что сравнивают глубину границы почвенного слоя, установленную по разрезу свойств почвы, с эталонной глубиной границы слоя, установленной по характеристическому эталонному профилю подповерхностных пород.
На практике характеристический эталонный профиль подповерхностных пород иногда содержит цифровой почвенный разрез эталонного профиля, содержащий по меньшей мере около 10 привязанных по глубине дискретных частных значений, а упомянутая корреляция составляет расчетную численную величину, характеризующую степень сходства между цифровым разрезом свойств почвы и цифровым почвенным разрезом эталонного профиля.
Этап, на котором полученную характеристику подповерхностной породы сравнивают с характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, соответствующим географическому району, в ряде вариантов осуществления содержит операцию, заключающуюся в том, что механический состав почвы на заданной глубине, установленный по полученной характеристике подповерхностной породы, сравнивают с эталонным механическим составом, установленным по характеристическому эталонному профилю подповерхностных пород.
Во многих особенно важных практических случаях этап, на котором развертывают измерительное средство, содержит операцию, заключающуюся в том, что измерительное средство внедряют в почву на глубину по меньшей мере 6 дюймов (15 см), в предпочтительном варианте осуществления на глубину по меньшей мере 24 дюйма (60 см).
Предпочтительно способ содержит этап, заключающийся в том, что выполняют географическую привязку выбранной позиции к координатной системе средствами Глобальной системы местоопределения (СР8), например с использованием приемопередатчика ОР8, связанного с системой развертывания измерительного средства.
Привязанная по глубине характеристика подповерхностной породы содержит почвенный разрез с данными, снятыми на нескольких глубинах в выбранной позиции.
Измерительное средство в некоторых вариантах осуществления обладает чувствительностью к свету, отраженному от смежной подповерхностной породы в месте нахождения. При этом этап, на котором определяют привязанную по глубине характеристику подповерхностной породы, содержит операцию, заключающуюся в том, что формируют привязанное по глубине растрированное изображение подповерхностной породы. В процессе внедрения измерительного средства в глубину через подповерхностные
- 3 006531 породы можно собрать и цифровым методом обработать набор изображений смежных подповерхностных пород.
В некоторых практических случаях способ дополнительно содержит этапы, заключающиеся в том, что выполняют полигонометрическую съемку географического района с измерением координат и высот на местности, объединяют данные измерения координат и высот, чтобы синтезировать цифровую модель рельефа, корректируют начало отсчета глубин характеристики подповерхностных пород, полученной в каждой из нескольких измерительных позиций в соответствии с цифровой моделью рельефа, и затем объединяют характеристики подповерхностных пород со скорректированным началом отсчета глубин, чтобы синтезировать трехмерную модель характеристик подповерхностных пород.
В некоторых случаях привязанная по глубине характеристика подповерхностной породы содержит совокупность дискретных частных значений, полученных на заданных глубинах в выбранной позиции. Заданные глубины можно выбирать в соответствии с почвенными слоями, выделенными в характеристическом эталонном профиле подповерхностных пород, соответствующем, например, географическому району. Дискретные частные значения в некоторых вариантах осуществления разнесены по высоте в соответствии с толщиной почвенного слоя, входящей в характеристический эталонный профиль подповерхностной породы.
Способ содержит этап, заключающийся в том, что выбирают следующую позицию развертывания измерительного средства в пределах выбранного географического района на основании корреляции между характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород и привязанной по глубине характеристикой подповерхностной породы.
Кроме того, в некоторых вариантах осуществления способ содержит этапы, заключающиеся в том, что развертывают средство подповерхностных измерений в следующей позиции развертывания измерительного средства, определяют по сигналу, поступающему от развернутого средства подповерхностных измерений, вторую привязанную по глубине характеристику почвы, сравнивают вторую полученную привязанную по глубине характеристику почвы с характеристическим профилем подповерхностных почв, соответствующим географическому району, чтобы определить вторую корреляцию между характеристическим эталонным почвенным профилем и второй привязанной по глубине характеристикой почвы, и затем выбирают третью позицию развертывания измерительного средства в пределах выбранного географического района на основании обеих полученных корреляций.
В некоторых случаях средство измерения параметров почв развертывают по меньшей мере в трех первоначальных позициях в пределах географического района, чтобы определить привязанную по глубине характеристику почвы в каждой из первоначальных позиций. После этого полученные характеристики почвы сравнивают между собой и с характеристическим эталонным профилем подповерхностных почв, соответствующим географическому району, чтобы определить корреляцию между привязанными по глубине характеристиками почвы в первоначальных позициях и между привязанными по глубине характеристиками почвы и характеристическим эталонным почвенным профилем. В предпочтительном варианте осуществления следующую позицию развертывания измерительного средства в пределах выбранного географического района выбирают на основании корреляции между привязанными по глубине характеристиками почвы в первоначальных позициях.
В некоторых случаях способ содержит этап, заключающийся в том, что синтезируют трехмерную модель характеристики почвы по привязанным по глубине характеристикам почвы, полученным в нескольких позициях в пределах географического района. В предпочтительном варианте осуществления данную модель корректируют в процессе сбора данных, когда данные снимают в дополнительных позициях в пределах географического района, причем данная модель и/или соответствующая ей оценка доверительной вероятности или погрешности служат основой для определения потребности в дополнительных измерениях. Трехмерную модель можно синтезировать, например, цифровыми методами точечной оценки Криджинга.
В соответствии с другим аспектом изобретения предлагается способ для определения характеристик подповерхностных условий в выбранном географическом районе, предварительно отснятом, чтобы выделить в пределах района отдельные зоны, соответствующие эталонным почвенным сериям с относящимся к ним описаниям почвенных слоев, соответствующих почвенным сериям, и свойствами почв, общими для каждого слоя. Данный способ заключаюется в том, что выбирают измерительную позицию в каждой выделенной зоне, развертывают измерительное средство в выбранной позиции в пределах географического района, причем конструкция средства обеспечивает чувствительность к выбранному параметру подповерхностных пород, и определяют по сигналу, поступающему от развернутого средства, характеристику подповерхностной породы на нескольких дискретных глубинах, соответствующих координатам слоев, определенных в описании эталонных почвенных серий.
В некоторых практических вариантах осуществления способ содержит этап, заключающийся в том, что сравнивают полученную характеристику подповерхностной породы со свойствами почвенного слоя, перечисленными в описании эталонных почвенных серий.
- 4 006531
В некоторых особенно полезных вариантах осуществления способа почвенные зоны соответствуют отдельным почвенно-географическим единицам с контурами, обозначенными на схеме расположения почвенных профилей Отчета υ8ΌΆ-ΝΒΟ8.
В соответствии еще с одним аспектом изобретения предлагается способ формирования первичных данных съемки отдельной почвенно-географической единицы с контурами, обозначенными на схеме расположения почвенных профилей Отчета υδΌΆ-ΝΚΟδ, который устанавливает процентную долю включений почвенно-географической единицы для упомянутой отдельной почвенно-географической единицы. Способ заключается в том, что определяют первоначальное число выбранных позиций на поверхности в зависимости от процентной доли включений соответствующей почвенно-географической единицы, развертывают средство измерения подпочвенного параметра, чтобы сформировать разрезы характеристик подповерхностных пород на основании сигналов, поступающих от развернутого средства, в выбранных позициях на поверхности, определяют в пограничном почвенном слое признак, общий для сформированных разрезов характеристик подповерхностных пород, и вычисляют предполагаемую глубину признака пограничного почвенного слоя в других позициях на поверхности в пределах ограниченного участка, в зависимости от глубины признака пограничного почвенного слоя в трех выбранных позициях на поверхности и расположения друг относительно друга выбранных позиций на поверхности и каждой следующей позиции на поверхности.
Кроме того, в некоторых вариантах осуществления способ содержит этапы, заключающиеся в том, что определяют на основании сигналов, поступающих от развернутого средства подповерхностных измерений, привязанную по глубине характеристику почвы в каждой из выбранных позиций, сравнивают полученные характеристики почвы с характеристическим эталонным профилем подповерхностных почв, соответствующим почвенно-географической единице, чтобы определить полную корреляцию между характеристическим эталонным почвенным профилем и привязанными по глубине характеристиками почвы в выбранных позициях, и принимают решение о том, развертывать ли средство подповерхностных измерений, чтобы определить привязанные по глубине характеристики почвы в другой позиции в пределах почвенно-географической единицы, на основании результата полной корреляции.
В некоторых вариантах осуществления первоначальное число позиций, выбираемых для развертывания измерительного средства, определяют также в зависимости от имеющейся топографической информации о почвенно-географической единице, данных землепользования, информации об урожайности в прошлые годы или другой доступной информации. Первоначальное число позиций можно выбирать в автоматическом режиме, например системой сбора данных, с коррекцией пользователем перед развертыванием измерительного средства.
В соответствии еще с одним аспектом изобретения предлагается способ определения свойств подповерхностных пород поля. Способ заключается в том, что передвигают исследовательскую платформу в поле, при этом платформа содержит раму для развертывания измерительного средства, чтобы внедрять зонд в верхний слой почвы поля в выбранных позициях и одновременно принимать от зонда сигналы, отражающие характеристику подповерхностных пород, перемещают исследовательскую платформу в несколько точек вдоль границы поля, чтобы определить периметр поля, подключают исследовательскую платформу к удаленному сетевому серверу по беспроводному каналу передачи данных, загружают запрос доступа к данным сегмента эталонной карты из исследовательской платформы в удаленный сетевой сервер, при этом запрос содержит представление установленного периметра поля, получают пакет данных сегмента эталонной карты из удаленного сетевого сервера по беспроводному каналу передачи данных, при этом пакет данных содержит выделенный блок базы данных эталонной карты, охватывающий географическую область, содержащую поле, а выделенный блок имеет протяженность и адрес, выбранные на удаленном сетевом сервере в соответствии с запросом доступа к данным сегмента карты, загруженным из исследовательской платформы, внедряют зонд в верхний слой почвы в первой выбранной позиции в пределах поля, регистрируют данные характеристики подповерхностной породы, принимаемые от внедряемого зонда, и оценивают зарегистрированные данные характеристики подповерхностной породы сравнением зарегистрированных данных характеристики подповерхностной породы с данными из пакета данных сегмента эталонной карты.
В некоторых случаях имеется указание о назначении данных, получаемых при определении свойств подповерхностных пород. Удаленный сетевой сервер может на основании упомянутого указания фильтровать информацию, подлежащую включению в пакет данных сегмента эталонной карты.
В некоторых вариантах осуществления беспроводной канал передачи данных содержит промежуточный сервер, расположенный за пределами поля. В указанных вариантах промежуточный сервер принимает и интерпретирует запрос доступа к данным сегмента эталонной карты, выбирает в соответствии с запросом сервер из множества конкретных сетевых серверов картографических данных, загружает из каждого выбранного сервера выделенный блок соответствующей базы данных эталонной карты, формирует пакет данных сегмента эталонной карты и затем загружает пакет данных сегмента эталонной карты в исследовательскую платформу.
