ES2951703T3 - Método para proporcionar una evaluación tridimensional del movimiento del agua a través del suelo y a través de un campo y el sistema asociado - Google Patents

Abstract

En el presente documento se divulgan un sistema y un método que integran datos de sensores de viñedos en un entorno que permite el análisis, el análisis de tendencias históricas, el análisis espacio-temporal y la fusión de modelos climáticos para mejorar la toma de decisiones desde la gestión de los viñedos hasta la producción de vino. La integración de nuevos datos de sensores de múltiples profundidades del suelo con mediciones de superficie, combinados con el proceso de flujo de producción e información histórica, permite nuevas capacidades de toma de decisiones. Se puede distribuir una red inalámbrica de sensores/transmisores para proporcionar una evaluación tridimensional del movimiento del agua tanto a través del campo del productor como a medida que se mueve desde la superficie a través de la zona de las raíces. El flujo de datos de monitoreo del suelo alimenta una interfaz de visualización que se incorporará en una herramienta de gestión de cultivos y ayuda a la toma de decisiones basada en software que ayuda a los productores agrícolas a reducir costos, minimizar las aplicaciones de agua y nutrientes y proteger mejor el medio ambiente al reducir los insumos de producción agrícola. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Método para proporcionar una evaluación tridimensional del movimiento del agua a través del suelo y a través de un campo y el sistema asociado

Campo técnico de la invención

La presente divulgación se refiere generalmente a la gestión de datos, y en particular a un sistema y método para mejorar la capacidad de los productores de uva de vino para gestionar sus cultivos y recursos hídricos, especialmente en condiciones de sequía, con el fin de: maximizar los ingresos, aumentar los rendimientos y la calidad de la uva, mejorar la sostenibilidad de la vid a largo plazo, minimizar los insumos y costos, conservar los recursos de tierra y agua y mejorar el medio ambiente.

Antecedentes de la invención

Esta sección presenta aspectos que pueden ayudar a facilitar una mejor comprensión de la divulgación. En consecuencia, estas declaraciones se deben leer en este sentido y no se deben entender como admisiones sobre lo que es o no es el arte previo.

Las cambiantes condiciones climáticas y las sequías actuales plantean a los productores agrícolas el reto de aprovechar al máximo los escasos recursos hídricos y el agua de riego, cada vez más cara. Estos desafíos complejos son multifacéticos, que van desde el día a día y las decisiones a lo largo de toda la temporada de crecimiento, hasta problemas de sostenibilidad de cultivos a largo plazo de varios años. Además, estos desafíos son críticos tanto para los campos secos como para los de regadío. El desafío de gestionar el tiempo y la cantidad de agua es especialmente importante en las industrias de la uva y el vino, donde el tiempo y la extensión del estrés por humedad son determinantes importantes de la calidad, la cantidad y el valor del producto final. Posteriormente, la calidad del vino y el valor de mercado implícito están determinados principalmente por la composición del cultivo de la uva en la cosecha, y en menor medida por el proceso de elaboración del vino en sí, el equipo utilizado o la habilidad del enólogo. También existe una creciente preocupación por las estrategias de maximización de los cultivos sobre la fructífera vida de las vides y las grandes consecuencias económicas de la replantación de viñedos más frecuente. Existe, por tanto, una necesidad tecnológica no cubierta de datos de sensores mejorados, de alta resolución y precisión, y de herramientas que permitan tomar mejores decisiones sobre las opciones de gestión del agua utilizando, como mínimo, los datos disponibles en la actualidad.

Además, mientras que las empresas de análisis están empezando a investigar estos problemas a través de enfoques de “análisis de big data”, las herramientas actuales no integran suficientemente los modelos físicos, traducen datos en bruto, ni los correlacionan con decisiones del “mundo real”. Software fácil de usar y fiable para convertir datos de sensores, datos climáticos, datos de suelos, modelos de fisiología vegetal, viticultura, por lo tanto, se necesitan críticamente modelos enológicos y pronósticos meteorológicos en decisiones de gestión de cultivos y riego fáciles de entender y de alta resolución.

US 2014/236868 A1, WO 2010/129168 A2 y WO 2013/012826 A1 ilustran ejemplos de sistemas de gestión de riego.

Breve descripción de la invención

La invención reivindicada proporciona, en un primer aspecto, un método para proporcionar una evaluación tridimensional del movimiento del agua a través del suelo y a través de un campo, como se define en la reivindicación 1. El método comprende: utilizar un ordenador, recibir datos de temperatura y humedad de una pluralidad de sensores de temperatura y humedad, los sensores se eliminan dentro de un campo agrícola, en donde los sensores proporcionan una red de sensores que combina sensores de humedad y temperatura en el campo para rastrear la disponibilidad y las características de humedad y temperatura del suelo a un alto nivel de resolución de datos en toda la zona de la raíz del cultivo y el perfil del suelo; determinar un contenido volumétrico de agua para un área de suelo contenida en el campo; determinar un nivel de variabilidad espacial y temporal dentro del área, incluida la variabilidad a través de una zona radicular del suelo; determinar un nivel de agua disponible para la zona del suelo; proporcionar una evaluación tridimensional del movimiento del agua a través del suelo y a través del campo, lo que permite responder a las variaciones espaciales y temporales en tiempo real; y mostrar los resultados de dicha evaluación en una interfaz electrónica para un usuario.

Por lo tanto, se proporciona un método, y se logra de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anexas 1-14, que comprende usar un ordenador, recibir los datos de temperatura y humedad de una pluralidad de sensores de temperatura y humedad, los sensores dispuestos dentro de un campo agrícola, determinar un contenido volumétrico de agua para un área de suelo contenida en el campo, determinar un nivel de variabilidad espacial y temporal dentro del área, incluida la variabilidad a través de una zona radicular del suelo, determinar un nivel de agua disponible para la zona del suelo, y mostrar los resultados de dicha evaluación en una interfaz electrónica a un usuario. El método también puede comprender determinar una textura del suelo y el perfil de composición para el área del suelo. El método también puede comprender determinar una curva de calibración del sensor basada en la textura del suelo y el perfil de composición. El método puede consistir en calibrar el contenido volumétrico de agua para el área del suelo en función de la curva del sensor. El método también puede comprender determinar una curva de liberación de presión del suelo basada en la textura del suelo y el perfil de composición para el área del suelo. El método también puede comprender ajustar la determinación de agua disponible en la planta basada en la curva de liberación de presión del suelo. La curva de calibración del sensor se puede determinar a partir de los datos recibidos de los sensores de temperatura y humedad. La curva de calibración del sensor también se puede determinar a partir de los datos ALIM. El método también puede comprender, para cada una de una pluralidad de áreas de suelo, determinar una interpolación ponderada del agua disponible de las plantas en el área de suelo a partir de los niveles de agua disponible de las plantas determinados para una pluralidad de puntos dentro del área de suelo. El método también puede comprender promediar valores determinados para el agua disponible de la planta, y la generar un mapa espacial basado en la interpolación de distancia y la topografía para generar una simulación de flujo en una pantalla electrónica. El método también puede también comprender el control de un sistema de riego conectado operativamente al procesador para ajustar la salida de riego en función del agua disponible de la planta determinada. El método también puede comprender determinar una fecha de cosecha prevista con base en la información recibida. El método también puede incluir actualizar la fecha de cosecha prevista en función de los datos del sensor recién adquiridos. El método puede comprender predecir una variación de la composición de los atributos de la planta. El método también puede comprender que la predicción se determina para bloques separados del campo. El método también puede comprender crear un mapa de variación espacial que indique las áreas de componentes de la planta que están en un objetivo, por encima del objetivo o por debajo del objetivo.

