ES2884675T3 - Análisis y corrección remotos del estado del cultivo - Google Patents
Análisis y corrección remotos del estado del cultivo Download PDFInfo
- Publication number
- ES2884675T3 ES2884675T3 ES10762257T ES10762257T ES2884675T3 ES 2884675 T3 ES2884675 T3 ES 2884675T3 ES 10762257 T ES10762257 T ES 10762257T ES 10762257 T ES10762257 T ES 10762257T ES 2884675 T3 ES2884675 T3 ES 2884675T3
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- crop
- irrigation
- sensor
- base station
- plant
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
- A01G25/00—Watering gardens, fields, sports grounds or the like
- A01G25/16—Control of watering
- A01G25/167—Control by humidity of the soil itself or of devices simulating soil or of the atmosphere; Soil humidity sensors
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
- G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/26—Pc applications
- G05B2219/2625—Sprinkler, irrigation, watering
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Soil Sciences (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Un método para el análisis remoto y la corrección automatizada de las necesidades de agua de un cultivo, que comprende: (a) capturar al menos una característica del cultivo seleccionada del grupo que consiste en: temperatura del dosel, grosor de la hoja, diámetro del tallo, color del dosel y humedad de la hoja, de al menos un sensor de cultivo (20, 22) programado para tomar lecturas en cualquier horario que desee el agricultor, dicho sensor de cultivo colocado en un campo y con capacidad para transmitir la característica de cultivo capturada a una estación base de campo, en la que una de dichas al menos una característica de cultivo es la temperatura del dosel, en la que la temperatura del dosel se mide mediante un sensor de cultivo colocado para poder medir la parte superior de las hojas de la planta; (b) capturar una característica climatológica de al menos un sensor (24, 26, 28) programado para tomar lecturas en cualquier horario que desee el agricultor, el sensor colocado en el campo o cableado a la estación base de campo, en el que la característica climatológica se selecciona del grupo que consiste en: lluvia, presión barométrica, temperatura ambiente, humedad, velocidad del viento y radiación solar; (c) transmitir la característica del cultivo a la estación base de campo (34); (d) transmitir las características climatológicas a la estación base de campo (34); (e) transmitir las características del cultivo y las características climatológicas desde la estación base (34) de campo a un procesador, (f) programar dicho procesador con: (1) parámetros conocidos de la planta, incluyendo dichos parámetros de la planta valores y fórmulas para calcular el estado del cultivo en correlación con los niveles de hidratación del cultivo deseados, (2) una pluralidad de coeficientes de cultivo específicos para los valores de entrada del usuario del tipo de cultivo, la ubicación de crecimiento y las condiciones del suelo, en el que dichos coeficientes del cultivo se seleccionan del grupo que consiste en: tiempo de estrés de la planta, temperatura del dosel menos temperatura óptima, entrada del sensor, contenido de humedad del suelo, coste del agua, precio del cultivo, asignación de agua restante, altas temperaturas futuras previstas, porcentaje de rendimiento deseado, porcentaje de margen deseado, condiciones del mercado, pronóstico del tiempo y coste de la energía; y (3) al menos un algoritmo capaz de generar una decisión de riego correlacionando las características del cultivo y las características climatológicas con los parámetros conocidos de la planta y al menos un coeficiente de cultivo; (g) una etapa en el que dicho procesador usa algoritmos almacenados para correlacionar las características del cultivo y las características climatológicas con los parámetros conocidos de la planta y al menos un coeficiente de cultivo para determinar las necesidades de agua de la planta y calcula y genera una decisión de riego; (h) transmitir la decisión de riego a la estación base (34) de campo de ejecutar una función de riego y a un usuario final.
Description
DESCRIPCIÓN
Análisis y corrección remotos del estado del cultivo
Antecedentes de la invención
1. Campo de la invención
El campo de la invención es el del análisis y corrección remotos del estado del cultivo, es decir, a través de un sofisticado sistema de recolección de datos, análisis informático y respuesta de riego remoto que incluye alertas de estado al usuario final. En el método y controlador desvelados de acuerdo con la invención, el estado del cultivo se controla y gestiona de forma remota mediante la recopilación y el análisis de múltiples flujos de datos, incluidas las características del cultivo que pueden incluir variables biológicas y ambientales. Los datos se transmiten a un servidor donde se correlacionan con algoritmos personalizados que pueden incluir variables económicas para poder formular por ordenador una decisión de riego que luego es ejecutada de forma manual o remota por el usuario final o de forma automatizada por señal a la estación base del campo de riego.
2. Descripción de la técnica relacionada
En Estados Unidos, el 80 % de toda el agua dulce consumida es para riego. De esa cantidad, el 70 % se utiliza para la agricultura. Estados Unidos utiliza casi 83 billones de galones de agua al año para regar unos 53 millones de acres. La mayoría (44 %) de la superficie irrigada utiliza técnicas de alimentación por gravedad o "inundación". El riego de pivote central controla un 41 % adicional. El riego por goteo es la aplicación lenta de agua directamente en el área de la raíz de la planta y se usa el 5 % del tiempo. Proporciona una eficiencia de agua aplicada del 95 % al99 %, mucho más alta que los métodos de alimentación por gravedad o pivote central.
Incluso con el riego por goteo, sin embargo, sigue existiendo una tendencia al riego excesivo. Utilizando solo medios visuales o indirectos para analizar el estado de la planta, el agricultor carece de datos lo suficientemente sofisticados u oportunos para decidir con precisión cuándo iniciar o interrumpir el riego. Incluso si tuviera que hacer una conjetura sobre la cantidad de horas de riego que requiere su cultivo, su necesidad de agua estimada fluctuará ampliamente durante el tiempo de riego, como resultado de variables ambientales tales como la lluvia, la temperatura ambiente, la humedad relativa, el viento, la velocidad y las necesidades del cultivo.
Además, los agricultores no siempre están disponibles para evaluar manualmente el estado del cultivo y comenzar, detener o ajustar el riego. Aunque existe una tecnología limitada para los sistemas de riego de "arranque remoto", estas tecnologías tienen un coste prohibitivo para la mayoría de los agricultores y su aplicación es limitada. Carecen de recolección de datos, transmisión de datos, correlación computarizada con algoritmos, formulación de decisiones de riego y ejecución remota o automatizada en tiempo real. Aunque existen algunos sistemas de riego y monitorización remoto, están diseñados para uso residencial o comercial de sistemas de riego, en lugar de la agricultura comercial. Incluso con un sistema de "arranque remoto", el agricultor debe visitar físicamente sus campos y tomar la determinación subjetiva de si es prudente regar. Esto obstaculiza la capacidad del agricultor para desarrollar el negocio.
Como ejemplo de la naturaleza limitante de los sistemas actuales, si llueve durante la noche mientras el riego está en funcionamiento, es probable que los cultivos se regulen en exceso para cuando el agricultor se despierte y tome medidas. Incluso si el agricultor es lo suficientemente sofisticado como para usar sensores de humedad del suelo u otros métodos, aún debe interpretar la información, formular una decisión sobre si regar y luego estar presente para iniciar y detener manualmente su sistema.
Hay tres métodos para evaluar el estado de un cultivo: visual, indirecto y directo. La observación visual es subjetiva en el mejor de los casos y requiere que el agricultor espere los signos físicos de deterioro de la planta antes de ajustar el programa de riego. Este período de espera hace que el cultivo experimente un estrés significativo y, por lo demás, prevenible. Los métodos de medición indirecta incluyen sensores de humedad del suelo, cálculo de evapotranspiración o parámetros atmosféricos. Estas técnicas requieren un tiempo, un coste y un esfuerzo considerables y aun así no brindan una evaluación completa de las necesidades de agua de la planta. Existen medidas directas, tales como medir la resistencia de los estomas, pero son costosas y destructivas para la planta. Los estudios revelan cada vez más el valor de calcular un índice de estrés hídrico del cultivo (CWSI) y programar el riego en consecuencia para minimizar el estrés de la planta y optimizar el crecimiento (o la floración u otras características deseadas por el agricultor). Sin embargo, calcular el CWSI de manera efectiva requiere una medición directa del estado hídrico de la planta, preferentemente con informes en tiempo real para garantizar una respuesta rápida a los primeros cambios del cultivo.
Upchurch et al., (patente de Estados Unidos N.° 5.539.637, expedida el 23 de julio, 2996) desarrollaron un proceso para tomar decisiones de riego para cultivos basándose en mediciones de temperatura del dosel del cultivo. La investigación ha mostrado plantas que exhiben una función enzimática óptima cuando su temperatura permanece dentro de una ventana cinética térmica específica. Burke et al. (1988, Agron. J., 80:553-556). Mahan y Upchurch propusieron más tarde que las plantas tienen un intervalo de temperatura preferido y que el mantenimiento de este
intervalo de temperatura requiere que la planta tenga suficiente entrada de energía para subir la temperatura, suficiente agua para bajar la temperatura y un intervalo de humedad que permita el enfriamiento por transpiración. Mahan y Upchurch (1988, Envirn. and Exp. Botany, 28:351-357).
Con base en estos y otros estudios similares, Upchurch et al. desarrollaron un método para determinar en qué circunstancias el agua adicional sería efectiva para bajar la temperatura de una planta y lograr la ventana cinética térmica óptima. (Patente de Estados Unidos N.° 5.539.637, expedida el 23 de julio, 2996). En la patente de Upchurch, solo se miden la temperatura del dosel del cultivo, la temperatura del aire y la humedad. Estas medidas se incorporan en fórmulas para determinar el nivel de estrés inducido térmico de la planta y el tiempo que la planta ha estado sobrecargada. Las mediciones se comparan con temperaturas óptimas predeterminadas para la variedad de planta específica y, si se justifica, se genera una señal audible o visible. El operador puede revisar los datos y la señal y decidir iniciar el riego manualmente. (Patente de Estados Unidos N.° 5.539.637, expedida el 23 de julio, 2996).