В некоторых вариантах осуществления способ содержит после этапа, на котором регистрируют данные характеристики подповерхностных пород, принимаемые от внедряемого зонда, этап, заключаю- 5 006531 щийся в том, что определяют последующие необходимые исследовательские работы в пределах поля в зависимости от данных, принятых в первой выбранной позиции.
В соответствии с другими особенностями изобретения изобретение включает в себя системы, устройства и вычислительные системы, скомпонованные так, чтобы осуществлять вышеописанные способы, анализ, интегрирование и передачу данных.
Различные особенности настоящего изобретения позволяют существенно повысить эффективность полевых съемок подповерхностных условий и свойств почв по сравнению с существующими способами. Например, непосредственное использование существующих данных о подповерхностных условиях и других данных съемок позволяет сократить время полевых исследований. Кроме того, данные способы обеспечивают особую выгоду, когда планирование испытаний, интегрирование эталонных данных, сбор и анализ данных от датчиков выполняют в оперативном режиме, в то время как исследовательская платформа находится на площадке проведения измерений, во многих случаях в течение 1 дня. В США данные способы могут быть особенно эффективны благодаря свободному доступу к Отчетам о почвенных съемках ϋ8ΌΑ-ΝΚΟ8, которые могут давать часть исходных эталонных данных для планирования исследований. Стандартное компьютерное оборудование можно запрограммировать так, чтобы многие элементы предлагаемых способов реализовались в полуавтоматизированном режиме, причем все действия по общему планированию и координации будут выполняться ученым дистанционно, а все полевые исследования будут выполняться полевым оператором в соответствии с простыми инструкциями, что обеспечит более рациональное использование людских ресурсов. Пользователь может также интегрировать поступающие в реальном времени данные датчиков с существующими данными для выбранной площадки, что способствует повышению гибкости стратегии отбора образцов по мере определения характеристик площадки. Приведенные в настоящем описании способы сбора данных допускают несложное интегрирование со стандартной процедурой оперативного отбора образцов пород. Различные особенности настоящего изобретения полезны, в частности, для точного решения прикладных задач и экономически выгодного получения данных съемки, например, в сельском хозяйстве, для точного картирования увлажненных земель, в строительстве, оценке водосборных бассейнов, при эксплуатации и проектировании площадок для гольфа и т.д.
Краткое описание чертежей
Ниже следует подробное описание нескольких вариантов осуществления настоящего изобретения со ссылками на прилагаемые чертежи, где фиг. 1 изображает аэрофотоснимок, на который наложены многоугольники почвенно-географических единиц по ϋ8ΌΑ-ΝΚ.Ο8, согласно изобретению;
фиг. 2 изображает схему процесса сбора данных о поле подвижным исследовательским комплексом согласно изобретению;
фиг. 3 изображает схему процесса сбора имеющихся в наличии данных для конкретного поля согласно изобретению;
фиг. 4 изображает схему интегрирования и передачи имеющихся данных на исследовательскую платформу из удаленного оборудования для хранения данных согласно изобретению;
фиг. 5 изображает характерное бортовое изображение поля, где показаны местоположение исследовательской машины и первоначальные позиции для проведения измерений в пределах каждой выделенной почвенно-географической единицы, согласно изобретению;
фиг. 6 изображает часть данных почвенных разрезов для трех первоначальных позиций для проведения измерений в пределах почвенно-географической единицы вместе с частью эталонного почвенного разреза, происходящего из отчета ϋδΌΑ о почвенных съемках, согласно изобретению;
фиг. 7 изображает сечение подповерхностной почвы, снятое по линии 7-7 на фиг. 6, согласно изобретению;
фиг. 8 изображает схему полигонометрической съемки поля невнедряемыми датчиками с целью картирования более уточненных почвенных зон согласно изобретению;
фиг. 9 изображает увеличенное изображение участка 9 на фиг. 8 и показаны первоначальные позиции для проведения измерений для каждой почвенной зоны согласно изобретению.
Подробное описание предпочтительных вариантов воплощения изобретения
Как видно из фиг. 1, информация о топологии почв показана на аэрофотоснимке 10 с наложенными на него замкнутыми контурами или многоугольниками 12, каждый из которых охватывает географический район 14 или «почвенно-географическую единицу», маркированную номером, соответствующим определенному характеристическому эталонному профилю подповерхностных пород, обозначенному как описание почвенной серии в Отчете ϋ8ΌΑ-ΝΚ.Ο8 о почвенных съемках. В данном примере охвачена площадь около 1000 акров (4,0 км2), на которой имеется несколько многоугольников 12, каждый из которых ограничивает обозначенную номером почвенно-географическую единицу 14. Поскольку числовое обозначение 15 почвенно-географической единицы соответствует определенному характеристическому почвенному профилю и типу, то на данном поле многие почвенно-географические единицы имеют идентичные маркировки. Как показано, многоугольники имеют неправильную форму в зависимости от местной топологии и приближенных результатов отбора образцов на момент съемки.
- 6 006531
На фиг. 2 показана исследовательская машина 16, предназначенная для сбора в поле данных о подповерхностных условиях и имеющихся в наличии данных, касающихся исследуемой площадки. Машина 16 содержит систему толкателя для внедрения зондов 17 конического пенетрометра (СРТ-зондов) или других внедряемых датчиков вертикально или под углом в почву вдоль выбранной траектории. Зонды содержат датчики 18, которые чувствительны к различным свойствам почв. Типичный СРТ-зонд, предназначенный для геотехнических съемок, может содержать, например, датчик 18Ь нагрузки усилием наконечника и датчик 18а нагрузки трением гильзы в сочетании с датчиком порового давления. Во многих случаях сигналы, поступающие от датчиков, передаются электрически или средствами беспроводной связи в машину с системой толкателя для регистрации и анализа. Датчики пенетрометров могут служить для измерения или вычисления степени уплотнения почв, гранулометрического состава, цвета, содержания органического материала, влажности, температуры и удельного электрического сопротивления, а также других физико-химических свойств. Некоторые датчики перечисленных типов производятся компанией Епу1гопшеп1а1 8еи80Г8, 1пс., Ванкувер, Британская Колумбия. Кроме указанных внедряемых в подповерхностные слои датчиков машина 16 оборудована невнедряемыми датчиками 20 для получения в реальном времени изображений подповерхностных пород без нарушения структуры почвы. Например, датчики 20 могут представлять собой электромагнитные и георадарные датчики, способные обнаруживать подповерхностные структуры типа линзовидных глинистых формаций 21 и межслойные границы. Система сбора данных 19 на борту машины 16 собирает данные, снимаемые развернутыми датчиками 18 и 20, при этом данные подземных датчиков получают привязку по глубине на основании данных глубиномера 22, и все данные получают географическую привязку на основании данных бортовой глобальной системы местоопределения (СР8) 24. Бортовая система сбора данных способна также интегрировать собранные данные датчиков с имеющимися данными для площадки и/или передавать необработанные или обработанные данные с площадки по каналу системы мобильной связи.
Машина 16 (фиг. 3) развернута в поле 26, которое подлежит точному картированию по характеристикам подповерхностных условий. Показанная граница 28 поля охватывает участки нескольких различных почвенно-географических единиц 14, выделенных по данным соответствующей почвенной съемки, где каждая почвенно-географическая единица имеет числовое обозначение (показано только обозначение «152» для почвенно-географической единицы 14), которое обозначает соответствие почвенногеографической единицы конкретной почвенной серии.
В начале работы на поле 26 полевой оператор, ответственный за картирование площадки, уже получал доступ к любым имеющимся данным для исследуемой площадки, включая данные почвенных съемок υδΌΆ-ΝΚΟδ и ранее собранные данные. Например, упомянутые данные могут храниться в бортовом компьютере исследовательской машины 16 или могут храниться за пределами поля, например в системе вспомогательной машины 30, и передаваться в исследовательскую машину 16 при необходимости по каналу беспроводной связи 31 или могут загружаться из удаленного компьютера 32 по каналу сети 1п!егпе1 34 или каналу радиосвязи. В ряде случаев исследовательская машина 16 оборудована бортовым беспроводным модемом или спутниковым приемопередатчиком для установления прямого канала связи между системой сбора данных исследовательской машины и удаленными базами данных 36, например, по сети 1п!егпе1. Передачей географических координат исследовательской машины 16, измеренных устройством СР8, которое расположено на исследовательской машине или вблизи нее и определяет местоположение исследовательской машины по группе находящихся на земной орбите спутников 38 системы глобального местоопределения, удаленный компьютер 32 запрашивает имеющиеся полевые данные из разных существующих баз данных 36. Данные могут содержать данные Отчетов ΝΚΟδ о почвенных съемках или других почвенных карт, данные урожайности сельскохозяйственных культур, цифровые модели рельефа, спутниковые изображения, аэрофотоснимки, ортоскопически скорректированные аэрофотоснимки, данные геологических съемок, данные исследований почвы и воды, данные по землепользованию и архивную информацию, а также данные о границах полей и владений. В некоторых случаях границу поля 28 сначала определяют на площадке первоначальным передвижением исследовательской машины 16 вокруг подлежащего картированию участка при одновременной регистрации пограничных вех системой ΟΡδ. Затем имеющиеся данные транслируют с использованием программных средств, которыми располагает либо исследовательская машина 16, либо полевая вспомогательная машина 30, либо удаленный компьютер 32, чтобы создать интегрированную базу данных, отражающую известную информацию о поле 26.
В некоторых случаях в поле в заданное время развертывают несколько исследовательских машин 16, чтобы повысить эффективность исследований и отбора образцов. Все исследовательские машины могут выполнять задачи аналогичного типа, или каждая машина может быть оборудована так, чтобы выполнять специальную задачу, при этом целесообразно, чтобы все машины координировались с одной удаленной машины 30 или удаленным компьютером 32. Хотя комплекс измерительного оборудования и датчиков может быть установлен на исследовательской машине, представляющей собой платформу на колесном или гусеничном ходу, в некоторых случаях данный комплекс переносится в ранце или перевозится в тележке или на салазках оператором-исследователем.
- 7 006531
Существенная часть эффективного процесса коррекции или совершенствования почвенной карты поля 26 (фиг. 4) заключается в сборе и интегрировании имеющихся данных из разных доступных источников. Поскольку упомянутые данные представлены в разных форматах и разных координатных системах, интегрирование упомянутых данных невозможно без точной трансляции и совмещения. Одна из функций удаленного компьютера 32 (или, в ряде случаев, компьютеров на исследовательской машине 16 или полевой вспомогательной машине 30) состоит в том, чтобы транслировать все данные из разных баз данных, расположенных, например, на государственных и частных серверах по всей территории страны, в предпочтительную систему координат поля. Многоугольники почвенных съемок υδΌΆ исходно привязаны к опорной координатной системе каждого штата. Поэтому координаты многоугольников в идеале сдвигают в процессе интегрирования, чтобы учесть преобразование из исходных, основанных на данных аэросъемки карт в цифровые карты многоугольников с географической привязкой в системе ОР8.