La invención reivindicada también proporciona, en un segundo aspecto, un sistema como se define en la reivindicación 15. El sistema es adecuado para llevar a cabo el método del primer aspecto, y el sistema comprende: una memoria; un procesador informático conectado operativamente a la memoria; y una pluralidad de sensores de temperatura y humedad, los sensores se disponen dentro de un campo agrícola y se conectan operativamente al procesador, en donde los sensores proporcionan una red de sensores que combina sensores de humedad y temperatura en el campo para rastrear la disponibilidad y las características de humedad y temperatura del suelo a un alto nivel de resolución de datos a través de la zona de la raíz del cultivo y el perfil del suelo. El procesador está configurado para: recibir datos de temperatura y humedad de la pluralidad de sensores de temperatura y humedad; determinar un contenido volumétrico de agua para un área de suelo contenida en el campo; determinar un nivel de variabilidad espacial y temporal dentro del área, incluyendo la variabilidad a través de una zona radicular del suelo; determinar el nivel de agua disponible de una planta para el área del suelo; proporcionar una evaluación tridimensional del movimiento del agua a través del suelo y a través del campo, haciendo posible responder a las variaciones espaciales y temporales en tiempo real; y mostrar los resultados de dicha evaluación en una interfaz electrónica para un usuario.

Por lo tanto, se proporciona un sistema, y se logra de acuerdo con la reivindicación 15, que comprende una memoria, un procesador informático conectado operativamente a la memoria, una pluralidad de sensores de temperatura y humedad dispuestos dentro de un campo agrícola y operativamente conectado al procesador, en donde el procesador está configurado para recibir datos de temperatura y humedad de la pluralidad de sensores de temperatura y humedad, los sensores dispuestos dentro de un campo agrícola, determinan un contenido volumétrico de agua para un área de suelo contenida en el campo, determinar un nivel de variabilidad espacial y temporal dentro del área, incluyendo la variabilidad a través de una zona radicular del suelo, determinar el nivel de agua disponible de una planta para el área del suelo, y mostrar los resultados de dicha evaluación en una interfaz electrónica para un usuario. El procesador también se puede configurar para determinar una textura del suelo y un perfil de composición para el área del suelo. El procesador también se puede configurar para determinar una curva de calibración del sensor basada en la textura del suelo y el perfil de composición. El procesador también se puede configurar para calibrar el contenido volumétrico de agua para el área de suelo basado en la curva del sensor. El procesador también se puede configurar para determinar una curva de liberación de presión del suelo basada en la textura del suelo y el perfil de composición para el área del suelo. El procesador también se puede configurar para ajustar la determinación de agua disponible en la planta en función de la curva de liberación de presión del suelo. La curva de calibración del sensor también se puede determinar a partir de los datos recibidos de los sensores de temperatura y humedad. La curva de calibración del sensor también se puede determinar a partir de los datos ALIM. El procesador también puede configurarse para que cada una de las áreas de suelo, determine una interpolación ponderada del agua disponible de la planta en el área del suelo a partir de los niveles de agua disponibles de la planta determinados para una pluralidad de puntos dentro del área del suelo. El procesador también se puede configurar para promediar valores determinados para el agua disponible de la planta y generar un mapa espacial basado en la interpolación de distancia y la topografía para generar una simulación de flujo en una pantalla electrónica. El procesador también se puede configurar para controlar un sistema de riego conectado operativamente al procesador para ajustar la salida de riego en función del agua disponible de la planta determinada. El procesador también se puede configurar para determinar una fecha de cosecha prevista en función de la información recibida. El procesador también se puede configurar para actualizar la fecha de cosecha prevista en función de los datos del sensor recién adquiridos. El procesador también se puede configurar para predecir una variación de la composición de los atributos de la planta. El procesador también se puede configurar para determinar dicha predicción para bloques separados del campo. El procesador también se puede configurar para crear un mapa de variación espacial que indique las áreas de componentes de la planta que están en un objetivo, por encima del objetivo o por debajo del objetivo.

Breve descripción de los dibujos

La FIG. 1 muestra una captura de pantalla de una interfaz de usuario que muestra los datos del suelo de acuerdo con una realización.

La FIG. 2 muestra un proceso para analizar los datos del suelo de acuerdo con una realización.

La FIG. 3 es un diagrama de alto nivel que muestra los componentes de un sistema ejemplar de gestión de cultivos para analizar los datos del suelo y realizar otros análisis de acuerdo con una realización.

Descripción detallada de la invención

Para los propósitos de promover un entendimiento de los principios de la presente divulgación, ahora se hará referencia a las realizaciones ilustradas en los dibujos, y se utilizará un lenguaje específico para describir los mismos. No obstante, se entenderá que no se pretende limitar el alcance de esta divulgación.

En este documento se muestra un eficaz sistema de software de apoyo a la toma de decisiones 1000 (FIG. 3) basado en tecnología de detección (in situ y remotamente detectada) para permitir a los productores, gerentes de campo y productores de vino gestionar la humedad del suelo, la poda, el riego, la gestión del dosel y la conservación del agua para aumentar la eficiencia de la producción, la calidad, la eficiencia y la eficiencia de la producción. y cultivos y sostenibilidad, al tiempo que se reduce la variabilidad en la producción dentro de un campo y a través de las estaciones. Esta red de sensores combina sensores de humedad y temperatura en el campo para rastrear la disponibilidad y las características de humedad y temperatura del suelo con un alto nivel de resolución de datos en toda la zona de la raíz del cultivo y el perfil del suelo. La red permite realizar una evaluación en 3 dimensiones del movimiento del agua a través del suelo y a través del campo del productor, lo que permite responder a las variaciones espaciales y temporales del viñedo en tiempo real. Esta información ayudará en gran medida a los productores a planificar y minimizar los costos de las decisiones de cultivos de cobertura, el riego y otras prácticas de manejo. El flujo de datos de monitoreo del suelo se combina y se compara con sensores basados en plantas y se hace referencia a tecnologías de sensores de corriente más gruesa. El gran volumen resultante de datos de sensores ambientales se analiza, se mejora con modelos físicos y se transforma utilizando análisis visuales en un entorno de toma de decisiones de software interactivo útil utilizando métricas y gráficos visuales fáciles de entender.

Además, aunque para fines demostrativos el foco de esta divulgación se centra en los viñedos, las herramientas de manejo agrícola divulgadas en este documento pueden ser utilizadas y son de importancia inmediata para muchos otros cultivos de horticultura de alto valor (incluyendo productores de frutas, nueces y árboles) y son un recurso beneficioso para muchos más cultivos agrícolas también.

