ITUB20155636A1 - Sistema di analisi e trattamento di coltivazioni agricole. - Google Patents
Sistema di analisi e trattamento di coltivazioni agricole. Download PDFInfo
- Publication number
- ITUB20155636A1 ITUB20155636A1 ITUB2015A005636A ITUB20155636A ITUB20155636A1 IT UB20155636 A1 ITUB20155636 A1 IT UB20155636A1 IT UB2015A005636 A ITUB2015A005636 A IT UB2015A005636A IT UB20155636 A ITUB20155636 A IT UB20155636A IT UB20155636 A1 ITUB20155636 A1 IT UB20155636A1
- Authority
- IT
- Italy
- Prior art keywords
- parameters
- detection device
- detected
- weeds
- parasites
- Prior art date
Links
- 238000011282 treatment Methods 0.000 title claims description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 43
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims description 36
- 244000045947 parasite Species 0.000 claims description 33
- 235000018343 nutrient deficiency Nutrition 0.000 claims description 32
- 208000002720 Malnutrition Diseases 0.000 claims description 10
- 239000004009 herbicide Substances 0.000 claims description 9
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 claims description 8
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 claims description 7
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 claims description 2
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 claims 1
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 description 5
- 235000019645 odor Nutrition 0.000 description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 239000004476 plant protection product Substances 0.000 description 2
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 2
- 238000004497 NIR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 239000003096 antiparasitic agent Substances 0.000 description 1
- 229940125687 antiparasitic agent Drugs 0.000 description 1
- 235000008452 baby food Nutrition 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000010931 gold Substances 0.000 description 1
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01B—SOIL WORKING IN AGRICULTURE OR FORESTRY; PARTS, DETAILS, OR ACCESSORIES OF AGRICULTURAL MACHINES OR IMPLEMENTS, IN GENERAL
- A01B79/00—Methods for working soil
- A01B79/005—Precision agriculture
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01C—PLANTING; SOWING; FERTILISING
- A01C21/00—Methods of fertilising, sowing or planting
- A01C21/007—Determining fertilization requirements
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01C—PLANTING; SOWING; FERTILISING
- A01C23/00—Distributing devices specially adapted for liquid manure or other fertilising liquid, including ammonia, e.g. transport tanks or sprinkling wagons
- A01C23/04—Distributing under pressure; Distributing mud; Adaptation of watering systems for fertilising-liquids
- A01C23/047—Spraying of liquid fertilisers
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
- A01M7/00—Special adaptations or arrangements of liquid-spraying apparatus for purposes covered by this subclass
- A01M7/0003—Atomisers or mist blowers
- A01M7/0014—Field atomisers, e.g. orchard atomisers, self-propelled, drawn or tractor-mounted
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Soil Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Insects & Arthropods (AREA)
- Pest Control & Pesticides (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
“SISTEMA DI ANALISI E TRATTAMENTO DI COLTIVAZIONI AGRICOLE”.
TESTO DELLA DESCRIZIONE
La presente domanda di brevetto per invenzione industriale ha per oggetto un sistema di analisi e trattamento di coltivazioni agricole.
Come è noto le coltivazioni agricole sono soggette a vari tipi di problematiche, quali ad esempio carenze o eccessi nutritivi, presenza di infestanti, presenza dì parassiti dì origine animale e vegetale. Chiaramente ciascuna tipologia di problematica è differenziata; infatti ci sono carenze nutritive in diversi stadi, sono noti diversi tipi dì erbe infestanti, così come sono noti diversi tipi di parassiti.
Anche le cure per queste tipologie di problematiche sono differenti tra loro; infatti sono noti sul mercato diversi dpi di concimi nutritivi, diversi tipi dì diserbanti anti-ìnfestanti e diversi tipi di anti-parassitari, in conformità al tipo di problematica da risolvere.
Generalmente l’agricoltore tratta tutta la superficie adibita a colture agricole con concimi, diserbanti ed antiparassitari senza rendersi conto delle zone che effettivamente necessitano dì tali trattamenti, con il risultato di sprecare una grande quantità di prodotti per il trattamento e creare un grande inquinamento in zone che non necessitano di quello specifico trattamento.