Данные почвенных съемок υδΌΆ и других баз данных обычно хранятся в виде сверхбольших файлов, которые сложно многократно загружать в полевых условиях. Поэтому целесообразно обозначить поле границей, чтобы сократить объем имеющейся информации, сохраняемой в базе данных, до объема, соответствующего исследуемому полю, перед передачей указанных данных полевому оператору. Данный метод «вырезания и передачи» требует либо применения удаленного координирующего оборудования с вычислительными ресурсами, достаточными, чтобы дистанционно сокращать объем указанных данных, либо интерфейса базы данных, который позволяет точно определять границы в запросе передачи. В любом случае, данный подход позволяет намного облегчить передачу в поле огромного объема данных, часть которых имеет формат изображений. В одном из вариантов практического осуществления полевой оператор на исследовательской машине 16 передает информацию о границе поля и необходимом типе данных в удаленное компьютерное оборудование 32, которое сокращает объем данных, уже загруженных с различных сетевых серверов (псЬ-серверов) для обычного участка, интегрирует указанные данные с привязкой к координатной системе для конкретного поля и затем передает пакет 35 сокращенных интегрированных данных полевому оператору в течение нескольких минут, или пока полевой оператор занят настройкой оборудования для сбора данных о подповерхностных условиях перед первым внедрением. В ходе выполнения описанного процесса центральное процессорное оборудование принимает имеющиеся данные, например почвенные многоугольные карты υδΌΆ и цифровые модели рельефа, из нескольких источников 37, сдвигает 34 при необходимости начала координат, чтобы обеспечить совмещение, сокращает объем составляющих имеющихся файлов данных, соответствующих исследуемому участку, и затем совмещает все обработанные имеющиеся файлы данных, чтобы создать единственную базу данных 35, содержащую только необходимую информацию по текущему проекту. Для иллюстрации показаны только два удаленных провайдера данных, однако любой конкретный проект может потребовать интегрирования данных из намного большего числа источников касающейся площадки информации, например карт урожайности сельскохозяйственных культур, ортоскопических аэрофотоснимков, границ владений, карт подземных коммуникаций, имеющихся точных сельскохозяйственных моделей местности и т. д. Данный процесс может значительно сократить объем перспективного планирования, необходимого для начала измерений, поскольку оператор может начать работу точно на поле, обойти поле, чтобы установить оцифрованную границу, и запросить средствами электроники трансляцию и передачу соответствующего пакета данных на исследуемую позицию.
В противоположность вышеизложенному, в соответствии со многими прежними способами, если требуется использовать предыдущие слои цифровой информации, то необходимо заранее, за несколько дней, подготовить план отбора образцов, чтобы можно было получить и интегрировать данные из всех различных баз данных. Типы подлежащих интегрированию данных целесообразно выбирать согласно указанию о типе подлежащей выполнению съемки, чтобы снизить требования к обязательному уровню подготовки и научных знаний полевого оператора, в частности, когда применяют удаленное оборудование для анализа данных.
В соответствии с одним из примеров осуществления способа сбора данных в полевых условиях полевой оператор на исследовательской машине 16 будет немедленно приступать к сбору на месте данных о подповерхностных условиях на выбранных позициях в пределах каждой почвенно-географической единицы, выделенной в пакете интегрированных данных, содержащих многоугольники υδΌΛ-ΝΚΟδ. Отображение иконки 51, представляющей точную позицию исследовательской машины 16 на бортовом дисплее 50 карты многоугольников υδΌΆ-ΝΚΟδ поля (фиг. 5), может непрерывно обновляться, что обеспечивает поддержку позиционирования машины для сбора данных. В предпочтительном варианте на указанном дисплее отображаются также первоначальные позиции 44 для проведения измерений для каждой почвенно-географической единицы 14. С целью манипулирования 3-мерными данными для каждой почвенно-географической единицы три первоначальные позиции 44 для проведения измерений формируются автоматически. Рекомендуемые координаты каждой первоначальной позиции 44 для проведения измерений устанавливают геометрически, чтобы охватить общую площадь почвенно-географической единицы, с изменениями, необходимыми, чтобы обеспечить допустимое расстояние между первоначальными позициями 44 для проведения измерений в пределах соседних почвенно-географических единиц. При необходимости полевой оператор вправе перемещать любую первоначальную позицию для
- 8 006531 проведения измерений, например, «щелчком и протягиванием» иконки позиции 44 устройством управления курсором, с учетом доступности на поле, изменений рельефа местности или субъективных соображений.
Обычно данные следует собирать во всех трех первоначальных позициях 44 для проведения измерений для данной почвенно-географической единицы 14 перед перемещением на территорию другой почвенно-географической единицы. На фиг. 6 показаны характерные и полученные свойства почв в соответствующих интервалах по глубине на границе почвенного слоя в каждой из трех первоначальных позиций 44а, 44Ь и 44с для проведения измерений в пределах почвенно-географической единицы, вместе с данными 53 о механическом составе и цвете почвы, полученными из характерной информации о почвенном горизонте и содержимом, содержащейся в данных почвенных съемок ϋδΌΆ-ΝΚΟδ для почвенных серий, соответствующих исследуемой почвенно-географической единице. Для иллюстративных целей указанные эталонные данные соответствуют воспроизведенной выше информации почвенного разреза для серии Эгиттсг 8спсб организации υδΌΛ-ΝΚΟδ. Кроме того, данные, приведенные на указанной фигуре, можно представить графически в форме почвенного разреза любого конкретного свойства в зависимости от глубины. Как можно видеть на данном примере, каждое измерение совпадает с характерным почвенным разрезом υ8ΌΆ-ΝΚΟ8 в отношении существования слоя пылеватого суглинка и песчанистого суглинка в пределах рассматриваемой общей глубины, но указывает, что фактическая глубина перехода между данными слоями изменяется от 44 дюймов в точке 44а до 58 дюймов в точке 44Ь.
Упомянутое изменение можно успешно визуализировать на поперечно сжатом сечении подповерхностных пород (фиг. 7). Предвычисленные границы 54 между почвенными слоями, прогнозируемыми по эталонным данным υ8ΌΆ-ΝΚΟ8, можно представлять только в виде параллельных горизонтальных линий, поскольку вся почвенно-географическая единица характеризуется только одним характерным почвенным разрезом. На фигуре видно, что фактическое положение границы 56 между горизонтами Е и Р, которая по расчетам на основании имеющихся данных должна находиться в среднем на глубине 50 дюймов (125 см), изменяется по территории почвенно-географической единицы. В приведенном примере изменение достаточно велико с сельскохозяйственной точки зрения, поскольку граница данного слоя устанавливает четкое разделение между расположенным вверху водоносным, богатым органикой пылеватым слоем и расположенным внизу сухим песчанистым слоем. С учетом указанной переменной глубины особенно важного признака, вполне может потребоваться проведение дополнительных исследований, пока расчетное положение искомого признака не будет установлено с приемлемой доверительной вероятностью.
Если характеристики почвы, полученные в каждой из упомянутых трех позиций сбора данных, взаимно подтверждаются с достоверностью выше необходимого порога, то алгоритм исследований предложит перейти на территорию следующей почвенно-географической единицы и создать предварительную
3-мерную модель границ между данными слоями по почвенно-географической единице. В отсутствие граничных условий, налагаемых соседними почвенно-географическими единицами, данная модель будет плоской при наличии только трех точек сбора данных. Поскольку данные собирают в точках соседних почвенно-географических единиц, модель будет корректироваться с учетом надлежащей кривизны более высокого порядка, например с использованием трехмерных цифровых методов Криджинга, чтобы обеспечить более точное соответствие известным данным, а математический доверительный уровень будет возрастать вследствие уменьшения среднеквадратической ошибки процедуры оценки Криджинга. В случае невысокой степени корреляции между почвенными данными, снятыми в трех первоначальных позициях, если дисперсия оценки Криджинга выше заданного допустимого уровня, алгоритм рекомендует выбрать четвертую первоначальную позицию для проведения измерений перед переходом на территорию другой почвенно-географической единицы. Чтобы определить геостатистически целесообразное местоположение каждой последующей точки 44 сбора данных, можно применить известные алгоритмы взятия образцов почв. Оптимальные весовые коэффициенты Криджинга, т. е. весовые коэффициенты, обеспечивающие минимальную дисперсию оценки, получают решением совместных уравнений, как известно специалистам в данной области техники. Рекомендуемое местоположение четвертой позиции для проведения измерений будут находить математически, в зависимости от местоположений первых трех позиций для проведения измерений и степени изменчивости между любыми двумя из трех первоначальных позиций для проведения измерений. Дополнительные позиции для проведения измерений будут устанавливаться в пределах каждой почвенно-географической единицы до тех пор, пока не будет достигнут заданный доверительный уровень в отношении картирования границ слоев. Штриховая линия, изображающая характерную сглаженную аппроксимацию 58 положения фактической границы 56, полученной методом трехмерной оценки Криджинга при достаточном числе частных значений, иллюстрирует факт существенного повышения точности при использовании предлагаемого способа, который основывается на исходных имеющихся эталонных данных υ8ΌΆ-ΝΚΟ8. На фиг. 7 не показаны фактические положения границ других почвенных слоев.
В предпочтительном варианте число первоначальных позиций для проведения измерений находят по алгоритму в зависимости от процентной доли включений стандартной почвенно-географической единицы (8Μυ) (оценки неоднородности), установленной υδΌΛ. Если процентная доля включений по офи
- 9 006531 циальным данным меньше 10, то будут рекомендованы только три первоначальные позиции для проведения измерений. При процентных долях от 10 до 20 будут рекомендованы четыре первоначальные позиции для проведения измерений, от 20 до 30 - пять первоначальных позиций для проведения измерений, от 30 до 40 - шесть позиций, а при любой процентной доле включения выше 40 - семь позиций. В зависимости от степени корреляции данных во время исследований могут потребоваться дополнительные позиции для проведения измерений, как в вышеприведенном примере.
Как видно из характерных данных на фиг. 6, для непосредственного сравнения с характерными данными почвенного разреза υ8ΌΛ-ΝΡΡ8 в поле не только формируют данные о цвете почв и получают данные о механическом составе почв, но и измеряют или вычисляют плотность, температуру и влажность почвы и содержание органических веществ в почве. Как можно ожидать, как влажность, так и содержание органических веществ (О.М.) в почвах становятся заметно ниже в слое песчанистого суглинка, начало которого указывает также на изменение цвета и плотности почвы. Следовательно, бортовой алгоритм или удаленное оборудование обработки данных по настоящему изобретению могут не только синтезировать высококачественную трехмерную модель границ почвенных слоев, но также формировать информацию относительно способности почвы удерживать или воспринимать воду и удобрения, что позволяет весьма точно назначать направление сельскохозяйственного или другого использования каждого участка почвы или точно планировать сельскохозяйственную культуру и способ возделывания. К существующим программным продуктам для выполнения общего геостатистического и графического анализа данных о подповерхностных условиях относится Еиупо81а15 компании 8οίοηΙίΓίο 8оП\тагс Стоир, Вашингтон, федеральный округ Колумбия.
В соответствии с другим сценарием картирования после обозначения границ поля 28 исследовательская машина начинает полигонометрическую съемку поля по заданной схеме (фиг. 8), чтобы получить обладающую высоким разрешением цифровую модель рельефа (ΌΕΜ). Модель ΌΕΜ синтезируют получением координат и высот на местности в форме данных дискретных измерений в системе СР8, выполняемых в процессе движения машины по полю 26. Точную модель ΌΕΜ сравнивают с макромоделью ΌΕΜ, созданной Географической службой США (и8С8) и включаемой в загружаемый пакет данных, при этом любые значительные отклонения требуют подтверждения. Кроме того, исследовательская машина оснащена датчиками, например электромагнитными или георадарными, которые без внедрения в почву определяют изменения свойств почвы в процессе движения машины по полю. Упомянутые невнедряемые датчики часто способны выявить более детальные изменения свойств почвы, чем изменения, обозначенные на картах υ8ΌΛ-ΝΚ.ί.'8 съемки почвенных характеристик, и благодаря этому дают возможность более точно и в реальном времени определять почвенные зоны 40 с их собственным семейством границ 42 в пределах данной почвенно-географической единицы 14 и даже с выходом за границы 12 почвенно-географической единицы. Данный процесс можно выполнять до или во время удаленного сбора и интегрирования вышеописанных имеющихся данных. Тогда первоначальные позиции для проведения измерений можно установить для каждой почвенной зоны 40, а не для каждой почвенногеографической единицы υ8ΌΛ-ΝΚ.ί.'8. как изложено выше. Тем не менее, определение упомянутых почвенных зон 40 в результате обширных исследований с использованием невнедряемых датчиков может предоставить возможность для выбора только одной позиции 44 для проведения измерений внедряемыми датчиками в пределах одной почвенной зоны 40 (фиг. 9) во многих практических случаях, с обоснованной уверенностью в том, что данные, полученные в такой позиции для проведения измерений, будут достаточно характерными для почвенной зоны в целом.