Relación de humedad y temperatura del suelo con la producción de uva de vino:

En todo el mundo, las vides crecen en todo tipo de suelo. Los factores que controlan la formación del suelo están universalmente presentes, pero su influencia individual y sus interacciones sutiles varían mucho de un lugar a otro, dando lugar a la variabilidad del suelo y al desafío de manejo. El éxito en la producción de un rendimiento óptimo de uvas de calidad, con un impacto mínimo en el medio ambiente, dependerá de lo bien que los gestores de viñedos entiendan la variabilidad del suelo de alta resolución, su impacto en el estrés de la vid y la uva y el flujo de nutrientes, y de lo bien que sean capaces de trabajar con esta variabilidad, o son capaces de modificarlo para sus propios fines. Fuera de las regiones vinícolas bien establecidas, la evaluación práctica del terruño de un nuevo sitio se ve obstaculizada por el hecho de que no se conocen las relaciones causales e interacciones entre las propiedades particulares del suelo y las condiciones locales de humedad y temperatura. Además, incluso en viñedos bien establecidos, estas relaciones causales no se basan en modelos científicos exhaustivos y validados de los procesos y relaciones causales entre la temperatura de la superficie a través de la zona radicular, la humedad, la composición del suelo y las características deseadas de la cosecha.

Las evaluaciones y el modelado de la amplia gama de parámetros de viticultura y vinificación mediante redes neuronales artificiales han demostrado consistentemente que los parámetros básicos del viñedo, como la temperatura del aire y del suelo y los perfiles de humedad a lo largo de las temporadas de cultivo actuales y anteriores, tienen el impacto más importante en la composición de la uva.

Además, la capacidad del enólogo para basar las decisiones de procesamiento en la composición predecible de la uva es crucial para hacer vinos de la más alta calidad en cualquier cosecha dada. El conocimiento y el control sobre las necesidades de riego y la aplicación en el viñedo permiten al enólogo acceder y manipular el desarrollo del sabor y la madurez, la recolección de nutrientes, así como el tamaño de las bayas de uva y la composición de polifenoles. Dependiendo de la composición del suelo del viñedo, incluida la estructura de drenaje, la capacidad de retención de agua, las capacidades de amortiguación del pH, la absorción de calor latente y la reflexión de la luz solar de la superficie, la regulación, el inicio, y la absorción física de nutrientes en la savia del vástago y, en última instancia, las bayas, está muy influenciada por la temperatura resultante y el estado del agua del sistema radicular. Dependiendo de la aplicación, estos parámetros no son de fácil acceso y no corresponden necesariamente a las mediciones tradicionales sobre el suelo. La absorción de nutrientes del suelo, particularmente potasio, calcio, nitrógeno, hierro, y el azufre, tienen un impacto más pertinente en el desarrollo del aroma del vino durante y después de la fermentación. Las decisiones posteriores a la cosecha de la bodega relacionadas con el tiempo de contacto con la piel, la suplementación nutricional con levadura, las técnicas de extracción de color y taninos, y otras opciones para elevar y estabilizar aún más los vinos, se hacen mejor con el conocimiento más completo sobre la composición de la fruta entrante.

El monitoreo del suelo es una herramienta útil para desarrollar una comprensión de la interacción entre el suelo y las condiciones ambientales, y específicamente para aprender a optimizar la asignación de agua, cubrir las decisiones de cultivos, decisiones de labranza y programación de riego, pero solo si: (1) se mide a múltiples profundidades y al menos tan profundo como el fondo de la zona de la raíz; (2) se mide continuamente, no en instantáneas semanales; (3) se instala para capturar lo más cerca posible el centro del bulbo humedecido del suelo; y (4) se coloca en un área del viñedo donde el suelo tiene una de las capacidades de retención de agua más bajas. El número mínimo de profundidades de medición es 2, pero idealmente se monitorizan profundidades de medición de al menos 1 pie. El propósito de esto es medir cuán profundamente se infiltran las aplicaciones de agua de lluvia y riego. El objetivo es, en general, húmedo hasta el fondo de la zona de la raíz y no más profundo. La medición de la humedad del suelo a varias profundidades, y la identificación de patrones de humectación después del riego, proporciona información útil y permite a los productores “calibrar” sus volúmenes de riego para que coincidan con la profundidad de humectación deseada.

La humedad insuficiente o excesiva del suelo puede ser perjudicial para los rendimientos de las plantas y los cultivos, dependiendo de la gravedad y el momento de la escasez o el exceso. Cuando las vides están bien regadas, tienen puntas de brotes en crecimiento activo y expansión normal entre nodos. Sin embargo, si el agua está demasiado disponible, especialmente durante el período de crecimiento rápido de los brotes desde la prefloración hasta el envero, puede resultar en un exceso de vigor que puede causar un sombreado excesivo de la fruta. El estrés hídrico en la floración puede reducir el cuajado de la fruta. Desde el cuajado de la fruta hasta el envero, el estrés moderado a severo reduce el tamaño de las bayas. Durante la maduración, el estrés hídrico leve mejora la acumulación de sólidos solubles en las bayas al suprimir el crecimiento vegetativo, pero el estrés más severo disminuye el tamaño de las bayas. En este caso, la acumulación de azúcar y el desarrollo del sabor se retrasan como resultado de la disminución de la fotosíntesis y la caída prematura de las hojas. Sin embargo, durante el período de maduración final, un aumento gradual del estrés aumenta la intensidad de los sabores en las bayas, de modo que se producen cosechas excepcionales en años de veranos secos y calurosos de mediados a finales de los veranos en las regiones vinícolas clásicas de Europa. Esta respuesta natural a un suministro de agua cambiante rara vez se produce en las regiones calientes del interior, donde el riego es esencial para cultivar uvas. En cambio, los productores dependen de manipular la cantidad y el momento del riego para controlar el vigor y mejorar la calidad de la uva.

Por lo tanto, un sistema ideal de monitoreo de humedad debe ser capaz de evaluar la humedad del suelo a profundidad y en todo el campo para comprender la variabilidad espacial, así como calibrar los datos de humedad con respecto al tipo de suelo y cultivo que se está cultivando para proporcionar información útil a los productores y gerentes sobre la disponibilidad real de agua para el cultivo. El momento de la humedad es particularmente importante para las uvas y las vides, ya que se desea una cierta cantidad de estrés de humedad en el momento adecuado en el desarrollo de los racimos de uva, con el fin de adquirir la mezcla compleja de azúcares y con el fin de desarrollar las características únicas e ideales del varietal que se está produciendo. Idealmente, un flujo constante de datos de humedad en tiempo real se puede combinar con datos meteorológicos de viñedos de alta resolución, así como el mapeo GIS de un viñedo que identifica la combinación única de condiciones y características del suelo en todo el viñedo para permitir a los administradores de la vid con las herramientas para gestionar por sección del viñedo, por hileras e incluso por plantas individuales.

Sensor ambiental y monitorización del suelo:

Las tecnologías de imagen de teledetección, que proporcionan una cobertura espacial continua en áreas extendidas, son complementarias a la detección in situ, que proporciona series temporales de información en ubicaciones específicas. La detección espectral también puede proporcionar información sobre el impacto de las condiciones de humedad del suelo en la vegetación, y es fundamental para el riego.