Per risolvere almeno in parte tale inconveniente, attualmente l’agricoltore è costretto a recarsi in loco sulla coltivazione agricola, capire il tipo dì problematica a cui è soggetta la coltivazione ed intervenire su tutta la superficie senza poter scogliere ed effettuare trattamenti mirati. E evidente che tale metodo è basato sull’esperienza dell’agricoltore e spesso richiede tecnici specializzati per capire bene il tipo di problematiche ed il trattamento da effettuare.
Inoltre in coltivazioni agricole dì gradi dimensioni, c’è una grande differenziazione di problematiche, pertanto l’analisi di tali problematiche e la relativa cura risultano essere particolarmente complesse, lunghe, costose e spesso risultano non affidabili e inefficaci.
Scopo della presente invenzione è di eliminare gli inconvenienti della tecnica nota, fornendo un sistema di analisi e trattamento di coltivazioni agricole che sia efficiente, efficace, affidabile, totalmente automatizzato e di rapida e semplice attuazione.
Questi scopi sono raggiunti in accordo all’invenzione con le caratteristiche della rivendicazione indipendente 1.
Realizzazioni vantaggiose dell’invenzione appaiono dalle rivendicazioni dipendenti.
Il sistema di analisi e trattamento di coltivazioni agricole, secondo l’invenzione, comprende un drone e un dispositivo di rilevamento istallato nel drone.
Il dispositivo di rilevamento comprende:
- una pluralità di sensori atti a rilevare parametri che individuano coltivazioni agricole in diversi stadi di carenze nutritive, infestanti e parassiti;
- un rilevatore di posizione globale configurato in modo da dare una georeferenziazione di detti parametri rilevati,
- una memoria per memorizzare detti parametri georeferenziati e/o mezzi di trasmissione wireless per trasmettere detti parametri georeferenziati.
Il sistema comprende inoltre un dispositivo utente comprendete:
- un lettore di memoria e/o mezzi di ricezione wireless per ricevere detti parametri georeferenziati rilevati dal dispositivo di rilevamento,
- un database in cui sono memorizzati parametri di riferimento rilevati su campioni di piantagioni in devesi stadi di carenze nutritive, campioni di infestanti e campioni di parassiti,
- un’unità di controllo comprendente un comparatore configurato in modo da confrontare i parametri georeferenziati rilevati dal dispositivo di rilevamento con Ì parametri di riferimento del database ed individuare quando i parametri georeferenziati rilevati dal dispositivo di rilevamento corrispondono con Ì parametri di riferimento del database per individuare gli stadi di carenze o eccessi nutritivi, le infestanti e i parassiti rilevati dal dispositivo di rilevamento; detta unità dì controllo essendo configurata in modo da generare una mappa geografica che individua esattamente la posizione geografica e la tipologia dì coltivazioni con carenze nutritive, dì infestanti e di parassiti rilevati dal dispositivo di rilevamento, e
- un visualizzatore atto a visualizzare detta mappa geografica.
Appaiono evidenti i vantaggi del sistema secondo l’invenzione. Infatti l’agricoltore, tramite la mappa del dispositivo utente, può trattare la coltivazione nelle zone indicate dalla mappa con i prodotti fitosanitari più indicati.
Ulteriori caratteristiche dell’ invenzione appariranno più chiare dalla descrizione dettagliata che segue, riferita a sue forme di realizzazione puramente esemplificative e quindi non limitative, illustrate nei disegni annessi, in cui:
la Fig. 1 è uno schema a blocchi illustrante il sistema dì analisi e trattamento di coltivazioni agricole secondo l’invenzione;
la Fig. 2 è una vista in prospettiva, illustrante schematicamente un drone con un dispositivo di rilevamento del sistema secondo l’invenzione;
la Fig. 3 è una vista schematica, illustrante in prospettiva dal retro una macchina agricola del sistema secondo l’invenzione;
la Fig. 4 è una vista schematica illustrante il distributore della macchina agricola dì Fig. 3;
le Figg. 5, 6 e 7 sono viste schematiche illustranti come viene creato un database del sistema secondo Γ invenzione; e la Fig. 8 è una schermata dì un dispositivo utente del sistema secondo l’invenzione, nel caso dì analisi di infestanti.
Con l’ausilio delle figure viene descritto il sistema dì analisi e trattamento dì coltivazioni agricole, secondo l’invenzione, indicato complessivamente con il numero di riferimento (100).
Per ora con riferimento a Fig. 1, il sistema (100) comprende un drone (101) in cui è istallato un dispositivo dì rilevamento (102) atto ad effettuare rilevamenti su coltivazioni agricole.