Точная модель ΌΕΜ позволяет выполнять необходимую транспозицию начал отсчета глубин данных о подповерхностных условиях в общую плоскость начала отсчета, чтобы можно было синтезировать и секционировать для наблюдения полностью трехмерные модели подповерхностных условий. В некоторых случаях для данной цели могут быть достаточными существенно менее точные модели ΌΕΜ, созданные Службой и8С8, но многие точные практические задачи потребуют более точной привязки по глубине. В некоторых случаях будет достаточно просто привязать показатель глубины каждого подповерхностного почвенного разреза к дискретному высотному измерению, снятому в системе СР8 в соответствующей позиции для проведения измерений.
Существует множество внедряемых датчиков, которые можно внедрять сквозь верхние слои почвы со сравнительно легкой платформы без обширного нарушения структуры верхних чувствительных почвенных слоев. Во многих практических случаях подойдут стандартные конические пенетрометры диаметром 1,5-2,0 дюйма (38-50 мм), выполняющие стандартные геотехнические измерения усилия на наконечнике и силы трения на гильзе, однако многие датчики достаточно миниатюризированы для установки в зонды существенно меньших габаритов, например в зонд диаметром 1 дюйм или менее. Например, упомянутые датчики могут содержать миниатюрный источник света и приемник, выполняющие в сочетании функцию видеокамеры, которая формирует цифровые изображения почвы, окружающей зонд, по мере его внедрения с постоянной скоростью 0,5 см/см. Получаемые в результате цифровые изображения могут быть особенно полезными для субъективной оценки квалифицированными геологами, находящимися за тысячи миль от площадки проведения исследований, еще до извлечения зонда из грунта. Рекомендуется также снимать местный полный почвенный видеоразрез для будущего использования в каж
- 10 006531 дой ответственной зоне обработки почв в конце процедуры картирования. Данные разрезы, в конечном счете, можно, например, включать в общедоступные каталоги ΝΚΟ8. Коммерческие услуги по полевой фото- и видеосъемке предоставляет, помимо прочих, компания Еайй ΙηίοηηαΙίοη Тсе11по1ощск. Мэдисон, шт. Висконсин.
Если на площадке применяют несколько исследовательских машин 16, то процесс картирования отдельных почвенных зон 40 внедряемыми датчиками можно начинать после того, как по данным невнедряемых датчиков и любым имеющимся данным определяют границы 42 почвенных зон, при этом сбор данных будет осуществляться одновременно в нескольких почвенных зонах в пределах одного поля. В указанных случаях целесообразно координировать описанные параллельные работы с одной главной исследовательской платформы, или удаленной машины, или технического средства и после съема данных в каждой позиции для проведения измерений осуществлять передачу данных разными исследовательскими платформами для того, чтобы корректировать общую модель подповерхностных условий и определять следующую позицию для проведения измерений каждой исследовательской установкой.
В соответствии с другим примером снимают карту площадки площадью 100 акров (0,4 км2), чтобы оценить протяженность известного избыточно увлажненного участка прежде, чем можно будет начинать строительство на месте запланированной торговой улицы. В настоящее время Инженерные войска СВ требуют, чтобы условием включения участка в категорию избыточно увлажненных земель было существование на участке водосодержащего грунта. Свойствами грунта, которые характеризуют его с точки зрения содержания воды, являются глубина горизонта грунтовых вод, проницаемость, глубина почвенного слоя, цвет почвы, структура почвы, механический состав почвы и редоксиморфологические характеристики. Исследовательская машина выводится на площадку и немедленно начинает определять границы площадки полигонометрической съемкой контура. Кроме того, определяются границы распределения любых других важных для площадки признаков, например деревьев, валунов, прудов, болот, бетонных конструкций. В процессе картирования границ полевая система сбора данных передает запрос либо в бортовую базу данных, либо в сервер данных по каналу связи, в котором запрашивает всю соответствующую имеющуюся информацию (почвенные карты, модели ΌΕΜ, аэрофотоснимки, спутниковые изображения, данные образцов воды или почвы или другие карты или характеристики) для данной площадки. По окончании компилирования всех соответствующих данных и определения границ из компилированных данных вырезают блоки компилированных данных, которые конкретно ограничены границами площадки. Если операцию по вырезанию данных выполняют в удаленном месте или где-нибудь помимо полевой исследовательской машины, то вырезанные данные передают в полевую систему сбора данных.
После сбора всех относящихся к конкретной площадке и связанных данных исследовательскую машину проводят в автоматическом режиме или с ручным управлением по площадке, чтобы получить высокоразрешающие координатные данные, а также оценку почвенных зон, определенных между местами, в которых происходит существенное изменение свойств подповерхностных пород (т.е. на границах зон). В процессе или после окончания процесса «вырезания и передачи» полевая система сбора данных сочетает собираемые в реальном времени данные моделей ΌΕΜ и почв с ранее полученными данными, чтобы создать карту, на которой обозначены многие конкретные зоны. Пользователь принимает решение относительно чувствительности анализа выходных данных измерительного оборудования, чтобы не «слишком подробно разграничить» площадку. Данное решение принимают на основании конкретной информации о площадке, а также на основании предполагаемого применения вновь создаваемой почвенной и топографической карты.
При создании новой карты используют геометрические и/или статистические алгоритмы отбора образцов, чтобы определить наиболее эффективную и рациональную позицию для отбора точечного образца или измерения датчиком. Например, если выделено шесть особых зон, то в пределах каждой зоны можно цифровыми методами обозначить три позиции таким образом, чтобы все они были равноудаленными друг от друга и разделяющие окружающие их участки почвенных зон имели максимально возможную площадь. В трех вышеуказанных, обозначенных цифровыми метками позициях выполняют исследование методом отбора проб и/или измерения датчиками. Исследовательскую машину переводят в каждую обозначенную позицию, где машина получает данные о подповерхностных условиях вплоть до 2 м глубины. В каждой позиции снимают профиль свойств почвы для выделения избыточно увлажненных участков и сравнивают с данными других измерений, выполненных в почвенной зоне, а также со свойствами почвы, предварительно вычисленными по данным измерений невнедряемыми датчиками и любым другим имеющимся данным для площадки. Значения допусков на изменения могут быть установлены пользователем или статистически с учетом потребности в отборе дополнительных образцов или в дополнительных позициях для проведения измерений в пределах конкретной почвенной зоны. После определения свойств почвы в конкретной зоне, а также в смежных зонах, создают трехмерную и топографическую карту для каждого свойства почвы, для которого получена индивидуальная оценка. После определения зон для каждой из них собирают цифровой разрез видеоданных почвы с использованием пенетрометра, формирующего изображения почвы. Полученные таким образом изображения можно передавать по каналу связи для просмотра, или обработки, и/или записи в память. Цифровая почвенная и топографическая карта пересылается пользователю.
- 11 006531
Когда не обязательно устанавливать границы почвенных слоев, а требуется лишь точно определить свойства почв в пределах известных почвенных слоев, исследовательскую машину размещают в центральной позиции 62 (фиг. 7) на территории почвенно-географической единицы, и операторисследователь начинает отбирать образцы почв и/или снимать данные о свойствах почвы в дискретных точках 64, выбранных из условия их нахождения, в общем случае, в середине каждого почвенного слоя, выделенного в описании почвенной серии υδΌΛ-ΝΡΓδ или в других имеющихся отчетах о почвенных съемках. Способ позволяет быстро получить оценку площадки, но с несколько меньшей точностью. Например, как можно видеть из местоположения самой нижней показанной точки 64, изменение толщины почвенного слоя в пределах зоны может привести к пропуску при отборе некоторого образца, целого слоя, в котором должен быть взят данный образец. Однако во многих практических случаях и на площадках с весьма значительной толщиной слоев описанный способ может обеспечить получение большого объема необходимой информации для пополнения имеющихся данных. Например, из имеющегося отчета υδΌΑ-ΝΚΟδ о почвенной съемке может быть известно, что на площадке прогнозируется существование почв трех разных типов с точки зрения назначения переменной нормы внесения конкретного азотного удобрения, причем данные почвы, в общем случае, разделены границами на глубинах 12 и 48 дюймов (соответственно, 30 и 120 см). Может быть известно, что два типа из данных почв сильно различаются по механическому составу и цвету. В данном случае может быть лишь необходимо и много более выгодно экономически определить только два данных свойства и только в одной точке каждого прогнозируемого почвенного слоя в пределах каждой почвенно-географической единицы. Местоположение на поверхности одной позиции для проведения измерений можно выбрать вблизи центрального участка почвенно-географической единицы или, при необходимости, более высокого вертикального разрешения с использованием других методов. После определения позиции для проведения измерений, возможно, потребуется только определить цвет и механический состав на выбранной глубине в пределах каждого слоя. Глубины для сбора данных устанавливают либо заранее, например в расчетной середине каждого слоя, либо по результатам контроля сигналов от зонда, измеряющего свойства почвы, но фактически регистрируют только данные, снятые на двух глубинах. В соответствии с другим сценарием, когда интерес представляют также глубины границ, для анализа регистрируют только фактически установленные данные глубин границ почвенных слоев и данные о свойствах только в одной точке или усредненных свойствах внутри каждого слоя. Указанная ограниченная информация достаточна при решении некоторых задач моделирования в предположении однородных свойств в слоях.
При использовании вышеописанных способов можно разработать цифровую библиотеку данных о почвенно-географической единице (δΜυ) и непрерывно обновлять эту библиотеку дополнительной информацией по мере ее получения от аккредитованных провайдеров услуг. Первоначальная база данных будет содержать характерный цифровой профиль для каждой почвенной серии υδΌΆ-ΝΚΟδ, включая однозначный соответствующий, регистрируемый датчиками оцифрованный характерный признак. Почвенные профили для баз данных характерных признаков целесообразно снимать по меньшей мере дважды в разных условиях (например, при разных уровнях влажности и температуры) с использованием однотипных датчиков, чтобы обеспечить создание калибровочных кривых и переносимость результатов, полученных с использованием разных измерительных средств разными операторами. Когда впоследствии определяют границу поля, то для выполнения процедуры картирования загружают перечень возможных характерных признаков, обусловленных назначениями почвенно-географических единиц на соответствующем полю участке почвенной съемки υδΌΆ-ΝΚ.Οδ. Для процедуры картирования можно также использовать другие локальные характерные признаки.
Каждый раз, когда исследовательская машина выполняет измерение, регистрируют координаты на местности. В конце измерения координаты используют для определения почвенно-географической единицы, на которой собраны данные. Характерный признак в позиции для проведения измерений сравнивают с цифровой библиотекой данных о почвенно-географической единице. В большинстве случаев, вновь полученный характерный признак не будет точно совпадать с характерным признаком из библиотеки. Поэтому, чтобы определить, какой характерный признак почвенно-географической единицы больше остальных подобен вновь полученному характерному признаку, можно применить методы нечеткой логики. Данный метод интерпретации, иногда называемый «нечеткой» картой, часто весьма точно характеризует природные ландшафты и может помочь лучше определить границы между разнотипными почвами.