Los productos de humedad del suelo basados en teledetección proporcionan información sobre los 2-4 cm superiores del suelo, y se derivan principalmente de los datos de teledetección por microondas adquiridos por satélites. Sin embargo, para la producción de viñedos, frutas y nueces, esta es solo una pequeña fracción de la zona radicular y es insuficiente para la gestión del agua para estos cultivos. Los productos de datos disponibles actualmente de sensores pasivos de microondas tienen una resolución espacial extremadamente gruesa (por ejemplo, productos de datos a ~50km). La próxima misión SMAP de la NASA, combinará las entradas de sensores de microondas activos y pasivos para proporcionar un producto mezclado a 9 km, proporcionando mejoras significativas a la productividad operativa de los cultivos y las estimaciones de estrés hídrico, así como entradas a los modelos de predicción agrícola. Sin embargo, aunque restringen las estimaciones basadas en modelos de humedad del suelo en el perfil, estos productos de datos solo proporcionan condiciones de contorno. El aumento de SMAP con detección in situ debería proporcionar mejoras dramáticas a la caracterización 3D de la humedad local del suelo. En áreas extendidas, las estimaciones basadas en puntos in situ también son invaluables tanto en la calibración/validación de los productos basados en satélites como para reducir estos productos a resoluciones espaciales más altas.

Además, el contenido de agua de la vegetación es un indicador importante de la salud de las plantas durante la temporada de crecimiento, además de contribuir a las estimaciones basadas en teledetección de la humedad del suelo derivada de sensores pasivos de microondas. El estrés de las plantas relacionado directa o indirectamente con la escasez de agua también es visible en la porción infrarroja térmica del espectro. El índice de estrés hídrico de los cultivos (CWSI, por sus siglas en inglés) establecido desde hace mucho tiempo se basa en el estrés hídrico que induce el cierre estomático, lo que resulta en una disminución del enfriamiento evaporativo y el aumento de la temperatura de las hojas. Se han investigado muchas técnicas de teledetección para monitorear el estrés de las plantas

Los sensores in situ proporcionan resultados cuantitativos y pueden ser más rentables y en tiempo que los análisis de laboratorio convencionales, y una resolución significativamente mayor que los datos de teledetección). Cada vez son más pequeños, más rápidos, más precisos, más eficientes energéticamente, inalámbricos, y más inteligentes. Muchos de estos dispositivos se pueden utilizar para la detección in situ (proximal) del suelo, por ejemplo, transistores de efecto de campo sensibles a los iones (ISFET) utilizados para medir el pH del suelo y los nutrientes del suelo, o espectrómetros portátiles de infrarrojo cercano visible (VIES- NIR) para medir las propiedades del suelo como el contenido de carbono orgánico y la composición mineral. En todo el mundo, se está llevando a cabo una cantidad considerable de investigación para desarrollar estos sensores de suelo y técnicas para su uso en diversas aplicaciones. Muchos de estos sensores se encuentran actualmente en una fase de desarrollo y se utilizan principalmente en investigación, mientras que otros están disponibles comercialmente. Las técnicas más comunes se relacionan con el uso de EMI y espectroscopía NIR de vías de suelo.

La gama completa de monitores de humedad del suelo y cultivos disponibles, así como la tecnología de desarrollo se pueden integrar en el sistema de gestión de cultivos 1000 de la presente divulgación. Sin embargo, el verdadero desafío no es proporcionar estos datos masivos a los cultivadores y productores, sino determinar qué fuentes de datos son relevantes, integrando modelos de suelo, fisiología vegetal y modelos de investigación vitícola y enológica para procesar, correlacionar, extraer, interpretar y presentar información sucinta, confiable y relevante para la toma de decisiones.

Redes de sensores inalámbricos:

Las redes de sensores inalámbricos se pueden utilizar para el monitoreo continuo y en tiempo real de las propiedades del suelo, como el agua del suelo y los nutrientes para el riego. Actualmente existen sistemas comerciales para el monitoreo del agua del suelo mediante telemetría inalámbrica; por ejemplo, las sondas de capacitancia vinculadas a sistemas de telefonía móvil o redes de radio se están utilizando en la agricultura de regadío. Los administradores de sistemas de riego pueden utilizar los datos recopilados para optimizar el uso de los recursos en respuesta a los cambios dinámicos en el estado del suelo y reducir el riesgo de estrés hídrico en los cultivos. Los principales problemas con la detección inalámbrica actualmente disponible son la durabilidad, la gran deriva del sensor, las dificultades con la calibración in situ y, lo más importante, la incapacidad para la detección profunda del suelo en toda la zona de la raíz. Hasta la fecha, estos sistemas están esencialmente por encima del suelo o dentro de unas pocas pulgadas de la superficie del suelo. Utilizando sistemas de la técnica previa, no ha sido posible desarrollar grandes redes que monitoreen las condiciones ambientales dentro del suelo a través de la zona radicular. De acuerdo con un aspecto de la presente divulgación, los sensores de humedad inalámbricos de baja frecuencia se implementarán en toda la zona de raíces de las cepas de vid comunes (0-3+ metros). Los datos detectados son recibidos por el sistema 1000 de la presente divulgación para proporcionar y mejorar los datos y la rentabilidad del despliegue de sensores de alta densidad para la gestión de cultivos.

Redes de sensores: Sistemas de transmisores/sensores de baja frecuencia inalámbricos subterráneos:

Como se mencionó anteriormente, la tecnología para redes de sensores inalámbricos de suelo profundo puede emplear paquetes de sensores comerciales actuales para humedad, temperatura, conductividad eléctrica y, posiblemente, algunos productos químicos básicos del suelo, así como una nueva tecnología de sensores integrada a medida que estén disponibles.

Los esfuerzos de investigación actuales para ayudar a los productores a mejorar la gestión del agua y la gestión de los cultivos se pueden agrupar en tres categorías: desarrollo de tecnología de detección en el suelo; mejora en la teledetección para la agricultura; y análisis de big data para la agricultura (agricultura inteligente). La detección tradicional en tierra ha requerido la detección por cable, aunque en los últimos años se han llevado a cabo algunas investigaciones para desarrollar redes de sensores subterráneos, pero estos esfuerzos han sido muy limitados por la atenuación de sus señales de transmisión por el propio suelo. A pesar de la importancia ampliamente reconocida de la monitorización de la humedad, en una encuesta de la industria vitivinícola realizada en 2013, un 71 % de los productores dijo que no utilizaba ningún dispositivo de humedad del suelo. Esto se debe a que los dispositivos de arte anterior no producen una señal limpia y repetible mediante la cual cuantificar los patrones de humedad de una manera que les permita tomar decisiones de gestión. Los sistemas de la técnica previa solo miden en la superficie o toman lecturas poco profundas, o proporcionan una lectura temporal gruesa, y a menudo son engorrosos para el uso práctico: no proporcionan información útil de gestión sobre la disponibilidad de humedad y el movimiento a través del viñedo, así como el movimiento de humedad a través de la zona de la raíz. Como se ha descrito anteriormente, también se han producido mejoras en la aplicación de la teledetección a la agricultura.