La patente de Upchurch fue un avance significativo debido a su capacidad para medir directamente, en lugar de indirectamente, las necesidades de agua de una planta sin que sea invasiva o destructiva. Desde la concesión de la patente de Upchurch, más tipos de datos biológicos se han vuelto importantes para determinar las decisiones de riego. Aunque el método de Upchurch para recolectar la temperatura del dosel, la humedad y la temperatura del aire sigue siendo una buena ciencia, un agricultor necesita poder usar otros datos biológicos, ambientales e incluso económicos para controlar más específicamente el crecimiento y la producción de los cultivos y, lo que es más importante, para hacerlo. así que con un uso mínimo de agua.
T ambién existe la necesidad de que el agricultor acceda a datos históricos sobre el estado del agua y los tratamientos de su cultivo. La agricultura ha progresado hasta convertirse en una ciencia altamente técnica, donde las características biológicas de la planta, las condiciones ambientales, los pronósticos ambientales esperados e incluso datos tales como cambios de mercado, costes de servicios públicos y leyes de restricción de agua, deben considerarse para tomar decisiones de riego prudentes. Es muy laborioso y molesto para el agricultor recopilar todos estos tipos de datos, correlacionar oportunamente un programa de riego y luego ajustar manualmente su método de riego según sea necesario en tiempo real.
A medida que aumenta el coste del combustible y la electricidad para bombear agua, se incentiva al agricultor a implementar estrategias de riego específicas. La eficiencia del agua de sistemas, tales como el riego por goteo, podría mejorarse enormemente incorporando métodos más sofisticados para determinar cuándo y cuánto regar. Existe la necesidad de un sistema capaz de recolectar y analizar de manera rentable múltiples conjuntos de datos para determinar el estado del cultivo, mucho antes de que se manifiesten los signos visuales de riego excesivo o insuficiente.
Existe la necesidad de métodos sofisticados para determinar el estado del cultivo y las necesidades precisas de agua del cultivo. Existe la necesidad de un medio simple y rentable mediante el cual el agricultor pueda monitorizar y controlar el rendimiento de un cultivo regado desde la comodidad de su oficina u hogar. Existe la necesidad de un método y un sistema mejorados para automatizar el proceso de determinar cuándo es prudente regar y ejecutar esa decisión.
El documento US 4.992.942 desvela un sistema de control de nutrientes para nutrir plantas. Un inyector proporciona una cantidad de nutrición con concentraciones individuales de nutrientes específicos. Un conducto distribuye la cantidad de nutrición a las plantas. La primera memoria de almacenamiento almacena los datos iniciales relacionados con las plantas que están siendo nutridas. Un ordenador selecciona las cantidades de nutrientes específicos y selecciona la cantidad de nutrición que se aplicará a las plantas basándose en los datos iniciales en la primera memoria de almacenamiento y, en respuesta a la selección, controla el inyector para ajustar las concentraciones individuales de los nutrientes específicos y la cantidad de nutrición a suministrar a las plantas en función de las cantidades seleccionadas de los nutrientes específicos y la cantidad seleccionada de nutrición.
El documento US 4.015.366 desvela un subsistema de detección que comprende medios de detección directos e indirectos en un área de producción agrícola. Los medios de detección directa generalmente están montados en el suelo o en la planta. Los medios de detección indirecta están alejados del área que se está detectando. Los medios de detección directos e indirectos están adaptados para generar conjuntamente datos sobre todos los parámetros importantes en el área de producción agrícola homogénea.
Sumario de la invención
La presente invención proporciona un método para el análisis remoto y la corrección automática de las necesidades de agua de un cultivo, que comprende: capturar al menos una característica del cultivo seleccionada del grupo que consiste en: temperatura del dosel, grosor de la hoja, diámetro del tallo, color del dosel y humedad de la hoja, de al menos un sensor de cultivo programado para tomar lecturas en cualquier horario que desee el agricultor, dicho sensor de cultivo colocado en un campo y con capacidad para transmitir la característica de cultivo capturada a una estación base de campo, en la que una de dichas al menos una característica de cultivo es la temperatura del dosel, en la que la temperatura del dosel se mide mediante un sensor de cultivo colocado para poder medir la parte superior de las
hojas de la planta; (b) capturar una característica climatológica de al menos un sensor programado para tomar lecturas en cualquier horario que desee el agricultor, el sensor colocado en el campo o cableado a la estación base de campo, en el que la característica climatológica se selecciona del grupo que consiste en: lluvia, presión barométrica, temperatura ambiente, humedad, velocidad del viento y radiación solar; (c) transmitir la característica del cultivo a la estación base de campo; (d) transmitir las características climatológicas a la estación base de campo; (e) transmitir la característica del cultivo y la característica climatológica desde la estación base de campo a un procesador, (f) programar dicho procesador con: parámetros conocidos de la planta, incluyendo dichos parámetros de la planta valores y fórmulas para calcular el estado del cultivo en correlación con los niveles deseados de hidratación del cultivo, una pluralidad de coeficientes de cultivo específicos para los valores de entrada del usuario del tipo de cultivo, ubicación del crecimiento y condiciones del suelo, en el que dichos coeficientes de cultivo se seleccionan del grupo que consiste en: tiempo de estrés de la planta, temperatura del dosel menos temperatura óptima, entrada del sensor, contenido de humedad del suelo, coste del agua, precio del cultivo, asignación de agua restante, altas temperaturas futuras pronosticadas, porcentaje de rendimiento deseado, porcentaje de margen deseado, condiciones del mercado, pronóstico del tiempo y coste de la energía; y al menos un algoritmo capaz de generar una decisión de riego correlacionando las características del cultivo y las características climatológicas con los parámetros conocidos de la planta y al menos un coeficiente de cultivo; (g) una etapa en el que dicho procesador usa algoritmos almacenados para correlacionar las características del cultivo y las características climatológicas con los parámetros conocidos de la planta y al menos un coeficiente de cultivo para determinar las necesidades de agua de la planta y calcula y genera una decisión de riego; (h) transmitir la decisión de riego a la estación base de campo de ejecutar una función de riego y a un usuario final.
La presente invención proporciona además un controlador de riego agrícola, que comprende: al menos un sensor de cultivo, dicho sensor colocado en un campo, programable en cualquier horario que desee el agricultor, para la captura y transmisión de una o más características del cultivo seleccionadas del grupo que consiste en: temperatura del dosel, grosor de la hoja, diámetro del tallo, color del dosel y humedad de la hoja, en el que una de dichas una o más características del cultivo es la temperatura del dosel, en el que la temperatura del dosel se mide mediante un sensor de cultivo colocado para poder medir la parte superior de las hojas de la planta; al menos un sensor climatológico, dicho sensor colocado en el campo o conectado a la estación base de campo, programable en cualquier horario que desee el agricultor, para la captura y transmisión de una característica climatológica, en el que la característica climatológica se selecciona del grupo que consiste en: precipitaciones, presión barométrica, temperatura ambiente, humedad, velocidad del viento y radiación solar; (b) una estación base de campo capaz de recibir datos del sensor de cultivo y del sensor climatológico; (c) un procesador programado con: (1) parámetros conocidos de la planta, incluyendo dichos parámetros de la planta valores y fórmulas para calcular el estado del cultivo en correlación con los niveles de hidratación del cultivo deseados, (2) una pluralidad de coeficientes de cultivo específicos para el tipo de cultivo, la ubicación de crecimiento y las condiciones del suelo, en el que dichos coeficientes del cultivo se seleccionan del grupo que consiste en: tiempo de estrés de la planta, temperatura del dosel menos temperatura óptima, entrada del sensor, contenido de humedad del suelo, coste del agua, precio del cultivo, asignación de agua restante, altas temperaturas futuras previstas, porcentaje de rendimiento deseado, porcentaje de margen deseado, condiciones del mercado, pronóstico del tiempo y coste de la energía; y (3) al menos un algoritmo que correlaciona la captura de una o más características del cultivo y la característica climatológica con los parámetros conocidos de la planta y uno o más coeficientes de cultivo para generar por ordenador una decisión de riego; y (d) un transmisor adecuado para transmitir la decisión de riego desde el procesador a la estación base de campo para su ejecución mediante el inicio de al menos una función de riego y a un usuario final; y un servidor web adecuado para alojar los datos o la decisión de riego.
De acuerdo con la presente invención, se desvela un método y controlador que permite el análisis y la corrección remotos de las necesidades de agua de un cultivo, a través de un sistema de riego automático y autocorrector en tiempo real que incorpora tecnología de diagnóstico.
El método y el controlador desvelados presentan varias ventajas. La primera ventaja es que el estado del cultivo se identifica con precisión mucho antes de que aparezcan cambios visuales en la planta. El agricultor tiene la ventaja de un análisis más temprano y preciso del estado del cultivo sin demoras desde el inicio del deterioro del cultivo hasta la intervención.
La segunda ventaja es que el método y el sistema desvelados permiten al agricultor responder a las necesidades de la planta de forma remota o incluso mediante un método automatizado. El agricultor recibe datos en tiempo real sobre el estado físico integral y las necesidades de agua de la planta y puede responder instantáneamente, ya sea que el agricultor envíe la orden de control él mismo o tenga el sistema programado para regar o apagar automáticamente el riego según criterios programables. El agricultor también puede optar por anular la respuesta automática para poder intervenir manualmente.
La tercera ventaja es que el agricultor no tiene que visitar físicamente su campo para determinar si su cultivo está recibiendo demasiada o muy poca agua y para instituir una respuesta.