Claims (39)

  1. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
    1. Способ определения характеристик подповерхностных условий в выбранном географическом районе (14), предварительно охарактеризованном в целом соответствующим определенным характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, заключающийся в том, что развертывают средство (18, 20) измерения в выбранной позиции (44а) в пределах географического района (14), причем конструкция средства обеспечивает чувствительность к выбранному параметру подповерхностных пород,
    - 12 006531 определяют по сигналу, поступающему от развернутого средства (18, 20), привязанную по глубине характеристику подповерхностной породы в выбранной позиции, сравнивают полученную характеристику подповерхностной породы с характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, соответствующим географическому району, чтобы определить корреляцию между характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород и привязанной по глубине характеристикой подповерхностной породы, определенной по сигналу от развернутого средства (18, 20), принимают решение о том, развертывать ли средство (18, 20) в другой позиции (44Ь) в пределах упомянутого географического района с учетом корреляции, полученной для выбранной позиции (44а).
  2. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что географический район (14) соответствует одному ограниченному участку среди таких ограниченных областей на карте, причем каждый ограниченный участок характеризуется соответствующим ему характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород.
  3. 3. Способ по любому из пп.1-2, отличающийся тем, что привязанная по глубине характеристика подповерхностной породы содержит цифровой разрез свойств почвы в виде функции глубины.
  4. 4. Способ по п.3, отличающийся тем, что на этапе сравнения полученной характеристики подповерхностной породы с характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, соответствующим географическому району (14), сравнивают глубину границы почвенного слоя, установленную по разрезу свойств почвы, с эталонной глубиной границы слоя (54), установленной по характеристическому эталонному профилю подповерхностных пород.
  5. 5. Способ по любому из пп.3 или 4, отличающийся тем, что характеристический эталонный профиль подповерхностных пород состоит из цифрового почвенного разреза эталонного профиля, содержащего по меньшей мере около 10 привязанных по глубине дискретных частных значений, а упомянутая корреляция составляет расчетную численную величину, характеризующую степень сходства между цифровым разрезом свойств почвы и цифровым почвенным разрезом эталонного профиля.
  6. 6. Способ по любому из пп.1-5, отличающийся тем, что на этапе сравнения полученной характеристики подпочвенной породы с характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, соответствующим географическому району, сравнивают механический состав почвы на заданной глубине, установленный по полученной характеристике подповерхностной породы, с эталонным механическим составом, установленным по характеристическому эталонному профилю подповерхностной породы.
  7. 7. Способ по любому из пп.1-6, отличающийся тем, что на этапе развертывания измерительного средства измерительное средство (18) внедряют в почву на глубину по меньшей мере 6 дюймов (15 см), в предпочтительном варианте осуществления на глубину по меньшей мере 24 дюйма (60 см).
  8. 8. Способ по любому из пп.1-7, отличающийся тем, что дополнительно выполняют географическую привязку выбранной позиции (44а) к координатной системе средствами Глобальной системы местоопределения (24).
  9. 9. Способ по любому из пп.1-8, отличающийся тем, что привязанная по глубине характеристика подповерхностной породы содержит почвенный разрез с данными, снятыми на нескольких глубинах в выбранной позиции (44а).
  10. 10. Способ по любому из пп.1-9, отличающийся тем, что измерительное средство (18) обладает чувствительностью к свету, отраженному от смежной подповерхностной породы в месте нахождения, а на этапе определения привязанной по глубине характеристики подповерхностной породы формируют привязанное по глубине растрированное изображение подповерхностной породы.
  11. 11. Способ по п.10, отличающийся тем, что собирают и цифровым методом обрабатывают набор изображений смежных подповерхностных пород в процессе внедрения измерительного средства (18) в глубину сквозь подповерхностные породы.
  12. 12. Способ по любому из пп.1-11, отличающийся тем, что дополнительно выполняют полигонометрическую съемку географического района (14) с измерением координат и высот на местности, объединяют данные измерения координат и высот, чтобы синтезировать цифровую модель рельефа, корректируют начало отсчета глубин характеристики подповерхностной породы в каждой из нескольких позиций (44) для проведения измерений в соответствии с цифровой моделью рельефа, объединяют характеристики подповерхностных пород со скорректированным началом отсчета глубин, чтобы синтезировать трехмерную модель характеристик подповерхностных пород.
  13. 13. Способ по любому из пп.1-12, отличающийся тем, что привязанная по глубине характеристика подповерхностной породы содержит совокупность дискретных частных значений, полученных на заданных глубинах в выбранной позиции (44а).
  14. 14. Способ по п.13, отличающийся тем, что заданные глубины (64) выбирают в соответствии с почвенными слоями, выделенными в характеристическом эталонном профиле подповерхностной породы, соответствующем географическому району (14).
    - 13 006531
  15. 15. Способ по любому из пп.13 и 14, отличающийся тем, что дискретные частные значения разнесены по высоте в соответствии с толщиной почвенного слоя, входящей в характеристический эталонный профиль подповерхностной породы.
  16. 16. Способ определения характеристик подповерхностных условий в выбранном географическом районе (14), предварительно охарактеризованном в целом соответствующим определенным характеристическим эталонным профилем подповерхностных почв, заключающийся в том, что развертывают средство (18, 20) измерения параметра почв в выбранной позиции (44а) в пределах географического района (14), определяют по сигналу, поступающему от развернутого средства, привязанную по глубине характеристику почвы в выбранной позиции, сравнивают полученную характеристику почвы с характеристическим эталонным профилем подповерхностных почв, соответствующим географическому району, чтобы определить корреляцию между характеристическим эталонным почвенным профилем и привязанной по глубине характеристикой почвы, определенной по сигналу, поступившему от развернутого средства (18, 20), выбирают следующую позицию развертывания измерительного средства (44Ь) в пределах выбранного географического района (14) на основании упомянутой корреляции.
  17. 17. Способ по п.16, отличающийся тем, что дополнительно развертывают средство (18) подповерхностных измерений в упомянутой следующей позиции развертывания средства (44Ь) измерения, определяют по сигналу, поступающему от развернутого средства подповерхностных измерений, вторую привязанную по глубине характеристику почвы, сравнивают вторую привязанную по глубине характеристику почвы с характеристическим эталонным профилем подповерхностных почв, соответствующим географическому району, чтобы определить вторую корреляцию между характеристическим эталонным почвенным профилем и второй привязанной по глубине характеристикой почвы, выбирают третью позицию развертывания средства (44с) измерения в пределах выбранного географического района (14) на основании обеих полученных корреляций.
  18. 18. Способ по любому из пп.16 или 17, отличающийся тем, что географический район (14) соответствует одному ограниченному участку среди ограниченных областей на карте, причем каждый ограниченный участок характеризуется соответствующим ему характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород.
  19. 19. Способ по любому из пп.16-18, отличающийся тем, что привязанная по глубине характеристика подповерхностной породы содержит цифровой разрез свойств почвы в виде функции глубины.
  20. 20. Способ по п.19, отличающийся тем, что на этапе сравнения полученной характеристики подповерхностной породы с характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, соответствующим географическому району, сравнивают глубину границы почвенного слоя, установленную по разрезу свойств почвы, с эталонной глубиной границы слоя, установленной по характеристическому эталонному профилю подповерхностных пород.
  21. 21. Способ по любому из пп.19 или 20, отличающийся тем, что характеристический эталонный профиль подповерхностных пород состоит из цифрового почвенного разреза эталонного профиля, содержащего по меньшей мере около 10 привязанных по глубине дискретных частных значений, а упомянутая корреляция составляет расчетную численную величину, характеризующую степень сходства между цифровым разрезом свойств почвы и цифровым почвенным разрезом эталонного профиля.
  22. 22. Способ по любому из пп.16-21, отличающийся тем, что средство (18,20) измерения параметров почв развертывают по меньшей мере в трех первоначальных позициях (44) в пределах географического района (14), чтобы определить привязанную по глубине характеристику почвы в каждой из первоначальных позиций, а на этапе сравнения сравнивают полученные характеристики почвы между собой и с характеристическим эталонным профилем подповерхностных почв, соответствующим географическому району, чтобы определить корреляцию между привязанными по глубине характеристиками почвы в первоначальных позициях и между привязанными по глубине характеристиками почвы и характеристическим эталонным почвенным профилем.
  23. 23. Способ по п.22, отличающийся тем, что следующую позицию развертывания измерительного средства (44) в пределах выбранного географического района (14) выбирают на основании корреляции между привязанными по глубине характеристиками почвы в первоначальных позициях.
  24. 24. Способ по любому из пп.16-23, отличающийся тем, что синтезируют трехмерную модель характеристики почвы по привязанным по глубине характеристикам почвы, полученным в нескольких позициях (44) в пределах географического района (14).
  25. 25. Способ по п.24, отличающийся тем, что дополнительно трехмерную модель корректируют, когда снимают данные в дополнительных позициях (44) в пределах географического района (14).
  26. 26. Способ по любому из пп.24 или 25, отличающийся тем, что трехмерную модель синтезируют цифровыми методами точечной оценки Криджинга.
    - 14 006531
  27. 27. Способ по любому из пп.16-26, отличающийся тем, что на этапе сравнения полученной характеристики подповерхностной породы с характеристическим эталонным профилем подповерхностных пород, соответствующим географическому району (14), сравнивают механический состав почвы на заданной глубине, установленный по полученной характеристике подповерхностной породы, с эталонным механическим составом, установленным по характеристическому эталонному профилю подповерхностных пород.
  28. 28. Способ по любому из пп.16-27, отличающийся тем, что на этапе развертывания средства (18) средство (18) внедряют в почву на глубину по меньшей мере 6 дюймов (15 см).
  29. 29. Способ по любому из пп.16-28, отличающийся тем, что привязанная по глубине характеристика подповерхностной породы содержит почвенный разрез с данными, снятыми на нескольких глубинах в выбранной позиции (44).
  30. 30. Способ по любому из пп.16-29, отличающийся тем, что дополнительно выполняют полигонометрическую съемку географического района (14) с измерением координат и высот на местности, объединяют данные измерения координат и высот, чтобы синтезировать цифровую модель рельефа, корректируют начало отсчета глубин характеристики подповерхностной породы в каждой из нескольких позиций (44) для проведения измерений в соответствии с цифровой моделью рельефа, и затем объединяют характеристики подповерхностных пород со скорректированным началом отсчета, чтобы синтезировать трехмерную модель характеристик подповерхностных пород.
  31. 31. Способ по любому из пп.16-30, отличающийся тем, что привязанная по глубине характеристика подповерхностной породы содержит совокупность дискретных частных значений, полученных на заданных глубинах (64) в выбранной позиции (44).
  32. 32. Способ по п.31, отличающийся тем, что заданные глубины (64) выбирают в соответствии с почвенными слоями, выделенными в характеристическом эталонном профиле подповерхностных пород, соответствующем географическому району.
  33. 33. Способ по любому из пп.31 и 32, отличающийся тем, что дискретные частные значения разнесены по высоте в соответствии с толщиной почвенного слоя, входящей в характеристический эталонный профиль подповерхностных пород.
  34. 34. Способ определения характеристик подповерхностных условий в выбранном географическом районе, предварительно отснятом, чтобы выделить в пределах района отдельные зоны, соответствующие эталонным почвенным сериям с относящимся к ним описанием почвенных слоев, соответствующих почвенным сериям и свойствами почв, общими для каждого слоя, заключающийся в том, что выбирают позицию (44) для проведения измерений в каждой выделенной зоне (40), развертывают средство (18,20) измерения в выбранной позиции (44) в пределах географического района, причем конструкция средства обеспечивает чувствительность к выбранному параметру подповерхностных пород, определяют по сигналу, поступающему от развернутого средства (18, 20), характеристику подповерхностной породы на нескольких дискретных глубинах (64), соответствующих координатам слоев, определенных в описании эталонных почвенных серий.
  35. 35. Способ по п.34, отличающийся тем, что дополнительно сравнивают полученную характеристику подповерхностной породы со свойствами почвенного слоя, перечисленными в описании эталонных почвенных серий.
  36. 36. Способ определения свойств подповерхностных пород поля (26), заключающийся в том, что двигают исследовательскую платформу (16) в поле, при этом платформа содержит раму для установки средства измерения, чтобы внедрять зонд (17) в верхний слой почвы поля в выбранных позициях (44) и одновременно принимать от зонда сигналы, отражающие характеристику подповерхностной породы, перемещают исследовательскую платформу (16) в несколько точек вдоль границы (28) поля, чтобы определить периметр поля, подключают исследовательскую платформу (16) к удаленному сетевому серверу (32) по беспроводному каналу (34) передачи данных, загружают запрос доступа к данным сегмента эталонной карты из исследовательской платформы в удаленный сетевой сервер (32), при этом запрос содержит представление установленного периметра поля, получают пакет (35) данных сегмента эталонной карты из удаленного сетевого сервера (32) по беспроводному каналу (34) передачи данных, при этом пакет данных содержит выделенный блок базы данных эталонной карты, охватывающий географическую область, содержащую поле (26), а выделенный блок имеет протяженность и адрес, выбранные на удаленном сетевом сервере (32) в соответствии с запросом доступа к данным сегмента карты, загруженным из исследовательской платформы (16), внедряют зонд (17) в верхний слой почвы в первой выбранной позиции (44) в пределах поля, регистрируют данные характеристики подповерхностной породы, принимаемые от внедряемого зонда,
    - 15 006531 оценивают зарегистрированные данные характеристики подповерхностной породы сравнением зарегистрированных данных характеристики подповерхностной породы с данными из пакета данных сегмента эталонной карты.
  37. 37. Способ по п.36, отличающийся тем, что запрос доступа к данным сегмента эталонной карты содержит также указание о назначении данных, получаемых при определении свойств подповерхностных пород.
  38. 38. Способ по любому из пп.36 или 37, отличающийся тем, что беспроводной канал передачи данных содержит промежуточный сервер, расположенный за пределами поля, а промежуточный сервер предназначен для приема и интерпретации запроса доступа к данным сегмента эталонной карты, выбора, в соответствии с запросом, сервера из множества конкретных сетевых серверов картографических данных (37), загрузки из каждого выбранного сервера выделенного блока соответствующей базы данных эталонной карты, формирования упомянутого пакета данных (35) сегмента эталонной карты, загрузки упомянутого пакета данных сегмента эталонной карты в исследовательскую платформу (16).
  39. 39. Способ по любому из пп.36-38, отличающийся тем, что после регистрации данных характеристики подповерхностной породы, принимаемых от внедряемого зонда (17), определяют последующие необходимые исследовательские работы в пределах поля (26), в зависимости от данных, принятых в первой выбранной позиции (44).
EA200400619A 2001-11-01 2002-10-24 Способ почвенной и топографической съёмки EA006531B1 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US09/998,863 US6597992B2 (en) 2001-11-01 2001-11-01 Soil and topography surveying
PCT/US2002/034049 WO2003038730A1 (en) 2001-11-01 2002-10-24 Soil and topography surveying