Con riferimento a Fig. 2, il drone (101) comprende un corpo centrale (103) e una pluralità di bracci (104) che si estendono dal corpo centrale. Su ogni braccio è montato un motore (105) che mette in rotazione un’elica (106) quale ad esempio un’elica a due pale. Al corpo centrale (103) del drone sono collegate gambe (107) che supportano piedi dì appoggio (108). Una staffa (109) è collegata al corpo centrale del drone per supportare il dispositivo di rilevamento (102).
Il dispositivo di rilevamento (102) comprende una pluralità di sensori (1, 2, 3, 4, 5) atti a rilevare parametri che possono identificare, il tipo di coltivazione, il tipo e lo stato di carenza nutritiva presente nella coltivazione, le infestanti e parassiti presentì nella coltivazione.
Vantaggiosamente Ì sensori del dispositivo dì rilevamento comprendono:
- una video -foto camera (1), vantaggiosamente una videofotocamera ad alta definizione (HD), per scattare fotografie e filmati,
- una camera iperspettrale (2) che lavora nel vicino infrarosso (NIR), per rilevare una spettroscopia NIR della coltivazione,
- un laser scanner 3D (3) per avere informazioni tridimensionali sulla coltivazione,
- una termocamera ad infrarosso (IR) (4) per rilevare una mappa di temperatura della coltivazione, e
- un sensore di odore (5), noto con il termine naso elettronico, per rilevare Ì vari odori della coltivazione.
Il dispositivo dì rilevamento (102) comprende inoltre un sistema dì posizionamento globale (GPS) (6), in modo da dare una georeferenziazione a tutti i parametri rilevati dai sensori (1-5).
Il dispositivo di rilevamento (102) comprende una memoria (7) in cui sono memorizzati Ì parametri rilevati dai sensori (1-5). La memoria (7) vantaggiosamente può essere una scheda di memoria (7) del tipo estraibile.
Il dispositivo di rilevamento (102) può comprendere un trasmettitore wireless per inviare Ì parametri rilevati dai sensori (1-5) ad un dispositivo utente (10) provvisto di ricevitore wireless (12). Chiamante il dispositivo utente (10) ha anche un lettore dì schede di memoria (11) per leggere la scheda di memoria (7) del dispositivo dì rilevamento (102).
Il dispositivo utente (10) può essere un personal computer (PC), un tablet, uno smartphone o simili.
Il dispositivo utente (10) ha una memoria in cui è memorizzato un database (DB) che contiene parametri di riferimento relativi a diversi tipi di campioni costituiti da coltivazioni con stati dì carenza o eccessi nutritivi, infestanti e parassiti dì origine animale e vegetale. Tali dati del database (DB) sono sia di tipo qualitativo che dì tipo quantitativo.
Il dispositivo utente (10) ha un’unità di controllo (16) avente un comparatore (13). Il comparatore (13) confronta i parametri rilevati dai sensori (1-5) del dispositivo di rilevamento, con Ì parametri dì riferimento memorizzati nel database (DB) in modo da individuare, i dpi di coltivazioni, gli stati di carenza o eccesso nutritivo, le infestanti e i parassiti rilevati dal dispositivo dì rilevamento.
Chiaramente il database (DB) potrebbe essere su server accessibile sulla rete internet, quale ad esempio un cloud. In questo caso il dispositivo utente (10) ha Faccesso a internet per accedere al database (DB).
Dato che Ì parametri rilevati dal dispositivo di rilevamento (102) sono georeferenzìati, Funità di controllo (16) del dispositivo utente (10) è in grado dì generare una mappa geografica (14) che individua esattamente la posizione geografica delle coltivazioni, delle infestanti e dei parassiti.
Il dispositivo utente comprende un visualizzatore (17) per visualizzare la mappa (14) geografica. La mappa geografica (14) prevede zone di colori diversi che individuano diversi tipi dì coltivazioni, diversi tipi di carenze o eccessi nutritivi della coltivazione, diversi tipi di infestanti e diversi tipi dì parassiti. Nella pappa c’è anche una leggenda che fornisce indicazioni quantitative, quali ad esempio percentuali, numero, estensione ecc. delle coltivazioni, delle carenze o eccessi nutritivi della coltivazione, delle infestanti e dei parassiti.