Al convertir estos datos sensatos en información de gestión, las empresas de análisis de datos también han entrado en el ámbito de la agricultura inteligente y han comenzado a aplicar análisis de big data (por ejemplo, IBM) y aprendizaje automático para encontrar correlaciones y desarrollar modelos predictivos basados en estadísticas para cultivos agrícolas. Desafortunadamente, estos esfuerzos tienden a simplificar y automatizar en exceso las soluciones propuestas. La mayoría de estos esfuerzos trabajan a una escala demasiado gruesa para resolver la muy alta variación dentro del viñedo, contabilizar e integrar con precisión múltiples modalidades de sensores que están debidamente registradas y calibradas para permitir una toma de decisiones efectiva, y lo más importante, no integrar la investigación basada físicamente y modelos del suelo, el medio ambiente y la planta

De acuerdo con un aspecto de la presente divulgación, se proporciona un sistema de manejo de cultivos 1000 que combina los datos de humedad y temperatura in situ y detectados remotamente con modelos físicos del suelo, el medio ambiente, la vid y el proceso de vinificación en un formato de interfaz que puede ayudar a los agricultores y productores a mejorar sus prácticas de manejo de cultivos, prácticas de manejo del agua y sostenibilidad de los viñedos. La presente divulgación se centra en el desarrollo de estos modelos, determinando la necesidad y practicidad de varios datos detectados, y cómo estos pueden integrarse en los procesos de toma de decisiones a lo largo del ciclo de crecimiento y para la toma de decisiones a largo plazo. El sistema 1000, actualmente divulgado, convierte este diluvio de datos en información comprensible y relevante para puntos cruciales de decisión de gestión a lo largo del año a través de una plataforma intuitiva de visualización, análisis y toma de decisiones.

Metodología:

En un ejemplo de prueba, se utiliza un conjunto de sensores de suelo comerciales y estaciones meteorológicas para recopilar datos de referencia en los dos viñedos comerciales en Napa, CA. Los sensores de suelo comerciales están conectados a los registradores de datos para medir la humedad del suelo, el potencial hídrico y la temperatura a cuatro o cinco profundidades (1 pies). hasta 9 pies) de la zona de la raíz de la vid en 3 a 7 lugares en cada viñedo que tienen diferentes tipos de suelo y topografía. Con los diferentes tipos de suelo, una serie de respuestas fisiológicas y de estrés hídrico serán provocadas por las vides en el mismo nivel de agua y riego; esto proporciona un rico conjunto de datos para el análisis visual y la parametrización y validación del modelo de riego.

Utilizando los datos del ejemplo de prueba, se exploran las siguientes consideraciones:

1) ¿Qué espaciamiento vertical de los sensores se necesita en toda la zona de la raíz?

2) ¿Cómo afecta la variación de la composición del suelo a la variación de la lectura del sensor en todo el viñedo? 3) ¿Afecta la variedad de uva o el clon a la variación de la lectura del sensor en todo el viñedo?

Como parte del ejemplo de la prueba, a intervalos regulares de la temporada de crecimiento, el crecimiento de las plantas (longitud de los brotes) fue monitoreado para la estimación de los coeficientes de los cultivos (para el cálculo de Et ), así como para correlacionar con la utilización de la humedad del suelo (basado en estimaciones del área foliar expuesta).

Además, se utilizaron los datos micrometeorológicos continuos, así como los datos de humedad y temperatura del suelo, para generar mapas visuales de la evolución espacial y temporal de la humedad del suelo en relación con el tamaño del dosel, el estrés de la vid y variables ambientales para apoyar el riego, la labranza y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones sobre nutrientes que pueden ser utilizados por los productores.

El sistema 1000 actualmente divulgado también correlaciona y evalúa la incorporación de datos detectados remotamente con los datos detectados in situ para determinar (1) el valor de integrar los dos tipos de datos, (2) la posibilidad de que haya menos sensores in situ permanentes si los datos detectados a distancia están prácticamente disponibles para integrarse y calibrarse con los sensores in situ e incorporarlos a nuestros modelos de viñedos y viñas, y (3) el beneficio comparativo y complementario de cada modalidad para la toma de decisiones de viñedo y producción.

En la cosecha, las uvas se muestrean cerca de cada ubicación del sensor y se realizan análisis de laboratorio completos sobre fenólicos, así como análisis químicos básicos para permitir relaciones analíticas y fisiológicas con los datos medidos, así como correlación con las predicciones iniciales y en evolución del modelo de investigación. Además, las uvas se muestrean en cada sitio en veraison para analizar, mejorar y validar nuestros modelos enológicos y de viticultura de los efectos ambientales (por ejemplo, humedad, temperatura de la superficie y de la zona radicular) desde la ruptura de los cogollos hasta el veraison sobre la composición/calidad de la uva (por ejemplo, absorción de nutrientes, ácido, Brix y fenólicos) y volumen/rendimiento.

Análisis visual: Entornos eficaces para la toma de decisiones:

Como se mencionó anteriormente, convertir los datos masivos de los sensores del viñedo en información útil para la toma de decisiones y la gestión efectivas en el cultivo, cosecha y producción de vino es un verdadero problema de “big data” que necesita agregación, análisis, visualización y procesamiento de vino. y desarrollo de interfaces para convertir estos datos en información útil y procesable para el gestor de viñedos y enólogo. Desafortunadamente, las soluciones de análisis de big data del arte previo no resuelven este tipo de problema donde los datos no contienen toda la información para la toma de decisiones (contexto incompleto), donde los datos son vagos/difusos, y donde contiene dependencias no cuantificadas que ocurren en esta situación con muchos procesos físicos entrelazados (Brooks 2013). Aquí es exactamente donde el entorno integrado e interactivo de toma de decisiones del sistema actualmente revelado 1000 con el usuario que dirige el análisis y la toma de decisiones es vital. La analítica visual, la ciencia del razonamiento analítico facilitada por interfaces visuales interactivas, proporciona el marco y el enfoque adecuados para este entorno de toma de decisiones con grandes datos de sensores. Por lo tanto, el sistema divulgado 1000 considera a los usuarios finales del agricultor y productor, así como a los expertos en dominios de múltiples dominios en el proceso de desarrollo para garantizar una solución eficiente y efectiva. El sistema divulgado proporciona además técnicas de análisis espaciotemporal y desarrolla modelos predictivos en evolución de los datos temporales espaciales y espaciotemporales entrantes, así como crea entornos de análisis visual proactivos y predictivos que pueden ser utilizados de manera fácil y efectiva por expertos ocasionales.

El sistema 1000, actualmente revelado, también aborda cuestiones comunes de los agricultores, como las siguientes:

¿Cómo se compara esta temporada con 2010 y 2012?

¿Qué temporada de cultivo coinciden más estrechamente con las condiciones actuales y cuáles son las diferencias significativas?

¿Cuál es el nivel de estrés de la vid en cada fila y bloque?

¿Qué tan efectivo será el riego esta semana en términos de nivel de estrés en la vid y absorción de nutrientes? ¿A qué hora del día y qué día de esta semana debo regar cada sección de cada bloque para un manejo más efectivo?

El sistema 1000, que se ha revelado actualmente, proporciona un entorno de visualización y análisis integrado que pone al gestor de viñedos, al productor y al enólogo en control de la toma de decisiones, y asocia sus conocimientos con modelos de viñas y viñedos basados en datos, así como técnicas de análisis de datos automatizados. Este entorno les permite aprovechar la información sobre lo que está sucediendo en el viñedo para tomar decisiones efectivas de manejo de cultivos, al tiempo que tienen información disponible que puede ser utilizada en la elaboración del vino para registrar, analizar, y comprender las características de las condiciones de crecimiento que pueden afectar la fermentación primaria, la fermentación secundaria, la producción fenólica y las características, y las decisiones de envejecimiento. El sistema 1000 les hace efectivos en su trabajo sin necesidad de que se conviertan en expertos en el uso de software analítico, lo que les permite hacer su trabajo de manera efectiva sin tener que adquirir habilidades analíticas específicas.