Una cuarta ventaja es que el sistema garantiza que el agua de riego se distribuya con mucha más precisión de acuerdo con las necesidades del cultivo, minimizando el desperdicio de agua, lo que a su vez ahorra dinero y conserva nuestros
preciosos recursos hídricos.
Más particularmente, la presente invención es capaz de recopilar y analizar una amplia variedad de variables que pueden incluir características biológicas de la planta (incluida la humedad de la hoja, el grosor de la hoja, el diámetro del tallo y el color del dosel), las condiciones ambientales, los pronósticos ambientales esperados, los cambios del mercado, los costes de servicios públicos y leyes de restricción de agua antes de calcular una decisión de riego.
Estos múltiples flujos de datos en tiempo real se transmiten a un servidor y se correlacionan con algoritmos para formular una decisión de riego que luego se ejecuta de forma instantánea y remota.
Otras ventajas de la presente invención resultarán evidentes a partir de las siguientes descripciones, tomadas en relación con las figuras adjuntas, en las que, a modo de ilustración y ejemplo, se desvela una realización de la presente invención.
Breve descripción de los dibujos
Las figuras constituyen una parte de esta memoria descriptiva e incluyen ejemplos de realizaciones de la invención, que pueden realizarse de diversas formas. Debe entenderse que, en algunos casos, varios aspectos de la invención pueden mostrarse exagerados o ampliados para facilitar la comprensión de la invención. Para permitir una comprensión más completa de las características y ventajas de la presente invención, ahora se hace referencia a la descripción detallada de la invención junto con las figuras adjuntas en las que:
La solicitud no reivindica la estructura de los objetos, si los hubiera, representados en las fotos y dibujos, como ordenadores, y se consideran técnica anterior. Los dibujos contenidos en el presente documento representan realizaciones preferidas de la invención y no pretenden limitar el alcance. Para una descripción detallada de varias realizaciones, ahora se hará referencia a los dibujos ilustrativos adjuntos en los que:
La figura 1 es una representación esquemática del sistema de acuerdo con una realización preferida de la invención desvelada.
La figura 2 es un diagrama de flujo del método y sistema de acuerdo con una realización preferida de la invención desvelada.
La figura 3 es una vista frontal del interior de la estación base de campo de acuerdo con una realización preferida de la invención desvelada.
Descripción detallada de las realizaciones preferidas
En el presente documento se proporcionan descripciones detalladas de la realización preferida. Sin embargo, debe entenderse que la presente invención puede realizarse de diversas formas. Por tanto, detalles específicos desvelados en el presente documento no deben interpretarse como limitantes, sino simplemente como una base representativa para enseñar a un experto en la técnica a emplear la presente invención.
Ciertos términos se utilizan a lo largo de la siguiente descripción para referirse a componentes de métodos particulares. Como apreciará un experto en la técnica, las empresas de diseño y fabricación pueden referirse a un componente con diferentes nombres. Este documento no pretende distinguir entre componentes que difieren en el nombre pero que no funcionan.
En la siguiente discusión, los términos "que incluye" y "que comprende" se utilizan de forma abierta y, por lo tanto, deben interpretarse en el sentido de "que incluye, pero sin limitaciones...." Además, el término "acopla" o "acoplan" pretende significar una conexión directa o indirecta. Por tanto, si un primer dispositivo se acopla a un segundo dispositivo, esa conexión puede ser a través de una conexión directa o mediante una conexión indirecta a través de otros dispositivos y conexiones intermedias. Además, el término "método" significa "uno o más componentes" combinados. Por tanto, un método puede comprender un "método completo" o "submétodos" dentro del método.
La invención desvelada proporciona un método y controlador relativamente simple y económico para valorar y evaluar en tiempo real de forma automática y remota el estado del cultivo y responder con una decisión de riego. El método incorpora transmisión por cable e inalámbrica para recopilar y transmitir los datos. El usuario final se beneficia al recibir alertas de cultivos y decisiones de riego computarizadas en el intervalo de tiempo que elija. Puede optar por ejecutar las órdenes de control él mismo o simplemente recibir alertas de que el controlador de campo ha realizado cambios.
Un esquema de manejo de riego típico tiende a depender de parámetros de medición que no siempre se relacionan directamente con la planta. Por lo tanto, los métodos tienden a ser de ciclo abierto, ya que no miden la planta directamente. El desarrollo de termómetros infrarrojos, sensores de humedad de las hojas de las plantas, sensores de grosor de las hojas y dendrómetros ha brindado a los investigadores y agricultores la oportunidad de medir características de las plantas más objetivas y relevantes, pero hacerlo de forma remota colocando dichos sensores en el campo y equipándolos con chips de radio u otros medios para la transmisión de datos a un controlador.
El método y el sistema desvelados pueden correlacionar una amplia gama de variables con parámetros conocidos de la planta para determinar exactamente cuáles son las necesidades de agua de una planta.
A modo de ejemplo, se pueden recopilar y analizar las siguientes características para llegar a la decisión final de riego.
CARACTER STICAS BIOLÓGICAS DEL CULTIVO
CARACTERISTICAS CLIMATOLÓGICAS
Volviendo a las figuras para ilustración, en la Figura 1 se representa una descripción general esquemática de una realización 100 preferida del método y sistema. Colocados en el cultivo 10 a intervalos deseados hay diversos sensores de cultivo que pueden incluir, como se muestra, un sensor 20 de humedad del suelo o un sensor 22 de temperatura del dosel. También colocados en el campo, o conectados a la estación base de campo, hay sensores para medir las características climatológicas, que pueden incluir un sensor 24 de radiación solar, un medidor de precipitaciones 26 y un manómetro barométrico 28. Los tipos de sensores de cultivo utilizados pueden variar según el tipo de cultivo y las características del cultivo que el agricultor desea medir. Los ejemplos de otros sensores que se pueden colocar podrían incluir sensores o medidores para medir el grosor de la hoja, la humedad de la hoja, la velocidad y dirección del viento o la temperatura ambiente.
Los sensores, por ejemplo el sensor 22 de la temperatura del dosel, están programados para tomar lecturas en cualquier horario que desee el agricultor. En la realización preferida, se utilizan sensores de infrarrojos pequeños, ligeros y económicos. Los sensores 22 de la temperatura del dosel, cuando se utilizan, se colocan a una altura razonable para poder medir la parte superior, o el dosel, de las hojas, dependiendo de la altura de la planta. Los sensores pueden funcionar con baterías o energía solar. Los sensores usados en la realización preferida tienen la capacidad de tomar lecturas con una frecuencia de hasta cada cinco segundos. En la realización preferida, el sensor toma una lectura cada sesenta segundos e hiberna entre lecturas para conservar la vida útil de la batería. El intervalo de tiempo se puede cambiar con la configuración del interruptor en la electrónica del sensor o mediante cambios de software. Usando el intervalo de sesenta segundos, se ha encontrado que las baterías duran de ocho a nueve meses.
Los sensores 22 de la temperatura del dosel del cultivo usadosen los experimentos llevados a cabo por los inventores tienen un transceptor 30 de radio incorporado. Las lecturas se transmiten por radiofrecuencia 200 a una antena 32 ubicada en la estación base 34 de campo. En un intervalo de tiempo especificado, el sensor 22 de la temperatura del dosel del cultivo (u otro tipo de sensor como se describe en el párrafo [0039]) toma un promedio de sus últimas lecturas y transmite el promedio a la estación base 34 de campo. La estación base 34 de campo puede ser un receptor (para transmisión unidireccional) o puede ser un transceptor (para transmisión bidireccional). En la realización preferida, el sensor 22 promedia sus lecturas cada 15 minutos y transmite el promedio.
En la realización preferida, las características ambientales del cultivo, como la humedad relativa, las precipitaciones y la temperatura del aire, se pueden medir en el campo mediante sensores o cápsulas que están cableadas a la estación base de campo. También se pueden recopilar datos ambientales adicionales para ayudar con las proyecciones climatológicas y pueden incluir la presión barométrica u otras lecturas relacionadas con el clima.
La Figura 2 representa un diagrama de flujo de una realización 400 preferida del método y sistema desvelados. En la primera etapa 40, los sensores de cultivo capturan las características del cultivo y las características climatológicas, como se ha descrito anteriormente. En la segunda etapa 42, las características del cultivo y las características climatológicas se transmiten a la estación base de campo y desde allí a un procesador. En la etapa tres 44, el procesador usa algoritmos almacenados para correlacionar las características del cultivo y las características climatológicas con los coeficientes del cultivo y los parámetros de la planta conocidos almacenados para determinar las necesidades de agua de la planta. En la etapa cuatro 46, el procesador calcula y genera una decisión de riego. En la etapa cinco 48, la decisión de riego se transmite a la estación base 34 de campo desde donde se carga al servidor web o servidor 36 y se transmite al usuario final para su ejecución. La decisión de riego se puede ejecutar de forma manual, automática o remota.
Como se muestra en la Figura 3, estación base 34 de campo contiene una placa base 50, un módem 52, un cable de comunicaciones 56 y está programada con una dirección IP específica. En una realización preferida, a varios intervalos de tiempo, por ejemplo cada dos horas, un ordenador central remoto con un procesador o microprocesador y una memoria llama al módem 52 y carga los datos recopilados para su almacenamiento y procesamiento. El ordenador central puede cargar los datos a un servidor web o servidor 36. El servidor web 36 puede almacenar los datos históricos, como referencia para el agricultor. Conectados en la parte inferior de la estación base de campo están los
sensores de características climatológicas, por ejemplo, el cableado 54 para el medidor de precipitaciones 26 u otros.