Il dispositivo utente ha un GPS (15) in modo che l’utente può rendersi conto in che zona della mappa (14) si trova.
In questo modo, l’agricoltore, tramite la mappa (14) ha un’indicazione quantitativa delle problematiche da trattare e, tramite il GPS (15), può trattare la coltivazione in modo preciso ed accurato, conoscendo le zone da trattare e utilizzando i prodotti richiesti (concimi, diserbanti ed antiparassitari) solo nelle aree in cui effettivamente c’è bisogno e nella quantità corretta in base alla problematica.
Vantaggiosamente il dispositivo utente (10) può essere montato in una macchina agricola (20) o comunque i dati relativi alla mappa (14) elaborata dal dispositivo utente possono essere trasferiti ad un computer dì una macchina agricola dotata dì GPS.
Con riferimento anche a Fig. 3, la macchina agricola (20) comprende un’irroratrice trainata o semovente provvista di atomizzatore. La macchina agricola (20) comprende un erbatoio (30) contenete prodotti di trattamento agricolo e una barra erogatrice (50) per erogare Ì prodotti di trattamento. L’operatore in base alla mappa (14) e al GPS (15) conduce la macchina agricola nelle zone da trattare.
Vantaggiosamente il serbatoio (30) è un mu Iti-serbatoio comprendente una pluralità di compartimenti (Tl, T2, T3) per contenere prodotti di trattamento agricolo diversi. Anche la barra erogatrice (50) comprende una pluralità di porzioni (SI, S2, S3) separate tra loro. Ogni porzione (SI, S2, S3) della barra erogatrice (50) è collegata a tutti Ì compartimenti (Tl, T2, T3) del serbatoio tramite un distributore (40). I compartimenti (Tl, T2, Τ3) del serbatoio sono collegati al distributore (40). In Fig. 4 viene illustrata la struttura del distributore (40). Il distributore (40) ha un numero di valvole di commutazione (VI, V2, V3) pari al numero dì compartimenti (Tl, T2, T3) del serbatoio.
Ciascuna valvola di commutazione (VI, V2, V3) comprende:
- un ingresso collegato al rispettivo compartimento (Tl, T2, T3) del serbatoio e
- un numero di uscite pari al numeri dì porzioni (SI, S2, S3) della barra erogatrice.
Le uscite di ciascuna valvola di commutazione (VI, V2, V3) sono collegate alle rispettive porzioni (SI, S2, S3) della barra erogatrice.
In questo modo, in conformità alle esigenze dì trattamento indicate dalla mappa (14) del dispositivo utente, la barra erogatrice (50) può erogare nelle sue sezioni (SI, S2, S3) prodotti differenti provenienti dai diversi compartimenti (Tl, T2, T3) del serbatoio.
In seguito viene descritto come viene creato Ì1 database (DB) del dispositivo utente (10).
Con riferimento a Fig. 5, vengono prese in considerazione una pluralità dì coltivazioni campione (Cj, C2, ... CN) di colture diverse. Ogni coltivazione campione, viene seguita in modo da individuare diversi stadi dì carenze o eccessi nutritivi (Lj, L2, ... LN). Per ogni stadio di carenza nutritiva di ciascuna coltivazione, mediante un dispositivo dì rilevamento come il dispositivo di rilevamento (102) descritto in precedenza, vengono rilevati parametri di riferimento (PI, P2, P3, P4, P5) rispettivamente con la fotocamera (1), la camera iperspettrale (2), il laser scanner 3D (3), la termo camera IR (4) e il sensore dì odore (5).
In questo modo si costruisce una matrice:
La matrice (M) contiene un numero dì elementi (Cn, ... CMN) pari al numero dì coltivazioni campione in tutti gli stadi dì carenze nutritive rilevati. A ciascun elemento (Cn, ... CMN) della matrice (M) corrispondono Ì cinque parametri di riferimento (PI, P2, P3, P4, P5) rilevati con Ì cinque sensori (1, 2, 3, 4, 5) del dispositivo di rilevamento.
Con riferimento a Fig. 6, vengono prese in considerazione una pluralità di erbe infestanti campione (lj, I2, ... IN) diverse tra loro.