Publications (2)

Publication Number Publication Date
EA200400619A1 EA200400619A1 (ru) 2004-12-30
EA006531B1 true EA006531B1 (ru) 2006-02-24

Family

ID=25545629

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EA200400619A EA006531B1 (ru) 2001-11-01 2002-10-24 Способ почвенной и топографической съёмки

Country Status (12)

Country Link
US (3) US6597992B2 (ru)
EP (1) EP1451752B1 (ru)
CN (1) CN100468424C (ru)
AT (1) ATE547762T1 (ru)
BR (1) BR0206259A (ru)
CA (1) CA2465537A1 (ru)
EA (1) EA006531B1 (ru)
IL (2) IL161629A0 (ru)
PL (1) PL373474A1 (ru)
UA (1) UA78725C2 (ru)
WO (1) WO2003038730A1 (ru)
ZA (1) ZA200403210B (ru)

Families Citing this family (126)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6937939B1 (en) * 1999-07-08 2005-08-30 Tokyo University Of Agriculture And Technology Tlo Co., Ltd. Soil measuring instrument, soil measurement assisting device and method, recorded medium on which a program is recorded, recorded medium on which data is recorded, application amount controller, application amount determining device, method for them, and farm working determination assisting system
US6904160B2 (en) * 2000-10-18 2005-06-07 Red Hen Systems, Inc. Method for matching geographic information with recorded images
FR2834797B1 (fr) * 2002-01-14 2004-10-08 Geophysique Cie Gle Procede de filtrage de donnees, notamment de types sismiques, par analyse krigeante
CN100489871C (zh) * 2002-09-23 2009-05-20 哥伦比亚技术公司 地下污染检测和分析系统、方法和计算机程序产品
US7457758B2 (en) * 2003-02-10 2008-11-25 South Dakota School Of Mines And Technology Method and apparatus for generating standardized carbon emission reduction credits
US7415418B2 (en) * 2003-02-10 2008-08-19 South Dakota School Of Mines And Technology Method and apparatus for generating standardized environmental benefit credits
US7827873B2 (en) * 2003-03-13 2010-11-09 Burton James D Soil sampling apparatus and method
WO2004083531A2 (en) * 2003-03-13 2004-09-30 Burton James D Soil sampler apparatus and method
US8639416B2 (en) 2003-03-20 2014-01-28 Agjunction Llc GNSS guidance and machine control
US8634993B2 (en) 2003-03-20 2014-01-21 Agjunction Llc GNSS based control for dispensing material from vehicle
US9002565B2 (en) 2003-03-20 2015-04-07 Agjunction Llc GNSS and optical guidance and machine control
US7066276B1 (en) * 2003-10-14 2006-06-27 Wilcox Alan R Method and apparatus for excavating earth to a desired depth
US7231298B2 (en) * 2004-01-22 2007-06-12 Janiece R Hnilica-Maxwell Environment detection system
US7467810B2 (en) * 2004-07-07 2008-12-23 Sensors & Software Inc. Apparatus for transporting a sensor
US20060025969A1 (en) * 2004-07-30 2006-02-02 Conocophillips Company Method for converting a geologic panel into a simulator format
US20060030990A1 (en) * 2004-08-06 2006-02-09 Anderson Noel W Method and system for estimating an agricultural management parameter
US20080018346A1 (en) * 2004-09-10 2008-01-24 Mehrdad Mehdizadeh System for Detecting an Interface Between First and Second Strata of Materials
WO2006031563A2 (en) * 2004-09-10 2006-03-23 E.I. Dupont De Nemours And Company Method for detecting an interface between first and second strata of materials
US20080297159A1 (en) * 2004-09-10 2008-12-04 Mehrdad Mehdizadeh Sensing Apparatus for Detecting an Interface Between First and Second Strata of Materials
US20060191319A1 (en) * 2004-12-17 2006-08-31 Kurup Pradeep U Electronic nose for chemical sensing
US10036249B2 (en) * 2005-05-31 2018-07-31 Caterpillar Inc. Machine having boundary tracking system
US20070005451A1 (en) * 2005-06-10 2007-01-04 Pioneer Hi-Bred International, Inc. Crop value chain optimization
WO2006135880A2 (en) * 2005-06-10 2006-12-21 Pioneer Hi-Bred International, Inc. Method for use of environmental classification in product selection
US20060282467A1 (en) * 2005-06-10 2006-12-14 Pioneer Hi-Bred International, Inc. Field and crop information gathering system
US20070039745A1 (en) * 2005-08-18 2007-02-22 Deere & Company, A Delaware Corporation Wireless subsoil sensor network
ATE518177T1 (de) * 2005-10-07 2011-08-15 Saab Ab Verfahren und vorrichtung zur routenplanung
US8942483B2 (en) 2009-09-14 2015-01-27 Trimble Navigation Limited Image-based georeferencing
US7443298B2 (en) * 2006-02-15 2008-10-28 International Business Machines Corporation Dynamic boundary mapping using position-determination systems
US8089390B2 (en) 2006-05-16 2012-01-03 Underground Imaging Technologies, Inc. Sensor cart positioning system and method
US9646415B2 (en) * 2006-05-16 2017-05-09 Underground Imaging Technologies, Inc. System and method for visualizing multiple-sensor subsurface imaging data
WO2008005837A2 (en) * 2006-06-30 2008-01-10 Global Precision Solutions, Llp. System and method for digging navigation
US20080086340A1 (en) * 2006-10-04 2008-04-10 Pioneer Hi-Bred International, Inc. Crop quality insurance
US7628059B1 (en) * 2006-11-22 2009-12-08 The Toro Company Mobile turf instrument apparatus having driven, periodically insertable, ground penetrating probe assembly
FR2910634B1 (fr) * 2006-12-26 2009-02-13 Veolia Proprete Sa Procede et robot automoteur autonome pour une surveillance des emissions gazeuses diffuses emanant d'un site emissif
WO2008083062A1 (en) 2006-12-29 2008-07-10 Pioneer Hi-Bred International, Inc. Automated location-based information recall
US20080180322A1 (en) * 2007-01-26 2008-07-31 Mohammad Mojahedul Islam Method and system for wireless tracking of utility assets
US7889124B2 (en) * 2007-01-26 2011-02-15 Mohammad Mojahedul Islam Handheld wireless utility asset mapping device
EP2153249A1 (en) * 2007-05-24 2010-02-17 Geco Technology B.V. Near surface layer modeling
US8319165B2 (en) * 2007-07-03 2012-11-27 Holland Kyle H Variable rate chemical management for agricultural landscapes
US8290204B2 (en) 2008-02-12 2012-10-16 Certusview Technologies, Llc Searchable electronic records of underground facility locate marking operations
US8672225B2 (en) 2012-01-31 2014-03-18 Ncr Corporation Convertible barcode reader
US8532342B2 (en) 2008-02-12 2013-09-10 Certusview Technologies, Llc Electronic manifest of underground facility locate marks
CA2707246C (en) 2009-07-07 2015-12-29 Certusview Technologies, Llc Automatic assessment of a productivity and/or a competence of a locate technician with respect to a locate and marking operation
US8280631B2 (en) 2008-10-02 2012-10-02 Certusview Technologies, Llc Methods and apparatus for generating an electronic record of a marking operation based on marking device actuations
US8120362B2 (en) * 2008-07-05 2012-02-21 Westerngeco L.L.C. Surveying a subterranean structure using electromagnetic measurements and microorganism content data
US8195682B2 (en) * 2008-08-29 2012-06-05 Empire Technology Development Llc. Topographical analysis system
US8615362B2 (en) * 2008-10-10 2013-12-24 Westerngeco L.L.C. Near-surface geomorphological characterization based on remote sensing data
US9356925B2 (en) * 2008-10-31 2016-05-31 GM Global Technology Operations LLC Apparatus and method for providing location based security for communication with a remote device
US8477151B2 (en) * 2008-11-18 2013-07-02 At&T Intellectual Property I, L.P. Boundary delineation system
US8902251B2 (en) 2009-02-10 2014-12-02 Certusview Technologies, Llc Methods, apparatus and systems for generating limited access files for searchable electronic records of underground facility locate and/or marking operations
US8572193B2 (en) 2009-02-10 2013-10-29 Certusview Technologies, Llc Methods, apparatus, and systems for providing an enhanced positive response in underground facility locate and marking operations
US8694519B2 (en) 2009-03-03 2014-04-08 Empire Technology Development, Llc Real estate analysis system
US20110010213A1 (en) * 2009-07-09 2011-01-13 Pioneer Hi-Bred International, Inc. Method for capturing and reporting relevant crop genotype-specific performance information to scientists for continued crop genetic improvement
US8897541B2 (en) * 2009-09-14 2014-11-25 Trimble Navigation Limited Accurate digitization of a georeferenced image
US8760966B2 (en) * 2009-10-08 2014-06-24 Westerngeco L.L.C. Joint interpretation of Rayleigh waves and remote sensing for near-surface geology
US9173337B2 (en) 2009-10-19 2015-11-03 Efc Systems, Inc. GNSS optimized control system and method
EP2503867B1 (en) 2009-11-25 2018-04-25 Aarhus Universitet System for reducing compaction of soil
US8583372B2 (en) 2009-12-07 2013-11-12 Certusview Technologies, Llc Methods, apparatus, and systems for facilitating compliance with marking specifications for dispensing marking material
CN101901244B (zh) * 2010-01-07 2013-07-17 深圳市勘察测绘院有限公司 地质地理信息系统处理方法
AU2011235120B2 (en) * 2010-03-31 2014-11-06 Earthtec Solutions Llc Environmental monitoring
US8955401B1 (en) 2010-04-06 2015-02-17 James D. Burton Vehicle-mounted soil sampling apparatus
WO2011150353A1 (en) 2010-05-28 2011-12-01 Gvm, Inc. Remote management system for equipment
WO2012033602A1 (en) 2010-08-11 2012-03-15 Steven Nielsen Methods, apparatus and systems for facilitating generation and assessment of engineering plans
US8594897B2 (en) * 2010-09-30 2013-11-26 The Curators Of The University Of Missouri Variable product agrochemicals application management
US10115158B2 (en) 2010-10-25 2018-10-30 Trimble Inc. Generating a crop recommendation
US9213905B2 (en) 2010-10-25 2015-12-15 Trimble Navigation Limited Automatic obstacle location mapping
US8855937B2 (en) 2010-10-25 2014-10-07 Trimble Navigation Limited Crop characteristic estimation
US9058633B2 (en) 2010-10-25 2015-06-16 Trimble Navigation Limited Wide-area agricultural monitoring and prediction
US9846848B2 (en) 2010-10-25 2017-12-19 Trimble Inc. Exchanging water allocation credits
US8768667B2 (en) 2010-10-25 2014-07-01 Trimble Navigation Limited Water erosion management incorporating topography, soil type, and weather statistics
US9408342B2 (en) 2010-10-25 2016-08-09 Trimble Navigation Limited Crop treatment compatibility
EP2661645B1 (en) * 2011-01-04 2019-08-28 The Climate Corporation Methods for generating soil maps and application prescriptions
MX2013009938A (es) * 2011-03-02 2013-12-02 Genscape Intangible Holding Inc Metodo y sistema para determinar una cantidad de un producto energetico liquido en almacenamiento en una caverna subterranea.
WO2012142050A1 (en) 2011-04-10 2012-10-18 Earthtec Solutions Llc Methods and systems for monitoring crop management and transport
US8671741B2 (en) 2011-06-29 2014-03-18 Trimble Navigation Limited Extendable moisture content sensing system
WO2013012826A1 (en) 2011-07-15 2013-01-24 Earthtec Solutions Llc Crop-specific automated irrigation and nutrient management
US8573074B1 (en) * 2011-09-22 2013-11-05 Ronald Marker Vehicle mounted soil sampler
US20130155102A1 (en) * 2011-12-20 2013-06-20 Honeywell International Inc. Systems and methods of accuracy mapping in a location tracking system
US8827001B2 (en) 2012-01-17 2014-09-09 Cnh Industrial America Llc Soil monitoring system
CA2770216C (en) * 2012-03-02 2016-10-18 Phantom Ag Ltd. Method and system for identifying management zones for variable-rate crop inputs
US9585301B1 (en) * 2013-04-15 2017-03-07 Veris Technologies, Inc. Agricultural planter with automatic depth and seeding rate control
US11185009B2 (en) 2013-04-15 2021-11-30 Veris Technologies, Inc. System and method for on-the-go measurements of temperature and dielectric properties of soil and other semi-solid materials
KR20140131090A (ko) * 2013-05-03 2014-11-12 한국전자통신연구원 과수용 반사판 관리 장치 및 이를 이용한 방법
US9864094B2 (en) 2013-05-17 2018-01-09 The Climate Corporation System for soil moisture monitoring
US8849523B1 (en) * 2013-05-20 2014-09-30 Elwha Llc Systems and methods for detecting soil characteristics
CN103400405B (zh) * 2013-08-01 2014-06-11 国家海洋局第二海洋研究所 基于海底数字水深模型特征提取的多波束水深图构建方法
CN103438869B (zh) * 2013-08-28 2015-08-12 中国水利水电科学研究院 一种大尺度植被覆盖度航空动态获取系统
US11073448B1 (en) 2013-09-13 2021-07-27 Soil Analytics Soil sampling assembly
US9534464B1 (en) 2013-09-13 2017-01-03 Soil Analytics, LLC Soil sampling assembly
US10866227B2 (en) 2014-02-03 2020-12-15 Goldin-Rudahl Systems, Inc. Early warning system for road, runway, and railway failures
US9988845B2 (en) * 2014-04-09 2018-06-05 Jack D. Pierce Vibrating soil probe
US20150305226A1 (en) * 2014-04-25 2015-10-29 Cnh Industrial America Llc System and method for sensor-based crop management
US10311531B2 (en) * 2014-06-18 2019-06-04 Craig Frendling Process for real property surveys
US10402835B2 (en) * 2014-07-16 2019-09-03 Raytheon Company Agricultural situational awareness tool
PT107937B (pt) 2014-10-02 2017-08-16 Introsys - Integration For Robotic Systems - Integração De Sist Roboticos S A Robô móvel de serviço com capacidade de recolha de amostras de solo e biológicas para monitorização ambiental
CN104406582B (zh) * 2014-11-28 2017-02-22 中国石油天然气集团公司 一种基于测井信息建立的平面井位导航系统及方法
US9904747B2 (en) * 2015-03-19 2018-02-27 Trimble Inc. Agricultural terrain forming based on soil modeling
US10013509B2 (en) * 2015-03-19 2018-07-03 Trimble Inc. Agricultural drainage design based on soil modeling
DE102015206404A1 (de) 2015-04-10 2016-10-13 Robert Bosch Gmbh Bodensensoranordnung und entsprechendes Bodenprofil-Bestimmungsverfahren
UA127159C2 (uk) * 2015-05-08 2023-05-24 Зе Клаймет Корпорейшн Відображення та аналіз робочого шару для здійснення моніторингу, контролю та взаємодії з оператором
US20170042081A1 (en) * 2015-08-10 2017-02-16 360 Yield Center, Llc Systems, methods and apparatuses associated with soil sampling
US11067560B2 (en) 2015-09-09 2021-07-20 Veris Technologies, Inc. System for measuring multiple soil properties using narrow profile sensor configuration
US20170286574A1 (en) * 2016-03-31 2017-10-05 United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Predictive soil analysis
CN112904862A (zh) * 2016-04-15 2021-06-04 苏州宝时得电动工具有限公司 导航装置、设备及自移动机器人
FR3054313B1 (fr) 2016-07-21 2020-09-25 Renault Trucks Defense Methode de calcul d'un itineraire pour un engin tout terrain
US11544296B1 (en) * 2016-09-15 2023-01-03 Winfield Solutions, Llc Systems and methods for spatially-indexing agricultural content
AU2017355315B2 (en) 2016-11-07 2023-12-14 Climate Llc Work layer imaging and analysis for implement monitoring, control and operator feedback
US10729052B1 (en) 2017-01-11 2020-08-04 Veris Technologies, Inc. System and method for measuring soil conductivity using existing farm implements
US10914054B2 (en) 2017-11-07 2021-02-09 ModernAg, Inc. System and method for measurement and abatement of compaction and erosion of soil covering buried pipelines
US10853377B2 (en) * 2017-11-15 2020-12-01 The Climate Corporation Sequential data assimilation to improve agricultural modeling
CN109343125B (zh) * 2018-09-03 2020-04-24 中国科学院南京土壤研究所 一种基于探地雷达的红壤关键带地下结构空间预测方法
CN113038823B (zh) * 2018-10-31 2023-05-30 克莱米特有限责任公司 自动化样本采集和跟踪系统
US20220049606A1 (en) * 2018-12-18 2022-02-17 Technological Resources Pty. Limited Automated Updating of Geological Model Boundaries for Improved Ore Extraction
DE102019206222A1 (de) * 2019-04-30 2020-11-05 Siemens Aktiengesellschaft Steuerung eines Schiffes
CN110130302B (zh) * 2019-05-21 2021-03-16 温岭市南光地质仪器有限公司 静力触探测斜系统及测斜方法
KR20210001689A (ko) * 2019-06-28 2021-01-06 두산인프라코어 주식회사 유용토와 사토량 정보를 고려한 토량배분계획 수립 시스템
US11470763B2 (en) 2019-11-07 2022-10-18 Cnh Industrial Canada, Ltd. System and method for determining subsurface soil layer characteristics based on RADAR and load data
TWI706123B (zh) * 2019-12-19 2020-10-01 台灣電力股份有限公司 一種水鳥之大規模棲息點位之水深測量方法
CN112731381A (zh) * 2020-12-16 2021-04-30 华南农业大学 一种利用安卓调试桥以及车载雷达智能检测土壤硬质异物方法
US11849662B2 (en) 2021-03-16 2023-12-26 Cnh Industrial Canada, Ltd. System and method for identifying soil layers within an agricultural field
US20220317107A1 (en) * 2021-03-31 2022-10-06 Landscan Llc Precision site characterization using digital twin
CN113189672B (zh) * 2021-04-20 2023-04-07 山东大学 一种基于多属性反演的隧道超前地质预报方法
GB2609515A (en) * 2022-01-14 2023-02-08 E Nano Ltd Apparatus for collecting data from a sports field
CN114971234B (zh) * 2022-05-11 2023-04-07 北京中色测绘院有限公司 一种土壤普查技术方法
GB2617646B (en) * 2022-09-14 2024-05-22 Enableiot Ltd Soil analysis system and method
CN116310177B (zh) * 2023-03-22 2023-09-12 速度科技股份有限公司 三维地质地貌扫描信息下的土壤地图协同绘制方法