Dado que la estación base 34 de campo tiene su propia dirección IP, puede contactarse con ella en cualquier momento de forma remota utilizando un dispositivo habilitado para Internet. Por ejemplo, el agricultor podría, desde la comodidad de su hogar, acceder a los datos en la estación base de campo. La estación base 34 de campo también es capaz de una conexión WiFi. Es posible que algunos usuarios deseen salir al campo a veces y usar un cable de datos para conectar su teléfono celular, PDA u ordenador portátil directamente a la estación base de campo y acceder y almacenar lecturas. El ordenador central puede programarse para publicar alertas de estado en el sitio web, así como transmitir el mensaje al usuario final a través de un mensaje de texto de teléfono celular, correo electrónico u otros métodos conocidos. El usuario final puede recibir un mensaje como el siguiente: "Sus cultivos actualmente no sufren estrés hídrico. Se han notificado 13,21 mm (0,52") de lluvia en el sitio. El método ha emitido una orden de parada de riego. El riego está actualmente apagado. El método le indicará cuándo reanudar el riego".
Como se indica en el mensaje anterior, el ordenador central puede, simultáneamente con la transmisión del mensaje al usuario final, también enviar una orden de control a la estación base de campo. La estación base 34 de campo está conectada al panel 38 de control del sistema de riego y puede iniciar, detener o ajustar los programas de riego según lo indicado por la orden de control.
El agricultor puede visitar el servidor web 36 para ver los datos históricos que se recopilaron y utilizaron como base para la decisión de riego. Puede analizar las tendencias como desee. El agricultor puede anular cualquier decisión tomada por los algoritmos del ordenador reiniciando manualmente su panel de control o riego o eligiendo opciones específicas en el sitio web. El método podría programarse potencialmente para transmitir cualquier tipo de información de riego relevante. Por ejemplo, el agricultor puede desear incorporar datos relacionados con la humedad del suelo, el contenido de nutrientes del suelo, los cambios de presión del método de riego u otros datos que un agricultor verificaría de forma rutinaria cuando visite el campo. Si así se programa, los sensores o cápsulas se colocarían en el campo para retransmitir dichos datos a la estación base 34 de campo para su transmisión al ordenador central y cargarlos en el servidor web 36. El agricultor puede verificar los parámetros y condiciones completos de su cultivo desde varias ubicaciones remotas y puede enviar simultáneamente órdenes de control al controlador basado en el campo.
El ordenador central está programado con software que contiene parámetros conocidos de la planta para las características biológicas que serían útiles para determinar si la planta está estresada. El ordenador también está programado con varios algoritmos conocidos para calcular las necesidades de agua de las plantas en función de las especies de plantas y la etapa de crecimiento. Los datos se correlacionan con los algoritmos para tomar decisiones de riego mediante un programa de software como SmartDrip™ 40.
Como ejemplo, un algoritmo desarrollado por los inventores es el siguiente:
Decisión de riego (<0 = NO: > 0 = SÍ) = a (Tiempo de estrés de la planta) b (Temperatura del dosel - temperatura óptima) c (entrada del sensor) d (contenido de humedad del suelo) e (coste del agua) f (precio del cultivo) g ( agua restante) h (predicciones de altas temperaturas futuras) i (porcentaje de rendimiento deseado) j (porcentaje de margen deseado) k (coste de energía)
Los coeficientes de cultivo "a" a "k" enumerados anteriormente son específicos del cultivo, el lugar de cultivo y las condiciones del suelo, que el usuario puede introducir.
Las condiciones del mercado y las previsiones climatológicas también pueden ser coeficientes de cultivo. Determinar si regar o no es un asunto complicado compuesto por numerosas entradas. Esta ecuación se ocupa de esas entradas creando una factorización de todas las entradas para determinar una decisión de riego SÍ o NO. El período de esta determinación puede variar dependiendo de las limitaciones físicas del sistema de riego. La ecuación recopila información sobre la salud del cultivo, el estado del agua en el suelo y la economía de la decisión de riego con respecto a las entradas.
El usuario final puede introducir datos pertenecientes a la etapa de vida de la planta u otras variables para ayudar al ordenador con su decisión. En la realización preferida, la aplicación empleará múltiples flujos de datos, incluidos los factores de tiempo de estrés promedio para el día anterior, o algunos días, mediciones con respecto a la salida de los sistemas de riego, tanto de tiempo como de volumen, y factores predictivos basados en los datos climatológicos esperados, como la alta temperatura pronosticada para el día siguiente, o los días para llegar a su decisión de riego. El software del ordenador genera una decisión de riego para detener, iniciar o ajustar el riego en función de los datos, algoritmos y parámetros predeterminados.
En una realización preferida, el aparato empleará tres modos de funcionamiento: modo Temporizador, modo Híbrido y modo Automático. En el modo Temporizador, el operador puede ENCENDER o APAGAR el sistema de riego según un programador de programación típico. Esta opción puede tener control remoto a través de conexión a Internet, pero no capta ningún aspecto de entrada de los sensores biológicos y considera solo el control del tiempo. Este modo sería similar a un controlador de riego típico, aunque los controladores conocidos actualmente carecen del acceso remoto
a través de la conexión a Internet que se desvela en el presente documento.
En el Modo Automático, el aparato utilizará información biológica y ambiental proporcionada por los sistemas SmartfieldTM (SmartCropTM, SmartWeatherTM, SmartProfile™ 3X, Sensor Station y otros) para programar el riego automáticamente según las necesidades de la planta y las variables ambientales medidas, como la temperatura ambiente o la radiación solar. En el modo automático, cada zona de riego se activaría para funcionar durante un período de tiempo calculado a partir de una métrica de cultivo (por ejemplo, la cantidad de tiempo que la temperatura del dosel estuvo por encima del óptimo biológico para ese cultivo en particular). Esta métrica se utiliza en un algoritmo para traducir la métrica en un período de tiempo razonable como se muestra a continuación. Debido a que la métrica se basa en la temperatura del dosel de la planta, cualquier lógica de control se autocorrige en el sentido de que si se aplica muy poca agua durante el Modo Automático, la medición posterior del tiempo de la temperatura del dosel por encima del óptimo biológico será un número mayor, lo que aumentará la cantidad de tiempo de riego para el próximo período.
En el Modo Híbrido, el aparato divide un intervalo de riego (por ejemplo, 24 horas) en dos períodos. Un período sería un Modo Temporizador y el otro período sería el Modo Automático.
Algoritmos de temporización del riego:
Tiempo de riego automático por zona (Taico): Tai(1) = Tiempo de estrés * Factor de riego
Dado un Tiempo de Estrés de 210 minutos para la zona 1 y un factor de riego de 3,33;
Tai(1) = 63 minutos
Se puede añadir un algoritmo lógico adicional para ajustar automáticamente el factor de riego para que sea autocorregible, de modo que los tiempos de riego que continúan aumentando mientras que las temperaturas altas diarias no aumentan, sugiere que los tiempos de riego están configurados demasiado bajos. Del mismo modo, si los tiempos de riego están disminuyendo mientras que las altas temperaturas diarias están aumentando, sugiere que los tiempos de riego están establecidos demasiado altos. Por tanto, la siguiente ecuación permite la corrección automática de los tiempos de riego mediante el ajuste del Factor de Riego:
Factor de Riego (Nuevo): IFNUEVO = IF0 TF0/TF (-5)
Donde:
IF0 = Factor de riego hoy
TF = Factor de tiempo = Promedio de temperatura alta de 3 días/Promedio de tiempo de riego de 3 días TF0 = Factor de tiempo hoy
TF(-5) = Factor de tiempo hace cinco días
Si: IF0 = 3,33
TF0 = 64,58
TF(-5) = 60,42
Entonces: IFnuevo = 3,56
Además, se puede utilizar un tiempo mínimo y máximo por intervalo de riego para ajustar el factor de riego. Por ejemplo, si se desea un tiempo mínimo de riego por día de 20 horas y también se desea un tiempo máximo de riego por día de 23 horas, entonces los tiempos de riego se pueden calcular con el Factor de Riego actual y si se añaden los tiempos de riego totales para todas las zonas juntas no está dentro del intervalo mínimo/máximo, el factor de riego se puede modificar en el porcentaje correcto para alcanzar un punto mínimo/máximo.
La naturaleza computarizada de todo el sistema se presta a una gran cantidad de opciones de personalización. Un ejemplo es el programa de riego zonal variable: El controlador SmartDripTM puede configurarse para seleccionar la zona con el tiempo de riego automático más alto para que sea la que se riega primero, la zona con el segundo tiempo de riego automático más alto para la segunda regada y así sucesivamente hasta que todas las zonas hayan sido regadas.
En otro ejemplo de una realización preferida, el sistema puede variar el riego según la previsión climatológica. Para ello se realiza un ajuste adicional al tiempo de riego automático permitiendo una modificación basada en multiplicar el tiempo de riego automático por un factor basado en la alta temperatura pronosticada, cuanto mayor sea la temperatura alta pronosticada, mayor será el factor, cuanto más fría sea la temperatura alta pronosticada, menor es el factor. El factor debe establecerse en un intervalo mínimo de aproximadamente 0,9 y un intervalo máximo de 1,1. Además, el ajuste de alta temperatura pronosticada se puede realizar en un pronóstico de tres o cinco días, así como en un pronóstico de un solo día.