Además de los datos in situ y detectados a distancia, el sistema divulgado 1000 también incorpora datos de climatología local de alta resolución, datos de pronóstico del tiempo disponibles de NOAA y otras fuentes, modelos de procesos de absorción de nutrientes, modelos hidrológicos adaptados a nuestras condiciones específicas del viñedo, y la experiencia del productor y los datos de conocimiento sobre el proceso de toma de decisiones para la gestión del agua (por ejemplo, cuándo regar, duración y tipo de plan de riego, viabilidad de estrategias de riego deficientes variables), cuándo tratar ciertos bloques con ciertos productos químicos, composición de cultivos de cobertura y decisiones de labranza (por ejemplo, sin cultivo de cobertura, cultivo de cobertura labrado, cultivo de cobertura segado) y cómo entender mejor el estrés de la vid durante toda la temporada de crecimiento, así como la vitalidad y viabilidad de la vid a largo plazo. El sistema 1000, actualmente revelado, incorpora además nuevas capacidades de análisis de datos temporales, detección de anomalías y modelado predictivo para analizar, modelar y visualizar los datos espaciales y temporales. Además, el sistema 1000 proporciona representaciones efectivas que permiten la correlación y comprensión de estos datos de transmisión, multimodalidad y multifuente, y desarrolla la representación visual adecuada para la planificación y la toma de decisiones basadas en el modelo del usuario final del entorno y el sistema detectado 1000. El sistema 1000 determina además el nivel de agregación natural para el análisis de correlación de las diferentes condiciones del suelo y del clima para una mejor toma de decisiones.

El sistema y el método divulgados en este documento también pueden incluir un tablero diario efectivo para la temporada de crecimiento para cada grupo de usuarios objetivo (por ejemplo, gerente de viñedos y riego, productor, enólogo) que permite la comparación de las condiciones actuales del suelo y el clima en todo el viñedo con la información de la temporada de crecimiento anterior, incluyendo pronósticos meteorológicos, información sobre el ciclo de crecimiento y modelos para las estimaciones de composición de la uva de la cosecha final (ácido, pH, azúcar, fenólicos) para que los productores y viticultores puedan tomar decisiones de manejo efectivas. Se muestra un ejemplo de interfaz en LA FIGURA 1 (FIG. 1 es una imagen de captura de pantalla que muestra un entorno analítico visual con la humedad del suelo graficada (arriba), la distribución espacial de la humedad (medio), la temperatura (abajo) y una vista de calendario de datos). El sistema 1000 proporciona además nuevas capacidades para comparar las variaciones actuales de la condición del suelo en un viñedo con los datos de producción de años anteriores para cada bloque o hilera uniforme (por ejemplo, peso de cosecha de cada bloque frente al peso de producción después de la clasificación, pH, TA, Brix, perfil fenólico y ácido completo en la cosecha). Mediante la incorporación de modelos enológicos y vitivinícolas de las condiciones del suelo y el estado actual de la planta, el sistema 1000 traduce estos datos de bajo nivel en condiciones de vid y fruta que son más naturales e intuitivos para los productores y enólogos que les permiten tomar decisiones colectivamente. Además, este entorno interactivo de visualización espacial y temporal histórico, actual y predictivo proporciona nueva información y perspectivas potencialmente nuevas a partir del análisis visual que pueden ser confirmadas o correlacionadas por los análisis y modelos integrados. Nuestro sistema de tablero visual es eficaz no solo para la gestión diaria, sino también para permitir la gestión estacional y de la cosecha, la predicción de cultivos, la sostenibilidad (por ejemplo, años fructíferos de la vid) y los impactos y modelos económicos empresariales.

El sistema divulgado 1000 utiliza datos micrometeorológicos y de suelo de alta resolución espacial y temporal de los datos de campo recibidos para desarrollar un modelo para informar las prácticas de gestión del agua, ayudando a los productores con una gestión de precisión a una escala espacial más fina que la disponible anteriormente, lo que potencialmente resulta en un ahorro significativo de agua. Además, las variaciones en el tipo de suelo y la profundidad se tienen en cuenta en base a la información dinámica de los sensores de suelo a múltiples profundidades. La visualización de los perfiles de humedad de suelos de diversas texturas y regímenes de gestión del agua nos permite estudiar la dinámica del transporte de agua en medios porosos como los suelos.

Las herramientas de decisión proporcionadas por el sistema divulgado 1000 se utilizan para la gestión efectiva del riego, y la gestión general del viñedo (cuándo y cuánta fruta se debe soltar, poda, manejo del dosel, calendario de riego), pedidos de suministro para la cosecha y producción de vino, programación de la cosecha, etc.

En una realización, el sistema 1000 evalúa la información recibida de los sensores 1021 para varias temporadas o años de crecimiento anteriores, y utiliza la información para predecir el volumen de riego y los patrones de tiempo que serán óptimos para la temporada o año de crecimiento actual. El sistema 1000 también puede conectarse operativamente a los sistemas de riego automático y permitir el control automático del volumen de riego y la sincronización en función de la información recibida. El sistema 1000 también puede utilizar otra información para determinar el volumen óptimo de riego y los patrones de tiempo también se pueden determinar en base a información adicional, incluyendo investigación enológica, patrones históricos de clima y microclima, e información sobre la estructura del suelo. El sistema 1000 también puede evaluar la variación de los datos recibidos espacial y temporalmente, en lo que se refiere a la composición del fruto (por ejemplo, uvas) y un cultivo entero en la cosecha o diferentes etapas de crecimiento de la planta.

En una realización adicional, el sistema 1000 evalúa la densidad espacial de la información de humedad recibida de los sensores, aplica una técnica de estimación de densidad espacial que utiliza una técnica de estimación de densidad de núcleo adaptativa multivariante en combinación con la técnica analítica predictiva temporal y la técnica de detección de anomalías para determinar aún más el volumen y el tiempo de riego óptimos. El sistema 1000 puede seguir utilizando modelos meteorológicos predictivos para determinar el volumen y el tiempo de riego óptimos.

En otras realizaciones, el sistema 1000 utiliza la información recibida para predecir las fechas óptimas de cosecha y actualizar esas predicciones a medida que se actualizan los nuevos datos de microclima, humedad del suelo y clima, a nivel de bloque de mapa o subbloque. Además, el sistema 1000 se puede configurar para predecir la variación de la composición y las cantidades de los atributos clave de la uva hasta la resolución 3mX3m, así como el valor promedio agregado a través de los bloques de mapas y subbloques basados en la información derivada de los sensores 1021, modelos, suelo, clima, etc. y datos de análisis de uva de envero inicial. Los datos también se pueden utilizar para crear mapas detallados de variación espacial que indiquen las áreas de componentes clave que están en el objetivo, por encima o por debajo del objetivo con respecto al crecimiento y desarrollo de las plantas.