Per ciascuna erba infestante campione (I], I2, ... IN), il dispositivo di rilevamento (102) rileva parametri dì riferimento (PI, P2, P3, P4, P5) rispettivamente con la fotocamera (1), la camera iperspettrale (2), il laser scanner 3D (3), la termocamera IR (4) e il sensore di odore (5). Quindi a ciascun infestante campione (lj, I2, ... IN) corrispondono Ì parametri di riferimento (PI, P2, P3, P4, P5).
Con riferimento a Fig. 7, vengono presi in considerazione una pluralità di parassiti campione (A], A2, ... AN) di diverso tipo.
Per ciascun parassita campione (A], A2, ... AN), il dispositivo di rilevamento (102) rileva parametri dì riferimento (PI, P2, P3, P4, P5) rispettivamente con la fotocamera (1), la camera iperspettrale (2), il laser scanner 3D (3), la termocamera IR (4) e il sensore dì odore (5). Quindi a ciascun parassita campione (Aj, A2, ... AN) corrispondono Ì rispettivi parametri dì riferimento (PI, P2, P3, P4, P5).
Tutti Ì parametri di riferimento rilevati dal dispositivo di rilevamento (102) sono memorizzati nel database (DB), creando tabelle dì look-up che collegano Ì parametri di riferimento con le rispettive coltivazioni campione in un determinato stato dì carenza nutritiva, con Ì rispettivi infestanti campione e con i rispettivi parassiti campione.
A questo punto, una volta creato il database (DB), quando il drone (101) viene inviato su un’area da analizzare in cui ci sono coltivazioni, i sensori (1, 2, 3, 4, 5) del dispositivo di rilevamento rilevano Ì parametri geo referenziati dell’area da analizzare. Il comparatore (13) del dispositivo utente confronta Ì parametri rilevati dai sensori (1, 2, 3, 4, 5) del dispositivo di rilevamento con Ì parametri di riferimento (PI, P2, P3, P4, P5) memorizzati nel database (DB). Quando il comparatore trova un match tra i parametri rilevati e Ì parametri di riferimento memorizzati nel database (DB), questo è indicativo che nell’ aria analizzata si trovano:
- coltivazione con carenze nutritive simili a quelle campione del database (Cn, ... CMN),
- infettanti sìmili a quelli campione (Ij, I2, ... IN),
- parassiti simili a quelli campione (I], I2, ... IN)· L’unità di controllo (16) in base ai dati del compratore crea la mappa geografica (14) che non solo indica la posizione di coltivazioni con carenze nutritive, infestanti e parassiti, ma anche Ìndica la tipologia dì carenze nutritive, infestanti e parassiti e fornisce un’indicazione quantitativa della percentuale, numero o estensione di carenze/ec cessi nutritivi, infestanti e parassiti.
Una volta individuate le coltivazione con carenze/ec cessi nutritivi, le infestanti e i parassiti, l’unità dì controllo (16) del dispositivo utente (102) può cerare tre mappe geografiche.
In una prima mappa geografica sono indicate con colori diversi le zone in cui ci sono coltivazione con carenze nutritive diverse. In una seconda mappa geografica sono indicate con colori diversi le zone in cui ci sono diversi tipi di infestanti. In una terza mappa geografica sono indicate con colori diversi le zone in cui ci sono diversi tipi dì parassiti. Ciascuna mappa ha una leggenda con indicazioni quantitative rispettivamente di carenze/eccessi nutritivi, infestanti e parassiti.
Chiaramente le tre mappe geografiche sono sovrapponibili tra loro nel caso in cui Γ operatore voglia procedere contemporaneamente a diversi tipi di trattamenti.
Con riferimento a Fig. 8, viene illustrata una mappa geografica (14) relativa alle infestanti. In questo caso, la mappa geografica indica tre zone in cui c’è un primo tipo di infestante (II), due zone in cui c’è un secondo tipo di infestante (12) e una zona in cui c’è un terzo tipo dì infestante (13). Le indicazioni quantitative degli infestati sono date mediante una leggenda che indica la percentuale di festanti e la oro estesione e/o mediante una variazione dì colore o intensità dì colore.
In questo modo l’agricoltore può agire in modo puntuale nelle varie zone indicate dalla mappa con i diserbanti più opportuni per la specifica erba infestante, e con quantità di prodotti fitosanitari opportuni alla quantità di erbe infestanti da debellare.
Alle presenti forme di realizzazione dell'invenzione, possono essere apportate variazioni e modifiche equivalenti, alla portata di un tecnico del ramo, che rientrano comunque entro l'ambito dell'invenzione.