Volviendo a la Figura 1, una vez que el ordenador central ha correlacionado los datos recolectados con los algoritmos y parámetros, el ordenador formula una decisión de SÍ o NO regar. Esta decisión se puede transmitir de forma
inalámbrica al agricultor a través de cualquier método conocido de transmisión inalámbrica, incluidos mensajes de texto de teléfonos celulares, correo electrónico, alertas de buscapersonas, SMS (servicio de mensajes cortos), MMS (servicio de mensajes multimedia), radiofrecuencia, World Wide Web, Web móvil u otros. El agricultor puede entonces ejecutar la decisión encendiendo o apagando manualmente el sistema de riego o iniciando sesión en el ordenador y encendiendo o apagando el sistema de riego de forma remota. El agricultor también puede optar por automatizar su sistema de modo que la decisión de riego se transmita a la estación base 34 para su ejecución. La estación base 34 de campo está conectada al sistema de riego 38 y puede iniciar o detener automáticamente el riego abriendo o cerrando las válvulas en las zonas especificadas. Simultáneamente con la transmisión de una orden de control por parte del ordenador al controlador basado en el campo, el ordenador también puede enviar una alerta al agricultor, notificando el cambio de riego que se ha realizado. El agricultor puede optar por anular el cambio de forma remota. El usuario final puede solicitar "tiempos de silencio" durante los cuales el ordenador no le envía alertas.
El ordenador central es capaz de almacenar los datos y actuar como el servidor web 36 de tal manera que los datos y las salidas de los algoritmos pueden ser utilizados para su posterior visualización y posterior análisis por parte de un usuario final.
La estación base 34 de campo también puede tener configuraciones para que el agricultor pueda instruirlo remotamente para realizar tareas tales como ajustar las tasas de agua, activar el relé de parada o arranque para un pozo de riego eléctrico o activar solenoides para lavar el sistema de filtración.
El método y el sistema desvelados permiten al agricultor evaluar y controlar completamente sus cultivos desde la comodidad de su oficina o la movilidad de su teléfono celular.
Se puede programar una amplia variedad de parámetros de datos en el ordenador central según se desee. Por ejemplo, en una realización, cuando se detecta una cantidad significativa de lluvia en el campo, el ordenador central enviará una señal al controlador basado en el campo para detener el riego. Al mismo tiempo, el ordenador central enviará un mensaje al usuario final, indicándole que se ha medido una determinada cantidad de lluvia y que se ha detenido el riego. Un usuario final tendrá la opción de anular la señal automática enviada al controlador de campo si lo desea.
En otra realización, los dispositivos de recopilación de datos tendrán la capacidad de recopilar datos para ayudar a predecir las variables ambientales predichas (cambios climatológicos). Los algoritmos utilizarán los datos para correlacionar la cantidad de agua que necesita la planta para mantener su crecimiento óptimo, teniendo en cuenta la temperatura del dosel de la planta y las variables ambientales y ambientales previstas. Por ejemplo, si la planta sufriera algún estrés térmico, sin embargo, el sistema predijo temperaturas bajas y una alta probabilidad de lluvia en las próximas doce horas; sería un desperdicio hacer funcionar el sistema de riego. Los algoritmos podrían generar la decisión de retrasar el riego dadas las circunstancias.
Algunos agricultores pueden querer que el software tome nota de los cambios en el mercado de productos básicos y correlacione esos intervalos de precios con la decisión de regar o no. Otros agricultores pueden querer programar ciertas etapas críticas del ciclo de vida, como la germinación o la floración, del crecimiento de la planta para que el ordenador las tenga en cuenta al tomar la decisión de riego.
Hay ciertos momentos en el ciclo de vida de una planta en los que puede ser beneficioso para la planta recibir más o menos agua. Por ejemplo, durante la germinación, una planta puede beneficiarse de más agua. Si la previsión climatológica proyectada incluye lluvia, o incluso si no es así, puede ser prudente evitar el riego, incluso si la planta presenta estrés. Hay ocasiones en las que un agricultor puede decidir no regar, incluso si los datos biológicos directos reflejan el estrés de la planta, debido a cambios en el mercado o cambios en los ingresos proyectados de sus cultivos. Todos estos parámetros y más se pueden programar en el software de ordenador existente para ayudar a modificar la decisión de riego según la estrategia del agricultor.
En algunos estados, hay períodos de tiempo en los que a los agricultores no se les permite regar, o solo se les permite regar ciertas zonas. Saber qué zonas necesitan más agua según el tipo de planta, la etapa de vida de la planta y el estrés de la planta ayudaría al agricultor a determinar qué zonas apagar cuando sea necesario para limitar el uso de agua. Junto con los datos biológicos y ambientales recopilados, se toma una decisión acertada sobre el riego. Algunos agricultores pueden querer monitorizar los costes de energía y correlacionar esos números como criterios adicionales para determinar si deben regar.
Otra medición de datos beneficiosa que se incorpora fácilmente a este sistema son las presiones y los caudales de un sistema de riego. En una realización, cuando la estación base de campo es un transceptor, el controlador puede recibir datos de sensores capaces de medir cambios de presión en el sistema de riego. Los cambios en la presión fuera de los parámetros especificados podrían activar una alarma enviada desde la estación base de campo (a través de radio bidireccional) al ordenador central y desde el ordenador central, de forma inalámbrica al usuario final en forma de mensaje de texto de teléfono celular, correo electrónico u otro medio de conexión inalámbrica.
La plataforma de hardware y software diseñada y utilizada para el método y sistema desvelados se pueden adaptar a
muchos tipos de sensores, por ejemplo, incluso a sensores analógicos. La plataforma puede definir datos de varios tipos de fuentes. El beneficio de esta plataforma especialmente diseñada es que el operador no necesita cambiar el hardware o el software para leer nuevos tipos de datos. La plataforma tiene la capacidad de recopilar e interpretar fácilmente varios tipos de datos conocidos y desconocidos. El sistema tiene un protocolo eficiente y se puede ejecutar con muy poca memoria. Esto a su vez reduce los costes.
El método, el sistema y el aparato desvelados muestran una serie de ventajas desconocidas hasta ahora al dar al agricultor la capacidad de monitorizar y controlar completamente el estado de su cultivo desde la comodidad de su hogar, oficina o automóvil y ahorrar agua en el proceso.
El método y sistema desvelados están diseñados para ser prácticos para su aplicación en riego agrícola. Como solo incluye sensores y cápsulas colocados en el campo, un controlador basado en el campo y un ordenador central programado, es fácil de instalar en el campo, económico (representa una pequeña fracción del gasto de un agricultor en un sistema de riego por goteo) y elimina el necesidad del agricultor de realizar viajes constantes al campo. El agricultor puede relajarse en la comodidad de su hogar u oficina y saber que la condición de su planta está siendo monitorizada y respondida continuamente. Detener, iniciar o ajustar el riego es tan fácil como enviar un mensaje de texto. El agricultor puede estar seguro de que las decisiones de riego del ordenador se basan objetivamente en un análisis sofisticado de los parámetros y algoritmos conocidos de la planta, más que en la evaluación visual subjetiva del agricultor del estado de la planta.
El beneficio real radica en los ahorros económicos y ambientales que se obtienen mediante un uso más eficiente del agua. El método y el controlador desvelados de acuerdo con la invención han sido probados en los últimos meses por agricultores. Un agricultor en particular, que también es el presidente de la Alianza de Conservación del Agua de Texas, fue citado diciendo que el sistema le ahorraba un promedio de 5,08 cm (2") de agua cada año en sus campos. Esto se traduce en ahorros económicos significativos, así como en una huella ambiental reducida y muestra resultados sorprendentemente efectivos.
Si bien el método y el sistema desvelados se han descrito junto con las realizaciones preferidas de los mismos, muchos cambios, modificaciones, alteraciones y variaciones serán evidentes para los expertos en la técnica. Por lo tanto, la invención no debe limitarse a la realización preferida particular desvelada, sino que debe incluir todas las realizaciones definidas por el alcance de las reivindicaciones.
Claims (7)
1. Un método para el análisis remoto y la corrección automatizada de las necesidades de agua de un cultivo, que comprende:
(a) capturar al menos una característica del cultivo seleccionada del grupo que consiste en: temperatura del dosel, grosor de la hoja, diámetro del tallo, color del dosel y humedad de la hoja, de al menos un sensor de cultivo (20, 22) programado para tomar lecturas en cualquier horario que desee el agricultor, dicho sensor de cultivo colocado en un campo y con capacidad para transmitir la característica de cultivo capturada a una estación base de campo, en la que una de dichas al menos una característica de cultivo es la temperatura del dosel, en la que la temperatura del dosel se mide mediante un sensor de cultivo colocado para poder medir la parte superior de las hojas de la planta;
(b) capturar una característica climatológica de al menos un sensor (24, 26, 28) programado para tomar lecturas en cualquier horario que desee el agricultor, el sensor colocado en el campo o cableado a la estación base de campo, en el que la característica climatológica se selecciona del grupo que consiste en: lluvia, presión barométrica, temperatura ambiente, humedad, velocidad del viento y radiación solar;
(c) transmitir la característica del cultivo a la estación base de campo (34);
(d) transmitir las características climatológicas a la estación base de campo (34);
(e) transmitir las características del cultivo y las características climatológicas desde la estación base (34) de campo a un procesador,
(f) programar dicho procesador con: (1) parámetros conocidos de la planta, incluyendo dichos parámetros de la planta valores y fórmulas para calcular el estado del cultivo en correlación con los niveles de hidratación del cultivo deseados, (2) una pluralidad de coeficientes de cultivo específicos para los valores de entrada del usuario del tipo de cultivo, la ubicación de crecimiento y las condiciones del suelo, en el que dichos coeficientes del cultivo se seleccionan del grupo que consiste en: tiempo de estrés de la planta, temperatura del dosel menos temperatura óptima, entrada del sensor, contenido de humedad del suelo, coste del agua, precio del cultivo, asignación de agua restante, altas temperaturas futuras previstas, porcentaje de rendimiento deseado, porcentaje de margen deseado, condiciones del mercado, pronóstico del tiempo y coste de la energía; y (3) al menos un algoritmo capaz de generar una decisión de riego correlacionando las características del cultivo y las características climatológicas con los parámetros conocidos de la planta y al menos un coeficiente de cultivo;
(g) una etapa en el que dicho procesador usa algoritmos almacenados para correlacionar las características del cultivo y las características climatológicas con los parámetros conocidos de la planta y al menos un coeficiente de cultivo para determinar las necesidades de agua de la planta y calcula y genera una decisión de riego;
(h) transmitir la decisión de riego a la estación base (34) de campo de ejecutar una función de riego y a un usuario final.