Family Cites Families (103)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4219776A (en) 1978-08-25 1980-08-26 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for measuring in situ density and fabric of soils
US4403312A (en) 1980-12-30 1983-09-06 Mobil Oil Corporation Three-dimensional seismic data gathering method
JPS57123319A (en) 1981-01-22 1982-07-31 Kiso Jiban Consultant Kk Method and apparatus for subsurface exploration
US4712424A (en) 1984-01-26 1987-12-15 Schlumberger Technology Corp. Quantitative determination by elemental logging of subsurface formation properties
US4722220A (en) 1984-09-28 1988-02-02 Schlumberger Technology Corp. Quantitative determination by elemental logging of subsurface formation properties
US4809790A (en) 1987-09-04 1989-03-07 Manchak Frank Device for sampling soils and retaining volatiles therein and method of using same
US4930110A (en) 1988-07-13 1990-05-29 Atlantic Richfield Company Method for conducting three-dimensional subsurface seismic surveys
US4996421A (en) 1988-10-31 1991-02-26 Amoco Corporation Method an system of geophysical exploration
US5010776A (en) 1989-05-04 1991-04-30 Iit Research Institute Environmental contamination detection and analyzing system and method
US4973970A (en) 1989-07-14 1990-11-27 General Atomics Integrated automated system for waste site characterization
US5063519A (en) * 1989-09-18 1991-11-05 Pacific Energy Landfill gas production testing and extraction method
US5151870A (en) 1989-11-17 1992-09-29 Illinois Tool Works Inc. Apparatus and method for determining a center and measuring with reference thereto
US5150622A (en) 1991-02-19 1992-09-29 Vollweiler Arthur R Vapor probe for soil gas vapor sampler
AU4026093A (en) 1992-04-03 1993-11-08 Foster-Miller Inc. Method and apparatus for obtaining coordinates describing three-dimensional objects of complex and unique geometry using a sampling probe
US5919242A (en) 1992-05-14 1999-07-06 Agri-Line Innovations, Inc. Method and apparatus for prescription application of products to an agricultural field
US5410252A (en) 1992-05-27 1995-04-25 Michael E. Potter Magnetic survey technique for determining subsurface environmental contamination
US5282389A (en) 1992-09-16 1994-02-01 Dawn Equipment Company Apparatus for measuring agricultural yield
US5383114A (en) 1992-10-05 1995-01-17 Western Atlas International, Inc. Method for displaying a volume of seismic data
US5351532A (en) 1992-10-08 1994-10-04 Paradigm Technologies Methods and apparatus for making chemical concentration measurements in a sub-surface exploration probe
US5408182A (en) 1992-11-13 1995-04-18 Rim Tech, Inc. Facility and method for the detection and monitoring of plumes below a waste containment site with radiowave tomography scattering methods
US5316950A (en) 1993-01-21 1994-05-31 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method for quantitative calibration of in situ optical chemical measurements in soils using soil class and characteristics
US5355815A (en) 1993-03-19 1994-10-18 Ag-Chem Equipment Co., Inc. Closed-loop variable rate applicator
US5246862A (en) 1993-03-24 1993-09-21 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Method and apparatus for in-situ detection and determination of soil contaminants
US5375663A (en) 1993-04-01 1994-12-27 Spectra-Physics Laserplane, Inc. Earthmoving apparatus and method for grading land providing continuous resurveying
US5416321A (en) 1993-04-08 1995-05-16 Coleman Research Corporation Integrated apparatus for mapping and characterizing the chemical composition of surfaces
US5519609A (en) 1993-06-30 1996-05-21 Black & Veatch Biosolids tracking system
US5754137A (en) 1993-07-17 1998-05-19 Duerrstein; Georg Process for taking action on productive lands
US5435176A (en) 1993-11-01 1995-07-25 Terranalysis Corporation Hazardous waste characterizer and remediation method and system
ZA948824B (en) 1993-12-08 1995-07-11 Caterpillar Inc Method and apparatus for operating geography altering machinery relative to a work site
US5471391A (en) 1993-12-08 1995-11-28 Caterpillar Inc. Method and apparatus for operating compacting machinery relative to a work site
US5467271A (en) 1993-12-17 1995-11-14 Trw, Inc. Mapping and analysis system for precision farming applications
WO1995018432A1 (en) 1993-12-30 1995-07-06 Concord, Inc. Field navigation system
US5892362A (en) 1994-01-13 1999-04-06 Jesse G. Robison Method and apparatus for spacially continuous two-dimensional imaging of subsurface conditions through surface induction techniques
US5652519A (en) 1994-01-13 1997-07-29 Jesse G. Robison Method and apparatus for measuring pollutants contaminating earth formation
ZA952853B (en) 1994-04-18 1995-12-21 Caterpillar Inc Method and apparatus for real time monitoring and co-ordination of multiple geography altering machines on a work site
FI942218A0 (fi) 1994-05-13 1994-05-13 Modulaire Oy Automatiskt styrningssystem foer obemannat fordon
US5461229A (en) * 1994-06-06 1995-10-24 Unisys Corporation On-the-go optical spectroscopy soil analyzer
US5435399A (en) 1994-07-05 1995-07-25 Concord, Inc. Soil sampler
US5668719A (en) * 1994-08-05 1997-09-16 Tyler Limited Partnership Method of fertilizer application and field treatment
US5497091A (en) 1994-09-01 1996-03-05 Applied Research Associates, Inc. Surface mounted pH sensor for cone penetration testing
US5930730A (en) 1994-12-12 1999-07-27 Amoco Corporation Method and apparatus for seismic signal processing and exploration
US5563949A (en) 1994-12-12 1996-10-08 Amoco Corporation Method of seismic signal processing and exploration
US6044316A (en) 1994-12-30 2000-03-28 Mullins; Donald B. Method and apparatus for navigating a remotely guided brush cutting, chipping and clearing apparatus
US5905036A (en) 1995-01-23 1999-05-18 Board Of Regents, The University Of Texas System Characterization of organic contaminants and assessment of remediation performance in subsurface formations
US5687093A (en) 1995-02-17 1997-11-11 Lockheed Martin Energy Systems, Inc. Integrated system for gathering, processing, and reporting data relating to site contamination
US6236907B1 (en) * 1995-05-30 2001-05-22 Ag-Chem Equipment Co., Inc. System and method for creating agricultural decision and application maps for automated agricultural machines
US5553407A (en) 1995-06-19 1996-09-10 Vermeer Manufacturing Company Excavator data acquisition and control system and method of use
US5539704A (en) 1995-06-23 1996-07-23 Western Atlas International, Inc. Bayesian sequential Gaussian simulation of lithology with non-linear data
AUPN385195A0 (en) 1995-06-29 1995-07-20 Hall, David John A system for monitoring a movement of a vehicle tool
US5681982A (en) 1995-11-01 1997-10-28 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Probe for evaluating seafloor geoacoustic and geotechnical properties
US5721679A (en) 1995-12-18 1998-02-24 Ag-Chem Equipment Co., Inc. Heads-up display apparatus for computer-controlled agricultural product application equipment
US5751576A (en) 1995-12-18 1998-05-12 Ag-Chem Equipment Co., Inc. Animated map display method for computer-controlled agricultural product application equipment
US5838634A (en) 1996-04-04 1998-11-17 Exxon Production Research Company Method of generating 3-D geologic models incorporating geologic and geophysical constraints
RU2169931C2 (ru) 1996-04-12 2001-06-27 Амоко Корпорейшн Способ и устройство для обработки сейсмического сигнала и проведения разведки полезных ископаемых
US6018909A (en) 1996-05-28 2000-02-01 Potts; David A Subsurface soil conditioning
US5673050A (en) 1996-06-14 1997-09-30 Moussally; George Three-dimensional underground imaging radar system
JPH109903A (ja) * 1996-06-19 1998-01-16 Chubu Electric Power Co Inc 地層境界レベルの推定方法
US5798940A (en) 1996-07-05 1998-08-25 Bratton; Wes In situ oxidation reduction potential measurement of soils and ground water
US5771169A (en) 1996-08-29 1998-06-23 Case Corporation Site-specific harvest statistics analyzer
US6195604B1 (en) 1996-09-09 2001-02-27 Agco Limited Tractor with monitoring system
US6047227A (en) 1996-11-19 2000-04-04 Caterpillar Inc. Method and apparatus for operating geography altering machinery relative to a work site
US6029106A (en) 1996-11-22 2000-02-22 Case Corporation Global position correction for the electronic display of field maps
US5870689A (en) 1996-11-22 1999-02-09 Case Corporation Scouting system for an agricultural field
US5878371A (en) 1996-11-22 1999-03-02 Case Corporation Method and apparatus for synthesizing site-specific farming data
US5902343A (en) 1996-11-22 1999-05-11 Case Corporation Automatic scaling of GPS field maps
US5978723A (en) 1996-11-22 1999-11-02 Case Corporation Automatic identification of field boundaries in a site-specific farming system
US5961573A (en) 1996-11-22 1999-10-05 Case Corporation Height control of an agricultural tool in a site-specific farming system
US5938709A (en) 1996-11-22 1999-08-17 Case Corporation Panning display of GPS field maps
US5862512A (en) 1996-11-27 1999-01-19 Colorado School Of Mines Method and apparatus for processing geochemical survey data
SE508317C2 (sv) 1997-01-22 1998-09-21 Roy Eriksson Förfarande och anordning för skogsföryngring varvid området avsöks och lämpliga planteirngssåningsplatser utvärderas
US5835883A (en) 1997-01-31 1998-11-10 Phillips Petroleum Company Method for determining distribution of reservoir permeability, porosity and pseudo relative permeability
US5841282A (en) 1997-02-10 1998-11-24 Christy; Colin Device for measuring soil conductivity
DE19706614A1 (de) 1997-02-20 1998-08-27 Claas Ohg Situationsbezogene programmgesteuerte elektronische Kartenbilddarstellung in einem Kraftfahrzeug
US5809440A (en) 1997-02-27 1998-09-15 Patchen, Inc. Agricultural implement having multiple agents for mapping fields
US5884224A (en) 1997-03-07 1999-03-16 J.R. Simplot Company Mobile mounted remote sensing/application apparatus for interacting with selected areas of interest within a field
US5813798A (en) 1997-03-28 1998-09-29 Whiffen; Greg Piecewise continuous control of groundwater remediation
US5907111A (en) 1997-04-08 1999-05-25 Lockheed Martin Idaho Technologies Company Remotely controlled sensor apparatus for use in dig-face characterization system
US5987383C1 (en) 1997-04-28 2006-06-13 Trimble Navigation Ltd Form line following guidance system
US5887491A (en) 1997-05-14 1999-03-30 Ag-Chem Equipment, Co., Inc. Soil analysis assembly and system
US5995894A (en) 1997-05-27 1999-11-30 Case Corporation System for analyzing spatially-variable harvest data by pass
US5991687A (en) 1997-07-02 1999-11-23 Case Corporation System and method for communicating information related to a geographical area
US5995895A (en) 1997-07-15 1999-11-30 Case Corporation Control of vehicular systems in response to anticipated conditions predicted using predetermined geo-referenced maps
DE19742463B4 (de) 1997-09-26 2007-06-21 Claas Selbstfahrende Erntemaschinen Gmbh Messwerte Kartierungsverfahren
US5995906A (en) 1997-10-03 1999-11-30 Western Atlas International, Inc. Method for reconciling data at seismic and well-log scales in 3-D earth modeling
US6160902A (en) 1997-10-10 2000-12-12 Case Corporation Method for monitoring nitrogen status using a multi-spectral imaging system
US6529615B2 (en) 1997-10-10 2003-03-04 Case Corporation Method of determining and treating the health of a crop
NL1007487C2 (nl) 1997-11-07 1999-05-10 Maasland Nv Middelen voor het regelen van een aangedreven grondbewerkingsmachine op basis van informatie ontleend aan een landkaart.
US6044324A (en) 1997-12-03 2000-03-28 Rockwell Collins, Inc. System approach to stand-alone soil sampling
US6092026A (en) 1998-01-22 2000-07-18 Bp Amoco Corporation Seismic signal processing and exploration
US6041582A (en) 1998-02-20 2000-03-28 Case Corporation System for recording soil conditions
US6199000B1 (en) 1998-07-15 2001-03-06 Trimble Navigation Limited Methods and apparatus for precision agriculture operations utilizing real time kinematic global positioning system systems
US6141614A (en) 1998-07-16 2000-10-31 Caterpillar Inc. Computer-aided farming system and method
US6016713A (en) 1998-07-29 2000-01-25 Case Corporation Soil sampling "on the fly"
US6356830B1 (en) * 1998-08-11 2002-03-12 Purdue Research Foundation System and method for automated measurement of soil pH
US6570999B1 (en) * 1998-08-17 2003-05-27 Ag-Chem Equipment Co., Inc. Soil particle and soil analysis system
US6119069A (en) * 1999-03-01 2000-09-12 Case Corporation System and method for deriving field boundaries using alpha shapes
US6191732B1 (en) 1999-05-25 2001-02-20 Carlson Software Real-time surveying/earth moving system
US6236924B1 (en) 1999-06-21 2001-05-22 Caterpillar Inc. System and method for planning the operations of an agricultural machine in a field
US6119531A (en) 1999-08-03 2000-09-19 Case Corporation Crop sampling system
US6266595B1 (en) 1999-08-12 2001-07-24 Martin W. Greatline Method and apparatus for prescription application of products to an agricultural field
US6249746B1 (en) 1999-11-04 2001-06-19 Phillips Petroleum Company Automated seismic isochron analysis
WO2001095163A1 (en) 2000-06-05 2001-12-13 Ag-Chem Equipment Company, Inc. System and method for creating application maps for site-specific farming
FR2820509B1 (fr) 2001-02-07 2004-05-14 Univ Paris Curie Methode de traitement des mesures de resistivite electrique georeferencees pour la cartographie electrique des sols en temps reel