Claims (10)
- RIVENDICAZIONI 1. Sistema (100) dì analisi e trattamento di coltivazioni agricole comprendente: - un drone (101), - un dispositivo dì rilevamento (102) istallato nel drone e comprendente: - una pluralità di sensori (1, 2, 3, 4, 5) atti a rilevare parametri che individuano coltivazioni agricole in diversi stadi di carenze o eccessi nutritivi, infestanti e parassiti; - un rilevatore di posizione globale (GPS) configurato in modo da dare una georeferenziazione dì detti parametri rilevati, - una memoria (7) per memorizzare detti parametri geo referenziati e/o mezzi di trasmissione wireless (8) per trasmettere detti parametri georeferenziati, - un dispositivo utente (10) comprendente: - un lettore di memoria (11) e/o mezzi dì ricezione wireless per ricevere detti parametri georeferenziati rilevati dal dispositivo dì rilevamento (102), - un database (DB) in cui sono memorizzati parametri dì riferimento rilevati su campioni di piantagioni in diversi stadi di carenze o eccessi nutritivi, campioni dì infestanti e campioni di parassiti, - un’unità dì controllo (16) comprendente un comparatore (13) configurato in modo da confrontare i parametri geo referenziati rilevati dal dispositivo di rilevamento (102) con Ì parametri di riferimento del database (DB) ed individuare quando i parametri georeferenziati rilevati dal dispositivo di rilevamento (102) corrispondono con i parametri di riferimento del database (DB) per individuare gli stadi di carenze o eccessi nutritivi, le infestanti e i parassiti rilevati dal dispositivo dì rilevamento (102), detta unità di controllo (16) essendo configurata in modo da generare una mappa geografica (14) che individua esattamente la posizione geografica e la tipologia di coltivazioni con carenze o eccessi nutritivi, di infestanti e di parassiti rilevati dal dispositivo di rilevamento, e - un visualizzatore (17) atto a visualizzare detta mappa geografica.
- 2. Sistema (100) secondo la rivendicazione 1, in cui detti sensori del dispositivo dì rilevamento comprendono: - una video-fotocamera (1), - una camera iperspettrale (2) che lavora nel vicino infrarosso (NIR), - un laser scanner 3D (3), - una termocamera ad infrarosso (IR) (4), e - un sensore di odore (5).
- 3. Sistema (100) secondo la rivendicazione 1 o 2, ìn cui detti parametri di riferimento del database (DB) sono stati rilevati con un dispositivo di rilevamento simile a detto dispositivo di rilevamento (102) istallato nel drone (101).
- 4. Sistema (100) secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, in cui detta mappa (14) visualizzata dal visualizzatore (17) del dispositivo utente prevede zone dì colori diversi che individuano diversi dpi di coltivazioni, diversi dpi di carenze o eccessi nutritivi della coltivazione, diversi dpi dì infestanti e diversi dpi di parassiti.
- 5. Sistema (100) secondo una rivendicazione qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, in cui detto dispositivo utente (10) comprende un rilevatore di posizione globale (GPS) (15) che interagisce con detta mappa geogradca (14), per indicare la posizione del dispositivo utente (10) nella mappa geogradca.
- 6. Sistema (100) secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, comprendente inoltre una macchina agricola (20) comprendente un’irroratrice provvista dì atomizzatore avente un serbatoio (30) per contenere concimi, diserbanti e/o antiparassitari e una barra erogatrice (50) collegata a detto serbatoio (30) per erogare detti concimi, diserbanti e/o antiparassitari, in cui detto dispositivo utente (10) è installato nella macchina agricola, in modo che la macchina agricola possa erogare detti concimi, diserbanti e/o antiparassitari, nelle zone indicate da detta mappa (14) visualizzata dal visualizzatore del dispositivo utente.
- 7. Sistema (100) secondo la rivendicazione 6, in cui detto serbatoio (30) della macchina agricola è un mu Iti-serbatoio comprendente una pluralità di compartimenti (Tl, T2, T3) separati tra loro e detta barra erogatrìce (50) comprende una pluralità di porzioni (SI, S2, S3) separate tra loro, in modo da erogare prodotti agricoli diversi contenuti nei compartimenti del serbatoio e detta macchina agricola comprende un distributore (40) disposto tra detto serbatoio e detta barra erogatrice e configurato in modo da collegare in modo selettivo ciascun compartimento (Tl, T2, T3) del serbatoio a tutte le porzioni (SI, S2, S3) della barra erogatrice.