2. El método de la reivindicación 1, en el que el método comprende además cargar una o más características de cultivo o decisiones de riego a un servidor web.
3. El método de la reivindicación 1, que comprende además:
(a) una programación de encendido y apagado de riego temporizado controlado por acceso remoto desde una conexión a Internet;
(b) ejecutar la decisión de riego; o
(c) dividir un intervalo de tiempo de riego en un controlador en un modo de temporizador y un modo automático, en el que el modo de temporizador es un programa de riego temporizado de encendido y apagado controlado por acceso remoto desde una conexión a Internet y en el que el modo automático ejecuta la decisión de riego.
4. Un controlador de riego agrícola, que comprende:
(a) al menos un sensor de cultivo (20, 22), dicho sensor colocado en un campo, programable en cualquier horario que desee el agricultor, para la captura y transmisión de una o más características del cultivo seleccionadas del grupo que consiste en: temperatura del dosel, grosor de la hoja, diámetro del tallo, color del dosel y humedad de la hoja, en el que una de dichas una o más características del cultivo es la temperatura del dosel, en el que la temperatura del dosel se mide mediante un sensor de cultivo colocado para poder medir la parte superior de las hojas de la planta al menos un sensor climatológico (24, 26, 28), dicho sensor colocado en el campo o cableado a la estación base de campo, programable en cualquier horario que desee el agricultor, para capturar y transmitir una característica climatológica, en el que la característica climatológica se selecciona del grupo que consiste en: lluvia, barométrica presión, temperatura ambiente, humedad, velocidad del viento y radiación solar; (b) una estación base (34) de campo capaz de recibir datos del sensor de cultivo y del sensor climatológico; (c) un procesador programado con: (1) parámetros conocidos de la planta, incluyendo dichos parámetros de la planta valores y fórmulas para calcular el estado del cultivo en correlación con los niveles de hidratación del cultivo deseados, (2) una pluralidad de coeficientes de cultivo específicos para el tipo de cultivo, la ubicación de crecimiento y las condiciones del suelo, en el que dichos coeficientes del cultivo se seleccionan del grupo que consiste en: tiempo de estrés de la planta, temperatura del dosel menos temperatura óptima, entrada del sensor, contenido de humedad del suelo, coste del agua, precio del cultivo, asignación de agua restante, altas temperaturas
futuras previstas, porcentaje de rendimiento deseado, porcentaje de margen deseado, condiciones del mercado, pronóstico del tiempo y coste de la energía;
y (3) al menos un algoritmo que correlaciona la captura de una o más características del cultivo y la característica climatológica con los parámetros conocidos de la planta y uno o más coeficientes de cultivo para generar por ordenador una decisión de riego;
(d) un transmisor (30) adecuado para transmitir la decisión de riego desde el procesador a la estación base (34) de campo para su ejecución mediante el inicio de al menos una función de riego y a un usuario final; y
(e) un servidor web adecuado para alojar los datos o la decisión de riego.
5. El método de la reivindicación 1 o el controlador de riego de la reivindicación 4, en el que el al menos un sensor de cultivo transmite la característica del cultivo a dicha estación base de campo por señal de radio y/o en el que dicha decisión de riego se transmite a través de una red de comunicaciones inalámbrica.
6. El método de la reivindicación 1 o el controlador del riego de la reivindicación 4, en el que la función de riego se selecciona entre el grupo que consiste en: iniciar uno o más pozos de riego, detener uno o más pozos de riego, abrir una o más válvulas de riego, cerrar una o más válvulas de riego, cambiar las tasas de aplicación y cambiar la temporización de la aplicación.
7. El método de la reivindicación 1 o el controlador del riego de la reivindicación 4, en el que al menos un sensor de cultivo comprende un termómetro de infrarrojos o dendrómetro.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US16681909P | 2009-04-06 | 2009-04-06 | |
| US16682809P | 2009-04-06 | 2009-04-06 | |
| PCT/US2010/029947 WO2010117944A1 (en) | 2009-04-06 | 2010-04-05 | Remote analysis and correction of crop condition |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2884675T3 true ES2884675T3 (es) | 2021-12-10 |
Family
ID=42936519
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES10762257T Active ES2884675T3 (es) | 2009-04-06 | 2010-04-05 | Análisis y corrección remotos del estado del cultivo |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US9107354B2 (es) |
| EP (1) | EP2417548B1 (es) |
| BR (1) | BRPI1016024A2 (es) |
| CA (1) | CA2791562A1 (es) |
| ES (1) | ES2884675T3 (es) |
| IL (1) | IL215518A0 (es) |
| WO (1) | WO2010117944A1 (es) |
Families Citing this family (89)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TR200805998A2 (tr) | 2008-08-12 | 2009-12-21 | Kodalfa B�Lg� Ve �Let���M Teknoloj�Ler� Sanay� Ve T�Caret A.�. | Seralar için uzaktan kablosuz iklim gözlemleme ve kontrol sistemi |
| US10716269B2 (en) | 2008-08-12 | 2020-07-21 | Rain Bird Corporation | Methods and systems for irrigation control |
| EP2417548B1 (en) | 2009-04-06 | 2021-08-11 | Smartfield, Inc. | Remote analysis and correction of crop condition |
| CA2761682C (en) * | 2009-05-08 | 2019-07-23 | Pioneer Hi-Bred International, Inc. | Real-time process for targeting trait phenotyping of plant breeding experiments |
| US9846848B2 (en) * | 2010-10-25 | 2017-12-19 | Trimble Inc. | Exchanging water allocation credits |
| WO2012065089A1 (en) * | 2010-11-12 | 2012-05-18 | Smartfield, Inc. | Agricultural management using biological signals |
| US8694454B2 (en) | 2011-02-17 | 2014-04-08 | Superior Edge, Inc. | Methods, apparatus and systems for generating, updating and executing a vegetation control plan |
| WO2012122563A1 (en) * | 2011-03-10 | 2012-09-13 | Agco Corporation | Remote weather sensing for harvesting conditions |
| CN102715061B (zh) * | 2011-03-29 | 2014-01-22 | 中国电信股份有限公司 | 节能灌溉方法和装置 |
| US9829869B2 (en) | 2011-06-23 | 2017-11-28 | Rain Bird Corporation | Methods and systems for irrigation and climate control |
| US9703275B2 (en) | 2011-06-23 | 2017-07-11 | Rain Bird Corporation | Methods and systems for irrigation and climate control |
| GB201116194D0 (en) * | 2011-09-20 | 2011-11-02 | Monford Ag Systems Ltd | System and method for measuring the quantity of an agricultural product |
| US8930032B2 (en) * | 2011-11-22 | 2015-01-06 | Zbs Technology, Llc | System and method for wireless irrigation control with a remote application |
| IL218385B (en) * | 2012-02-29 | 2019-11-28 | Alexander Veitsman | Smart irrigation |
| US9307706B2 (en) * | 2012-05-21 | 2016-04-12 | Smart Rain Systems, LLC | Irrigation management |
| US9468162B2 (en) | 2012-08-01 | 2016-10-18 | Rain Bird Corporation | Irrigation controller wireless network adapter and networked remote service |
| US9113590B2 (en) | 2012-08-06 | 2015-08-25 | Superior Edge, Inc. | Methods, apparatus, and systems for determining in-season crop status in an agricultural crop and alerting users |
| US20140089045A1 (en) * | 2012-09-27 | 2014-03-27 | Superior Edge, Inc. | Methods, apparatus and systems for determining stand population, stand consistency and stand quality in an agricultural crop and alerting users |
| ES2734348T3 (es) | 2012-11-07 | 2019-12-05 | Rain Bird Corp | Sistema de control de riego |
| US20140222223A1 (en) * | 2012-12-14 | 2014-08-07 | Jaycen Horton | Web-based irrigation controller |
| EP2953453A1 (en) | 2013-02-08 | 2015-12-16 | Agrofresh, Inc. | Systems and methods for plant stress mitigation |
| US9374950B2 (en) * | 2013-05-02 | 2016-06-28 | The Regents Of The University Of California | System and methods for monitoring leaf temperature for prediction of plant water status |
| WO2015002794A1 (en) * | 2013-07-01 | 2015-01-08 | Skydrop, Llc | Compensating for municipal restrictions within irrigation protocols |
| WO2015001083A1 (en) * | 2013-07-05 | 2015-01-08 | Rockwool International A/S | Plant growth system |
| US20160198644A1 (en) * | 2013-08-16 | 2016-07-14 | Husqvarna Ab | Intelligent grounds management system |
| EP3044771A4 (en) * | 2013-09-09 | 2017-05-03 | Soil IQ, Inc. | Monitoring device and method of use |
| WO2015092799A1 (en) * | 2013-12-19 | 2015-06-25 | Phytech Ltd. | Method and system for crop management |
| US9489576B2 (en) | 2014-03-26 | 2016-11-08 | F12 Solutions, LLC. | Crop stand analysis |
| US20150309496A1 (en) * | 2014-04-24 | 2015-10-29 | K-Rain Manufacturing Corporation | Control system and method for landscape maintenance |