La FIG. 2 es un flujo de proceso 200 para la realización de un modelo lógico que representa el análisis de los datos recibidos de los sensores del suelo (1021 en la FIG. 3) usando el sistema 1000. En el paso 202, los datos sin procesar del sensor se reciben de los sensores 1021. Luego se analizan los datos para determinar el contenido de agua volumétrica (VWC) del suelo (paso 204). En el paso 206, se determina la plataforma de agua disponible para una ubicación determinada donde se encuentra el sensor y se produce un perfil de suelo.

Como otra parte del proceso 200, la composición de la textura del suelo se determina a partir de los datos recibidos del sensor o de los datos de mapeo automático de inferencia de forma terrestre (ALIM) disponibles, o de una combinación de ambos (paso 208). En el paso 210, los datos del sensor se calibran para determinar una curva basada en la textura del suelo. Esto se utiliza en el paso 204 para calibrar el VWC del suelo. Los datos del paso 208 también se pueden utilizar para determinar las curvas de liberación de presión del suelo a partir de experimentos basados en la composición del suelo. Los datos del paso 212 se pueden utilizar para determinar más a fondo el agua disponible de la planta en el paso 206.

La FIG. 3 es un diagrama de alto nivel que muestra los componentes del sistema ejemplar de gestión de cultivos 1000 para analizar los datos del suelo y realizar otros análisis descritos en este documento, y los componentes relacionados. El sistema 1000 incluye un procesador 1086, un sistema periférico 1020, un sistema de interfaz de usuario 1030 y un sistema de almacenamiento de datos 1040. El sistema periférico 1020, el sistema de interfaz de usuario 1030 y el sistema de almacenamiento de datos 1040 están conectados comunicativamente al procesador 1086. El procesador 1086 se puede conectar comunicativamente a la red 1050 (mostrada en phantom), por ejemplo, Internet o una línea arrendada, como se explica a continuación. Los datos de humedad y temperatura se pueden recibir mediante los sensores 1021 y/o mostrar mediante unidades de visualización (incluidas en el sistema de interfaz de usuario 1030), que pueden incluir uno o más de los sistemas 1086, 1020, 1030, 1040, y pueden conectarse a una o más redes 1050. Los sensores 1021 pueden comprender sensores de temperatura, sensores de humedad, sensores de presión o cualquier combinación de los mismos. El procesador 1086 y otros dispositivos de procesamiento descritos en este documento pueden incluir uno o más microprocesadores, microcontroladores, matrices de puertas programables en campo (FPGAs), circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC), dispositivos lógicos programables (PLD), matrices lógicas programables (PLAS), dispositivos lógicos programables (PALs) o procesadores de señal digital (DSP).

El procesador 1086 puede implementar procesos de varios aspectos descritos en este documento. El procesador 1086 puede ser o incluir uno o más dispositivos para operar automáticamente con datos, por ejemplo, una unidad central de procesamiento (CPU), un microcontrolador (MCU), un ordenador de escritorio, un ordenador portátil, un ordenador mainframe, etc. asistente digital personal, cámara digital, teléfono celular, teléfono inteligente o cualquier otro dispositivo para procesar datos, administrar datos o manejar datos, ya sea implementado con componentes eléctricos, magnéticos, ópticos, biológicos o de otro tipo. El procesador 1086 puede incluir componentes de arquitectura Harvard, componentes de arquitectura Harvard modificada o componentes de arquitectura Von-Neumann.

La frase “comunicativamente conectado” incluye cualquier tipo de conexión, cableada o inalámbrica, para la comunicación de datos entre dispositivos o procesadores. Estos dispositivos o procesadores pueden estar ubicados en proximidad física o no. Por ejemplo, los subsistemas como el sistema periférico 1020, el sistema de interfaz de usuario 1030 y el sistema de almacenamiento de datos 1040 se muestran por separado del sistema de procesamiento de datos 1086, pero se pueden almacenar total o parcialmente dentro del sistema de procesamiento de datos 1086.

El sistema periférico 1020 puede incluir uno o más dispositivos configurados para proporcionar registros de contenido digital al procesador 1086. Por ejemplo, el sistema periférico 1020 puede incluir cámaras fijas digitales, cámaras de vídeo digitales, teléfonos móviles u otros procesadores de datos. El procesador 1086, una vez recibidos los registros de contenido digital de un dispositivo en el sistema periférico 1020, puede almacenar dichos registros de contenido digital en el sistema de almacenamiento de datos 1040.

El sistema de interfaz de usuario 1030 puede incluir un ratón, un teclado, otro ordenador (conectado, por ejemplo, a través de una red o un cable de módem nulo), o cualquier dispositivo o combinación de dispositivos desde los que se ingresan datos al procesador 1086. El sistema de interfaz de usuario 1030 también puede incluir un dispositivo de visualización, una memoria accesible para el procesador o cualquier dispositivo o combinación de dispositivos a los que el procesador 1086 envía datos. El sistema de interfaz de usuario 1030 y el sistema de almacenamiento de datos 1040 pueden compartir una memoria accesible para el procesador.

En varios aspectos, el procesador 1086 incluye o está conectado a la interfaz de comunicación 1015 que está acoplada a través del enlace de red 1016 (mostrado en el phantom) a la red 1050. Por ejemplo, la interfaz de comunicación 1015 puede incluir un adaptador de terminal de red digital de servicios integrados (RDSI) o un módem para comunicar datos a través de una línea telefónica; una interfaz de red para comunicar datos a través de una red de área local (LAN), por ejemplo, una LAN Ethernet o una red de área amplia (WAN); o una radio para comunicar datos a través de un enlace inalámbrico, por ejemplo, WiFi o GSM. La interfaz de comunicación 1015 envía y recibe señales eléctricas, electromagnéticas u ópticas que transportan flujos de datos digitales o analógicos que representan varios tipos de información a través del enlace de red 1016 a la red 1050. El enlace de red 1016 se puede conectar a la red 1050 a través de un conmutador, puerta de enlace, concentrador, enrutador u otro dispositivo de red.

El procesador 1086 puede enviar mensajes y recibir datos, incluido el código de programa, a través de la red 1050, el enlace de red 1016 y la interfaz de comunicación 1015. Por ejemplo, un servidor puede almacenar el código solicitado para un programa de aplicación (por ejemplo, un applet JAVA) en un medio de almacenamiento tangible no volátil legible por ordenador al que está conectado. El servidor puede recuperar el código del medio y transmitirlo a través de la red 1050 a la interfaz de comunicación 1015. El código recibido puede ser ejecutado por el procesador 1086 a medida que se recibe, o almacenado en el sistema de almacenamiento de datos 1040 para su posterior ejecución.

El sistema de almacenamiento de datos 1040 puede incluir o conectarse de forma comunicativa con una o más memorias accesibles para el procesador configuradas para almacenar información. Las memorias pueden estar, por ejemplo, dentro de un chasis o como partes de un sistema distribuido. La frase «memoria accesible al procesador» tiene por objeto incluir cualquier dispositivo de almacenamiento de datos a o desde el que el procesador 1086 pueda transferir datos (utilizando componentes apropiados del sistema periférico 1020), ya sea volátil o no volátil; extraíble o fijo; electrónico, magnético, óptico, químico, mecánico o de otro tipo. Las memorias ejemplares accesibles para el procesador incluyen, entre otras: registros, disquetes, discos duros, cintas, códigos de barras, discos compactos, DVD, memorias de solo lectura (ROM), memorias de solo lectura programables borrables (EPROM, EEPROM o Flash) y memorias de acceso aleatorio (RAMS). Una de las memorias accesibles para el procesador en el sistema de almacenamiento de datos 1040 puede ser un medio de almacenamiento tangible no transitorio legible por ordenador, es decir, un dispositivo no transitorio o un artículo de fabricación que participa en las instrucciones de almacenamiento que se pueden proporcionar al procesador 1086 para su ejecución.