- 8. Metodo di analisi e trattamento di coltivazioni agricole comprendente i seguenti passi: - creazione dì un database (DB) in cui sono memorizzati parametri di riferimento rilevati su campioni di piantagioni in diversi stadi dì carenze o eccessi nutritivi, campioni di infestanti e campioni di parassiti, - rilevazione, mediante un dispositivo dì rilevamento (102) installato in un drone (101), dì parametri georeferenziati che individuano coltivazioni agricole in diversi stadi di carenze o eccessi nutritivi, infestanti e parassiti, - confronto di detti parametri georeferenziati rilevati dal dispositivo dì rilevamento (102) con Ì parametri dì riferimento del database (DB) per individuare quando Ì parametri georeferenziati rilevati dal dispositivo dì rilevamento (102) corrispondono con i parametri di riferimento del database (DB), per individuare gli stadi di carenze o eccessi nutritivi, le infestanti e Ì parassiti rilevati dal dispositivo di rilevamento (102), - generazione di una mappa geografica (14) che individua esattamente la posizione geografica e il tipo di coltivazioni con carenze o eccessi nutritivi, infestanti e parassiti rilevati dal dispositivo di rilevamento, e - trattamento della coltivazione analizzata dal dispositivo dì rilevamento (102) mediante concimi, diserbanti e/o antiparassitari in conformità a detta mappa geografica (14).
- 9. Drone (101) comprendente un corpo centrale (103) e una pluralità dì bracci (104) che si estendono dal corpo centrale e supportano motori (105) che mettono in rotazione eliche (106), caratterizzato dal fatto di comprendere un dispositivo di un dispositivo di rilevamento (102) istallato nel drone e comprendente: - una pluralità dì sensori (1, 2, 3, 4, 5) atti a rilevare parametri che individuano coltivazioni agricole in diversi stadi di carenze nutritive, infestanti e parassiti; - un rilevatore dì posizione globale (GPS) configurato in modo da dare una g eo refere nziazio ne di detti parametri rilevati, - una memoria (7) per memorizzare detti parametri georeferenziati e/o mezzi di trasmissione wireless (8) per trasmettere detti parametri georeferenziati.
- 10. Macchina agricola (20) comprendente: - un dispositivo utente (10) che visualizza una mappa geografica (14) che individua la posizione geografica e la tipologia di coltivazioni con carenze nutritive, di infestanti e di parassiti, - un irroratrice provvista di atomizzatore, - un serbatoio (30) comprendente una pluralità di compartimenti (Tl, T2, T3) separati tra loro per contenere concimi, diserbanti, e/o antiparassitari, - una barra erogatrice (50) comprende una pluralità dì porzioni (SI, S2, S3) separate tra loro, in modo da erogare prodotti agricoli diversi contenuti nei compartimenti del serbatoio, in conformità alle zone dì detta mappa geografica, e - un distributore (40) disposto tra detto serbatoio e detta barra erogatrice e configurato in modo da collegare in modo selettivo ciascun compartimento (Tl, T2, T3) del serbatoio a tutte le porzioni (SI, S2, S3) della barra erogatrice.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
ITUB2015A005636A ITUB20155636A1 (it) | 2015-11-17 | 2015-11-17 | Sistema di analisi e trattamento di coltivazioni agricole. |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
ITUB2015A005636A ITUB20155636A1 (it) | 2015-11-17 | 2015-11-17 | Sistema di analisi e trattamento di coltivazioni agricole. |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
ITUB20155636A1 true ITUB20155636A1 (it) | 2017-05-17 |
Family
ID=55538327
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
ITUB2015A005636A ITUB20155636A1 (it) | 2015-11-17 | 2015-11-17 | Sistema di analisi e trattamento di coltivazioni agricole. |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
IT (1) | ITUB20155636A1 (it) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3670963A (en) * | 1970-09-04 | 1972-06-20 | Maurice G Stroebel | Liquid fertilizer applying apparatus |
WO2003009669A1 (en) * | 2001-07-24 | 2003-02-06 | The Board Of Regents For Oklahoma State University | A process for in-season nutrient application based on predicted yield potential |
US20140035752A1 (en) * | 2012-08-06 | 2014-02-06 | Jerome Dale Johnson | Methods, apparatus, and systems for determining in-season crop status in an agricultural crop and alerting users |