| CN104089650A (zh) * | 2014-07-10 | 2014-10-08 | 中国水利水电科学研究院 | 一种作物冠层温度与土壤墒情数据监测系统及其应用 |
| US9131644B2 (en) * | 2014-08-19 | 2015-09-15 | Iteris, Inc. | Continual crop development profiling using dynamical extended range weather forecasting with routine remotely-sensed validation imagery |
| US9886016B2 (en) | 2015-01-08 | 2018-02-06 | International Business Machines Corporation | Automated irrigation control system |
| US11026376B2 (en) * | 2015-08-05 | 2021-06-08 | Dtn, Llc | Customized land surface modeling in a soil-crop system using satellite data to detect irrigation and precipitation events for decision support in precision agriculture |
| US9880537B2 (en) * | 2015-08-05 | 2018-01-30 | Clearag, Inc. | Customized land surface modeling for irrigation decision support in a crop and agronomic advisory service in precision agriculture |
| US10028425B2 (en) * | 2015-03-02 | 2018-07-24 | James Canyon | System, apparatus, and method for remote soil moisture measurement and control |
| US10412907B2 (en) * | 2015-03-10 | 2019-09-17 | Mohamad Javad Motahari Sharif | Deficit-irrigation control system, based on dynamic organization of multi-agents systems and wireless or wired network |
| US10216604B2 (en) * | 2015-03-27 | 2019-02-26 | Ca, Inc. | Monitoring environmental parameters associated with computer equipment |
| AU2016263299B2 (en) * | 2015-05-19 | 2020-03-12 | Saturas Ltd | Method for installing water potential detectors in plant stems and methods and systems for evaluating crop irrigation condition using thermal imaging |
| US10055781B2 (en) | 2015-06-05 | 2018-08-21 | Boveda Inc. | Systems, methods and devices for controlling humidity in a closed environment with automatic and predictive identification, purchase and replacement of optimal humidity controller |
| US10909607B2 (en) | 2015-06-05 | 2021-02-02 | Boveda Inc. | Systems, methods and devices for controlling humidity in a closed environment with automatic and predictive identification, purchase and replacement of optimal humidity controller |
| US10241097B2 (en) | 2015-07-30 | 2019-03-26 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | Multi-sensor platform for crop health monitoring |
| US10631475B2 (en) * | 2015-08-14 | 2020-04-28 | The Regents Of The University Of California | Low cost precision irrigation system with passive valves and portable adjusting device |
| RU2622695C1 (ru) * | 2016-01-11 | 2017-06-19 | Сергей Андреевич Андреев | Способ управления поливом |
| US20210192911A1 (en) * | 2016-02-05 | 2021-06-24 | Esthevan Augusto Goes Gasparoto | Forest monitoring system and method |
| US11089743B2 (en) * | 2016-02-23 | 2021-08-17 | Stevens Water Monitoring Systems, Inc. | System and method for determining turf performance indicators |
| US11221323B2 (en) | 2016-02-23 | 2022-01-11 | Stevens Water Monitoring Systems, Inc. | System and method for instantaneously determining uniform distribution of water, salinity, conductivity, temperature and other conditions in soil |
| US10722771B2 (en) | 2016-02-23 | 2020-07-28 | Stevens Water Monitoring Systems, Inc. | System and method for tracking and optimizing pin hole locations on a putting green |
| CN105955102A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-09-21 | 哈尔滨金都太阳能科技有限公司 | 一种太阳能气象监测系统 |
| US10143148B2 (en) * | 2016-05-13 | 2018-12-04 | Ceres Imaging Inc. | Methods and devices for assessing a field of plants for irrigation |
| EP3261102A1 (en) | 2016-06-23 | 2017-12-27 | Rain Bird Corporation | Universal solenoid |
| WO2018013964A1 (en) | 2016-07-15 | 2018-01-18 | Rain Bird Corporation | Wireless remote irrigation control |
| US11538099B2 (en) * | 2016-09-21 | 2022-12-27 | Iunu, Inc. | Online data market for automated plant growth input curve scripts |
| US10791037B2 (en) | 2016-09-21 | 2020-09-29 | Iunu, Inc. | Reliable transfer of numerous geographically distributed large files to a centralized store |
| US10635274B2 (en) | 2016-09-21 | 2020-04-28 | Iunu, Inc. | Horticultural care tracking, validation and verification |
| US11244398B2 (en) | 2016-09-21 | 2022-02-08 | Iunu, Inc. | Plant provenance and data products from computer object recognition driven tracking |
| CN106771056A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-05-31 | 鲁东大学 | 一种基于作物胁迫指数的作物系数估算方法 |
| WO2018101848A1 (en) | 2016-11-29 | 2018-06-07 | Coolfarm S.A. | Predictive dynamic cloud based system for environmental sensing and actuation and respective method of operation |
| US10980120B2 (en) | 2017-06-15 | 2021-04-13 | Rain Bird Corporation | Compact printed circuit board |
| CN109302972B (zh) * | 2017-07-28 | 2023-10-13 | 北京市农业技术推广站 | 一种基于设施作物冠层积温的智能灌溉系统 |
| US11240976B2 (en) | 2018-01-03 | 2022-02-08 | Smart Rain Systems, LLC | Remote irrigation control system |
| US11062516B2 (en) | 2018-02-07 | 2021-07-13 | Iunu, Inc. | Augmented reality based horticultural care tracking |
| US11503782B2 (en) | 2018-04-11 | 2022-11-22 | Rain Bird Corporation | Smart drip irrigation emitter |
| US10955584B2 (en) | 2018-04-25 | 2021-03-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Predicting microclimate |
| CN108614607B (zh) * | 2018-05-08 | 2020-09-01 | 上海市农业科学院 | 一种基于即时监控数据的农业生产多因素管理决策系统 |
| CN108445769A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-08-24 | 段裕珂 | 基于虚拟仪器的农场喷灌监控系统 |
| US20210360886A1 (en) * | 2018-06-26 | 2021-11-25 | Just Greens, Llc | Controlling Plant Growth Conditions |
| CA3101681C (en) * | 2018-06-29 | 2022-11-22 | Farmers Edge Inc. | Automatic crop health change detection & alerting system |
| US10891482B2 (en) | 2018-07-10 | 2021-01-12 | Adroit Robotics | Systems, devices, and methods for in-field diagnosis of growth stage and crop yield estimation in a plant area |
| CN109470299A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-15 | 江苏大学 | 一种基于物联网的作物生长信息监测系统和方法 |
| CN109934400B (zh) * | 2019-03-08 | 2023-05-16 | 河北工程大学 | 基于改进神经网络的集雨调亏作物需水量预测方法 |
| US11185024B2 (en) | 2019-04-26 | 2021-11-30 | Smart Rain Systems, LLC | Irrigation system map integration |
| US20210204496A1 (en) * | 2020-01-08 | 2021-07-08 | The United States Of America, As Represented By The Secretary Of Agriculture | System and method of watering crops with a variable rate irrigation system |
| US11382260B2 (en) * | 2020-02-03 | 2022-07-12 | International Business Machines Corporation | Estimation of crop type and/or sowing date |
| US11720980B2 (en) | 2020-03-25 | 2023-08-08 | Iunu, Inc. | Crowdsourced informatics for horticultural workflow and exchange |
| US11721465B2 (en) | 2020-04-24 | 2023-08-08 | Rain Bird Corporation | Solenoid apparatus and methods of assembly |
| US11631475B2 (en) | 2020-05-26 | 2023-04-18 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | Real-time projections and estimated distributions of agricultural pests, diseases, and biocontrol agents |
| US11464179B2 (en) * | 2020-07-31 | 2022-10-11 | FarmX Inc. | Systems providing irrigation optimization using sensor networks and soil moisture modeling |
| US11666004B2 (en) * | 2020-10-02 | 2023-06-06 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | System and method for testing plant genotype and phenotype expressions under varying growing and environmental conditions |
| US20220104437A1 (en) * | 2020-10-02 | 2022-04-07 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | Reduction of time of day variations in plant-related data measurements |
| US11925151B2 (en) | 2020-11-13 | 2024-03-12 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | Stereo-spatial-temporal crop condition measurements for plant growth and health optimization |
| US11555690B2 (en) | 2020-11-13 | 2023-01-17 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | Generation of stereo-spatio-temporal crop condition measurements based on human observations and height measurements |
| US11237045B1 (en) * | 2020-11-20 | 2022-02-01 | Earth Scout GBC | Telescoping light sensor mount above growth canopy |
| US11278494B1 (en) * | 2021-01-22 | 2022-03-22 | Pacira Pharmaceuticals, Inc. | Manufacturing of bupivacaine multivesicular liposomes |
| US20220253757A1 (en) * | 2021-02-06 | 2022-08-11 | Grownetics, Inc. | Metaheuristics optimizer for controlled environment agriculture |
| US11895942B2 (en) | 2021-03-10 | 2024-02-13 | Earth Scout GBC | Plant growth platform |
| US11608813B2 (en) | 2021-03-22 | 2023-03-21 | Westbrook Labs, Inc. | Wind machine control and monitor systems and methods |
| US11314213B1 (en) * | 2021-06-15 | 2022-04-26 | Haber Technologies, Inc. | Autonomous crop drying, conditioning and storage management |
| US11862843B1 (en) | 2022-03-21 | 2024-01-02 | Earth Scout, GBC | Underground sensor mount and telemetry device |
| CN115486358A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-12-20 | 水利部牧区水利科学研究所 | 一种多年生牧草滴灌自动化灌溉管理决策控制系统 |