En un ejemplo, el sistema de almacenamiento de datos 1040 incluye la memoria de código 1041, por ejemplo, una RAM, y el disco 1043, por ejemplo, un dispositivo de almacenamiento rotacional legible por ordenador tangible, como un disco duro. Las instrucciones del programa informático se leen en la memoria de código 1041 del disco 1043. A continuación, el procesador 1086 ejecuta una o más secuencias de las instrucciones del programa informático cargadas en la memoria de código 1041, como resultado, realizando los pasos del proceso descritos en este documento. De esta manera, el procesador 1086 lleva a cabo un proceso informático implementado. Por ejemplo, los pasos de los métodos descritos en el presente documento, los bloques de las ilustraciones de diagrama de flujo o diagramas de bloques en el presente documento, y las combinaciones de estos, pueden ser implementados por las instrucciones del programa informático. La memoria de códigos 1041 también puede almacenar datos o solo puede almacenar códigos.

Varios aspectos descritos aquí pueden ser incorporados como sistemas o métodos. En consecuencia, varios aspectos en este documento pueden tomar la forma de un aspecto completamente de hardware, un aspecto completamente de software (incluido firmware, software residente, microcódigo, etc.), o un aspecto que combina aspectos de software y hardware. Estos aspectos generalmente se pueden referir aquí como un “servicio”, “circuito”, “circuitería”, “módulo” o “sistema”.

Además, varios aspectos en este documento pueden ser incorporados como productos de programas informáticos, incluyendo código de programa legible por ordenador almacenado en un medio tangible no transitorio legible por ordenador. Este medio puede fabricarse como es convencional para tales artículos, por ejemplo, presionando un CD-ROM. El código del programa incluye instrucciones del programa informático que pueden cargarse en el procesador 1086 (y posiblemente también en otros procesadores), para hacer que las funciones, los actos o los pasos operativos de varios aspectos en este documento sean realizados por el procesador 1086 (u otro procesador). El código de programa informático para llevar a cabo operaciones para varios aspectos descritos en este documento puede escribirse en cualquier combinación de uno o más lenguajes de programación, y puede cargarse desde el disco 1043 en la memoria de código 1041 para su ejecución. El código del programa puede ejecutarse, por ejemplo, completamente en el procesador 1086, parcialmente en el procesador 1086 y parcialmente en un ordenador remoto conectado a la red 1050, o completamente en el ordenador remoto.

Los expertos en el arte reconocerán que se pueden hacer numerosas modificaciones a las implementaciones específicas descritas anteriormente.

Claims (15)

REIVINDICACIONES

1. Un método para proporcionar una evaluación tridimensional del movimiento del agua a través del suelo y a través de un campo, el método comprende:

usar un ordenador, recibiendo datos de temperatura y humedad de una pluralidad de sensores de temperatura y humedad, los sensores siendo desechados dentro de un campo agrícola, en donde los sensores proporcionan una red de sensores que combina sensores de humedad y temperatura en el campo para rastrear la disponibilidad y las características de humedad y temperatura del suelo a un alto nivel de resolución de datos en toda la zona de la raíz del cultivo y el perfil del suelo;

determinar un contenido volumétrico de agua para un área de suelo contenida en el campo;

determinar un nivel de variabilidad espacial y temporal dentro del área, incluyendo la variabilidad a través de una zona radicular del suelo;

determinar un nivel de agua disponible de una planta (206) para el área del suelo;

proporcionar una evaluación tridimensional del movimiento del agua a través del suelo y a través del campo, lo que permite responder a las variaciones espaciales y temporales en tiempo real; y

mostrar los resultados de dicha evaluación en una interfaz electrónica (1030) a un usuario.

2. El método de acuerdo con la reivindicación 1, comprende además determinar una textura del suelo y un perfil de composición (208) para el área del suelo.

3. El método de acuerdo con la reivindicación 1 o 2, comprende además la determinación de una curva de calibración del sensor basada en la textura del suelo y el perfil de composición (210).

4. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, comprende además calibrar el contenido volumétrico de agua (204) para el área de suelo basada en la curva del sensor.

5. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4, comprende además determinar una curva de liberación de presión del suelo (212) basada en la textura del suelo y el perfil de composición para el área del suelo.

6. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, comprende además ajustar la determinación de agua disponible de la planta basada en la curva de liberación de presión del suelo.

7. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 3 a 6, en donde la curva de calibración del sensor se determina a partir de a) datos recibidos de los sensores de temperatura y humedad; o b) datos ALIM.

8. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7, comprende, además: para cada una de una pluralidad de áreas de suelo, determinar una interpolación ponderada de agua disponible de plantas en el área de suelo a partir de los niveles de agua disponible de plantas determinados para una pluralidad de puntos dentro del área de suelo.

9. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, comprende además promediar valores determinados para el agua disponible de la planta; y generar un mapa espacial basado en la interpolación de distancia y topografía para generar una simulación de flujo en una pantalla electrónica.

10. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 9, comprende además controlar un sistema de riego conectado operativamente al procesador para ajustar la salida de riego en función del agua disponible de la planta determinada.

11. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 10, comprende, además: determinar una fecha de cosecha prevista basada en la información recibida, y opcionalmente actualizar la fecha de cosecha prevista basada en datos de sensores recién adquiridos.

12. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 11, comprende además la predicción de una variación de la composición de los atributos de la planta.

13. El método de acuerdo con la reivindicación 12, en donde dicha predicción se determina para bloques separados del campo.

14. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 13, comprende además la creación de un mapa de variación espacial que indica las áreas componentes de la planta que están en un objetivo, arriba del objetivo o abajo del objetivo.

15. Un sistema (1000) adecuado para realizar el método tal como se define en cualquiera de las reivindicaciones 1 a 14, el sistema comprende:

una memoria (1041);

un procesador informático (1086) conectado operativamente a la memoria; y

una pluralidad de sensores de temperatura y humedad (1021), los sensores estando dispuestos dentro de un campo agrícola y conectados operativamente al procesador, en donde los sensores proporcionan una red de sensores que combina sensores de humedad y temperatura en el campo para rastrear la disponibilidad y las características de humedad y temperatura del suelo a un alto nivel de resolución de datos en toda la zona de la raíz del cultivo y el perfil del suelo; en donde el procesador está configurado para:

recibir datos de temperatura y humedad de la pluralidad de sensores de temperatura y humedad;

determinar un contenido volumétrico de agua para un área de suelo contenida en el campo;

determinar un nivel de variabilidad espacial y temporal dentro del área, incluyendo la variabilidad a través de una zona de raíz del suelo;

determinar el nivel de agua disponible de una planta (206) para el área del suelo;

proporcionar una evaluación tridimensional del movimiento del agua a través del suelo y a través del campo, lo que permite responder a las variaciones espaciales y temporales en tiempo real; y.

mostrar los resultados de dicha evaluación en una interfaz electrónica (1030) a un usuario.