Also Published As

Publication number Publication date
EP1451752A1 (en) 2004-09-01
US20030200028A1 (en) 2003-10-23
IL161629A (en) 2009-07-20
PL373474A1 (en) 2005-09-05
CN100468424C (zh) 2009-03-11
EP1451752A4 (en) 2010-09-01
EP1451752B1 (en) 2012-02-29
UA78725C2 (en) 2007-04-25
US20050192752A1 (en) 2005-09-01
US7254485B2 (en) 2007-08-07
EA200400619A1 (ru) 2004-12-30
US6597992B2 (en) 2003-07-22
US6959245B2 (en) 2005-10-25
WO2003038730A1 (en) 2003-05-08
CN1605083A (zh) 2005-04-06
IL161629A0 (en) 2004-09-27
ZA200403210B (en) 2005-05-18
BR0206259A (pt) 2003-12-23
CA2465537A1 (en) 2003-05-08
ATE547762T1 (de) 2012-03-15
US20030083819A1 (en) 2003-05-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EA006531B1 (ru) Способ почвенной и топографической съёмки
Gish et al. Evaluating use of ground‐penetrating radar for identifying subsurface flow pathways
Frances et al. Topsoil thickness prediction at the catchment scale by integration of invasive sampling, surface geophysics, remote sensing and statistical modeling
Dal Bo et al. Geophysical imaging of regolith in landscapes along a climate and vegetation gradient in the Chilean coastal cordillera
Schneider et al. 3D initial sediment distribution and quantification of mass balances of an artificially-created hydrological catchment based on DEMs from aerial photographs using GOCAD
Kvamme Archaeological prospecting at the double ditch state historic site, North Dakota, USA
Alrehaili et al. Use of remote sensing, GIS and groundwater monitoring to estimate artificial groundwater recharge in Riyadh, Saudi Arabia
Guimarães et al. Visual interpretation of satellite and aerial images to identify and study the evolution of inadequate urban waste disposal sites
Scheib et al. Multidisciplinary characterisation and modelling of a small upland catchment in Scotland
Johnston et al. Re-introducing the benefits of terrain mapping for pipeline routing and design
Lindborg Description of surface systems. Preliminary site description Simpevarp sub area-Version 1.2
AU2002348400A1 (en) Soil and topography surveying
Tilly et al. Investigating the Surface and Subsurface in Karstic Regions–Terrestrial Laser Scanning versus Low-Altitude Airborne Imaging and the Combination with Geophysical Prospecting
MXPA04004195A (es) Inspeccion de suelos y topografia.
Tsiboah 2D Resistivity and Time-Domain EM in aquifer mapping: a case study, north of Lake Naivasha, Kenya
Gangopadhyay et al. Land Resource Inventory and Mapping: Tools and Techniques
Hewitt et al. Qualitative survey
Bisson et al. GIS database for the assessment of debris flow hazard in two areas of Campania region (southern Italy)
Bernardini et al. Trmun (north-eastern Italy): Multi-scale remote and ground-based sensing of a Bronze Age and post-Roman fortification
Cena Proximate Sensing and Computer Modeling to Enhance Food and Water Security by Improving Agricultural Water Management
Blake Conserving world heritage in climate change (d) futures: building understanding of precipitation impacts through innovative hydrological-based solutions
Ambrose et al. The 3D Soils Modelling Project: results, feedback and recommendations of the Brackenhurst site survey 2005
Kirkitadze et al. Photogrammetric technique in earth sciences, application from Vardzia rock-cut city complex study
Clarke 2 Park Close, Yaxley, Cambridgeshire
Chamorro Lopez Prediction of the Variability of Soil Depth Using Qualitative and Quantitative Geomorhological Information: Sierra Nevada, CA, USA

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s)

Designated state(s): AM AZ BY KZ KG MD TJ TM RU