Family Cites Families (44)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4015366A (en) * | 1975-04-11 | 1977-04-05 | Advanced Decision Handling, Inc. | Highly automated agricultural production system |
| US4209131A (en) * | 1978-05-12 | 1980-06-24 | Motorola, Inc. | Computer-controlled irrigation system |
| US4755942A (en) * | 1985-05-17 | 1988-07-05 | The Standard Oil Company | System for indicating water stress in crops which inhibits data collection if solar insolation exceeds a range from an initial measured value |
| US4876647A (en) * | 1985-05-17 | 1989-10-24 | The Standard Oil Company | Apparatus for determining water stress in crops |
| US4992942A (en) * | 1989-01-25 | 1991-02-12 | Bahm, Inc. | Apparatus and method for controlling a system, such as nutrient control system for feeding plants, based on actual and projected data and according to predefined rules |
| US5539637A (en) * | 1994-06-17 | 1996-07-23 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of Agriculture | Biologically-identified optimal temperature interactive console (Biotic) for managing irrigation |
| US5479339A (en) | 1994-09-02 | 1995-12-26 | Miller; Ralph W. | Irrigation control and management system |
| US5601236A (en) * | 1995-01-18 | 1997-02-11 | Wold; Keith F. | Plant watering device and method for promoting plant growth |
| 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 |
| US7844517B2 (en) * | 1996-01-18 | 2010-11-30 | Planalytics, Inc. | System, method, and computer program product for forecasting weather-based demand using proxy data |
| US6452499B1 (en) | 1998-10-07 | 2002-09-17 | Thomas Henry Runge | Wireless environmental sensor system |
| US6597991B1 (en) | 2001-03-28 | 2003-07-22 | Agrosense Ltd. | System and method for remote monitoring of water stress status of growing crops |
| US20020170229A1 (en) * | 2001-04-13 | 2002-11-21 | Phytech Ltd. | System and method for phytomonitoring |
| US6874707B2 (en) * | 2001-05-31 | 2005-04-05 | Terra Spase | System for automated monitoring and maintenance of crops including computer control of irrigation and chemical delivery using multiple channel conduit |
| US20030182022A1 (en) * | 2002-03-21 | 2003-09-25 | John Addink | Interactive irrigation system |
| US7403840B2 (en) * | 2002-04-19 | 2008-07-22 | Irrisoft, Inc. | Irrigation control system |
| US20060161309A1 (en) * | 2002-04-19 | 2006-07-20 | Moore Steven E | Irrigation control system |
| US7133800B2 (en) * | 2002-10-09 | 2006-11-07 | California Institute Of Technology | Sensor web |
| US20040100394A1 (en) * | 2002-10-28 | 2004-05-27 | Hitt Dale K. | Distributed environmental control in a wireless sensor system |
| US7184892B1 (en) * | 2003-01-31 | 2007-02-27 | Deere & Company | Method and system of evaluating performance of a crop |
| US6999877B1 (en) * | 2003-01-31 | 2006-02-14 | Deere & Company | Method and system of evaluating performance of a crop |
| US7280892B2 (en) * | 2003-11-06 | 2007-10-09 | Michael Van Bavel | Integrated sap flow monitoring, data logging, automatic irrigation control scheduling system |
| FR2867022B1 (fr) | 2004-03-04 | 2007-06-29 | Jean Daniel Hernandez | Systeme de gestion de dispositifs d'arrosage automatique |
| US7584053B2 (en) * | 2004-08-05 | 2009-09-01 | Reintech, Llc | Universal remote terminal unit and method for tracking the position of self-propelled irrigation systems |
| US20060030990A1 (en) * | 2004-08-06 | 2006-02-09 | Anderson Noel W | Method and system for estimating an agricultural management parameter |
| DE102004051438B4 (de) * | 2004-10-22 | 2008-09-25 | Rolf Wilhelm Haupt | Gießwarneinrichtung |
| US7853363B1 (en) * | 2004-11-09 | 2010-12-14 | Hunter Industries, Inc. | Evapotranspiration unit connectable to an irrigation controller |
| US7809475B2 (en) * | 2004-12-20 | 2010-10-05 | Fw Enviro, Llc | Computer controlled fertigation system and method |
| US20060167926A1 (en) | 2005-01-27 | 2006-07-27 | James Verhey | Vineyard information collection and management system |
| US7532954B2 (en) * | 2005-02-11 | 2009-05-12 | Rain Bird Corporation | System and method for weather based irrigation control |
| US7752106B1 (en) * | 2005-07-19 | 2010-07-06 | Planalytics, Inc. | System, method, and computer program product for predicting a weather-based financial index value |
| US8335653B2 (en) | 2006-05-01 | 2012-12-18 | Cnh America Llc | System and method of evaluating crop management |
| US20070260400A1 (en) * | 2006-05-04 | 2007-11-08 | Omry Morag | Computerized crop growing management system and method |
| US7660698B1 (en) * | 2006-05-25 | 2010-02-09 | Agrihouse, Inc. | Phytometric intelligence sensors |
| KR20100014558A (ko) * | 2007-03-23 | 2010-02-10 | 헬리오스펙트라 악티볼라그 | 식물 성장 또는 특성을 조절하는 시스템 |
| US7805221B2 (en) * | 2007-05-17 | 2010-09-28 | Rain Bird Corporation | Automatically adjusting irrigation controller |
| US8200368B2 (en) * | 2008-12-10 | 2012-06-12 | Rain Bird Corporation | Automatically adjusting irrigation controller with temperature and rainfall sensor |
| NZ562316A (en) | 2007-10-09 | 2009-03-31 | New Zealand Inst For Crop And | Method and system of managing performance of a tuber crop |
| US20090099776A1 (en) | 2007-10-16 | 2009-04-16 | Kapadi Mangesh D | System and method for sugarcane yield estimation |
| US20100032495A1 (en) | 2008-08-06 | 2010-02-11 | Kevin Abts | Environmental and biotic-based speed management and control of mechanized irrigation systems |
| TR200805998A2 (tr) * | 2008-08-12 | 2009-12-21 | Kodalfa B�Lg� Ve �Let���M Teknoloj�Ler� Sanay� Ve T�Caret A.�. | Seralar için uzaktan kablosuz iklim gözlemleme ve kontrol sistemi |
| US8457799B2 (en) * | 2008-11-21 | 2013-06-04 | Fine Line Industries, Inc. | Automatic gated pipe actuator |
| EP2417548B1 (en) | 2009-04-06 | 2021-08-11 | Smartfield, Inc. | Remote analysis and correction of crop condition |
| WO2012065089A1 (en) | 2010-11-12 | 2012-05-18 | Smartfield, Inc. | Agricultural management using biological signals |
-
2010
- 2010-04-05 EP EP10762257.3A patent/EP2417548B1/en active Active
- 2010-04-05 CA CA 2791562 patent/CA2791562A1/en not_active Abandoned
- 2010-04-05 BR BRPI1016024A patent/BRPI1016024A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2010-04-05 US US13/263,044 patent/US9107354B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2010-04-05 WO PCT/US2010/029947 patent/WO2010117944A1/en active Application Filing
- 2010-04-05 ES ES10762257T patent/ES2884675T3/es active Active
-
2011
- 2011-10-04 IL IL215518A patent/IL215518A0/en active IP Right Grant
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US9107354B2 (en) | 2015-08-18 |
| IL215518A0 (en) | 2011-12-29 |
| US20120109387A1 (en) | 2012-05-03 |
| EP2417548A4 (en) | 2014-04-09 |
| CA2791562A1 (en) | 2010-10-14 |
| BRPI1016024A2 (pt) | 2017-07-18 |
| WO2010117944A1 (en) | 2010-10-14 |
| EP2417548B1 (en) | 2021-08-11 |
| EP2417548A1 (en) | 2012-02-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| ES2884675T3 (es) | Análisis y corrección remotos del estado del cultivo | |
| CN113163725B (zh) | 植物生长控制系统 | |
| ES2961241T3 (es) | Sistema y método de control de crecimiento de plantas | |
| US11026372B2 (en) | Plant growth system | |
| US20140371928A1 (en) | Methods and systems for irrigation control | |
| US20150164009A1 (en) | System and method for garden monitoring and management | |
| CN104866970A (zh) | 智能种植管理方法和智能种植设备 | |
| Tik et al. | Monitoring of an aeroponic greenhouse with a sensor network | |
| Zărnescu et al. | Putting Internet-of-things at the service of sustainable agriculture. Case study: Sysagria | |
| Thirukkuralkani et al. | LabVIEW based greenhouse automation system through wireless protocol | |
| Moussa et al. | IoT based smart irrigation system | |
| Minz et al. | Arduino based automatic irrigation system | |
| RU2776122C1 (ru) | Система управления выращиванием растений | |
| Şimşek Dilbaz | Design and implementation of a smart greenhouse | |
| Wardihani et al. | Monitoring and Controlling of IoT-Based Greenhouse Parameters With the MQTT Protocol | |
| Michalski et al. | Simple irrigation control system used in small-scale retention | |
| Kharodwala et al. | IOT-Based Smart Farming | |
| Conaty et al. | A thermal optimum approach to irrigation scheduling in Australian drip irrigated cotton. | |
| Berko | A low-cost plant monitoring system and smart irrigation | |
| ADZHAR | AUTOMATICWATERINGPLANTS | |
| ES1301918U (es) | Dispositivo de control de cultivos. | |
| Balendonck et al. | Farm Level Optimal Water management Assistant for Irrigation under Deficit | |
| Mendez et al. | HyLo: Development of a Smart Hydroponics System using Long Range Wide Area Network (LoRaWAN)-based Wireless Sensor Network (WSN) | |
| Ratiu et al. | Actual technologies for controlling the environment. |