FR3006296A1 (fr) * | 2013-05-31 | 2014-12-05 | Airinov | Drone comprenant un dispositif imageur multispectral pour la generation de cartes representant un etat vegetal d'une culture |
WO2015153834A1 (en) * | 2014-04-02 | 2015-10-08 | Agco Corporation | Method of managing additive applications in an agricultural environment |
WO2015161352A1 (pt) * | 2014-04-22 | 2015-10-29 | Da Costa Goerl Eduardo | Veiculo aéreo não tripulado (vant), usado para atividade agrícola e aplicação de pesticidas e fertilizantes |
-
2015
- 2015-11-17 IT ITUB2015A005636A patent/ITUB20155636A1/it unknown
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3670963A (en) * | 1970-09-04 | 1972-06-20 | Maurice G Stroebel | Liquid fertilizer applying apparatus |
WO2003009669A1 (en) * | 2001-07-24 | 2003-02-06 | The Board Of Regents For Oklahoma State University | A process for in-season nutrient application based on predicted yield potential |
US20140035752A1 (en) * | 2012-08-06 | 2014-02-06 | Jerome Dale Johnson | Methods, apparatus, and systems for determining in-season crop status in an agricultural crop and alerting users |
FR3006296A1 (fr) * | 2013-05-31 | 2014-12-05 | Airinov | Drone comprenant un dispositif imageur multispectral pour la generation de cartes representant un etat vegetal d'une culture |
WO2015153834A1 (en) * | 2014-04-02 | 2015-10-08 | Agco Corporation | Method of managing additive applications in an agricultural environment |
WO2015161352A1 (pt) * | 2014-04-22 | 2015-10-29 | Da Costa Goerl Eduardo | Veiculo aéreo não tripulado (vant), usado para atividade agrícola e aplicação de pesticidas e fertilizantes |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Torres-Sánchez et al. | Mapping the 3D structure of almond trees using UAV acquired photogrammetric point clouds and object-based image analysis | |
Sung | The fourth industrial revolution and precision agriculture | |
Ponnusamy et al. | Precision agriculture using advanced technology of IoT, unmanned aerial vehicle, augmented reality, and machine learning | |
US20230306795A1 (en) | Machine-enabled farming | |
JP7014620B2 (ja) | 営農システム | |
BR112019003692B1 (pt) | Método e sistema para o controle de organismos nocivos | |
Edan et al. | Agriculture automation | |
US20210048822A1 (en) | Mobile platform for crop monitoring and treatment | |
BR102019027103A2 (pt) | processo para distribuição de um remédio para pulverização sobre uma área agrícola | |
Tsuichihara et al. | Drone and GPS sensors-based grassland management using deep-learning image segmentation | |
Esau et al. | Prototype variable rate sprayer for spot-application of agrochemicals in wild blueberry | |
Kumar et al. | Applications of drones in smart agriculture | |
US11666004B2 (en) | System and method for testing plant genotype and phenotype expressions under varying growing and environmental conditions | |
Sanya et al. | Coffee and cashew nut dataset: A dataset for detection, classification, and yield estimation for machine learning applications | |
Kim et al. | Case study: Cost-effective weed patch detection by multi-spectral camera mounted on unmanned aerial vehicle in the buckwheat field | |
ITUB20155636A1 (it) | Sistema di analisi e trattamento di coltivazioni agricole. | |
Abrantes et al. | Assessing the effects of dicamba and 2, 4 Dichlorophenoxyacetic acid (2, 4D) on soybean through vegetation indices derived from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based RGB imagery | |
US20240000002A1 (en) | Reduced residual for smart spray | |
Szczepanski et al. | Sensors for UAVs dedicated to agriculture: current scenarios and challenges | |
US20240049697A1 (en) | Control file for a treatment system | |
ES2942444T3 (es) | Sistema de portador con un portador y un dispositivo móvil para el procesamiento del suelo y/o para la manipulación de la flora y fauna y procedimiento para ello | |
Wang et al. | Implementation of drone system in survey for tomato chlorotic spot virus | |
US20220104437A1 (en) | Reduction of time of day variations in plant-related data measurements | |
US20220107297A1 (en) | Platform for real-time identification and resolution of spatial production anomalies in agriculture | |
Green et al. | Farming System Perspective |