KR20140074185A - 산림 센서 배치 및 모니터링 시스템 - Google Patents
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Abstract
위치(1006)를 관리하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 토양 센서 유닛(1028)은 항공기의 그룹으로부터 산림(1002)의 위치(1006)에 배치된다. 정보(1004)가 위치(1006)에서 토양 센서 유닛(1028)을 이용해서 산림(1002)의 위치(1006)의 다수의 토양 조건(1017)에 관하여 발생된다. 정보(1004)는 분석을 위해 토양 센서 유닛(1028)으로부터 원격 위치(1006)로 전송된다.
Description
본 발명은 일반적으로 산림 관리에 관한 것으로, 특히 산림 관리 작업에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 산림 관리 작업을 수행하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
산림 관리는 많은 다른 측면을 포함하는 산림의 부분이다. 이들 측면은 산림을 관리하는 환경, 경제, 행정, 법률, 사회적 측면을 포함할 수 있다. 산림 경영은 목재 추출, 식재, 나무 이식, 산림을 통한 도로와 통로의 분리, 산림의 화재 방지, 산림의 건전성 유지, 및 다른 적절한 활동 등과 같은 다양한 기술로 구성될 수 있다.
산림 관리와 관련하여 이들 및 다른 작업을 수행할 때, 산림에 관한 정보를 수집하는 것이 요구될 수 있다. 예컨대, 산림에 관한 정보를 수집하는 것은 산림의 상태를 분석할 뿐만 아니라 수행할 임무를 식별하는 능력을 제공한다.
산림의 상태를 평가하기 위한 정보를 발생시키는데 이용되는 도구는, 예컨대, 제한 없이, 경사계(clinometer), 데이터 레코더(data recorder), 생장추(increment borer), 웨지 프리즘(wedge prism), 직경 테이프(diameter tape), GPS 장치(global positioning system device), 집계 미터(tally meter), 랩탑 컴퓨터, 및 다른 적절한 도구를 포함할 수 있다. 이들 도구는 영역에 존재하는 다수의 나무를 추정하고, 나무의 건전성을 식별하며, 나무의 나이를 식별하고, 나무 간격을 식별하며, 토양 샘플의 성분을 식별하고, 그리고 다른 적절한 작업과 같은 다양한 작업을 수행하도록 산림 관리원에 의해 이용된다.
이 정보에 따르면, 정보의 분석이 산림의 상태를 식별하도록 만들어질 수 있다. 산림의 이러한 상태는 산림 재고조사일 수 있다. 이러한 산림 재고조사는 목재의 가치, 목재로부터의 기대되는 현금 흐름, 지상에 존재하는 목재의 양, 레크리에이션 이용의 영향, 화재의 위험, 산림의 성장 및 가치를 증가시키는 것에 대한 개선, 목재가 수확되어야 하는 시간 기간과 같은 결과, 및 다른 적절한 결과를 제공할 수 있다.
현재, 산림의 상태를 평가하기 위해 정보를 수집하기 위한 프로세스는 매우 시간-소모적이고 복잡하다. 예컨대, 정보를 수집하는 것은 산림의 특정 위치에 대해 산림 관리원에 의해 만들어진 수 많은 센서 판독 또는 관찰을 요구할 수 있다. 추가적인 위치에 따르면, 더 많은 정보가 수집된다. 더욱이, 원하는 시간 내에서 원하는 만큼 자주 이러한 정보를 수집하는 것은 필요로 되는 시간 및 노력을 증가시킨다.
더욱이, 정보를 수집할 때 현재의 프로세스는 또한 자주 샘플링에 의존한다. 샘플링은 전체 산림 대신 선택된 위치에서 수행될 수 있다. 이러한 형태의 정보 수집은 전체 산림에 걸쳐 정보를 획득할 때 이용될 수 있고 원하는 것보다 더욱 시간-소모적이다. 더욱이, 샘플링할 때, 충분한 정보 수집 및 분석의 결여에 기인하여 에러가 야기될 수 있다.
정보의 수집은 종종 산림 관리원에 의한 해석을 요구할 수 있는 도구를 이용해서 산림 관리원에 의해 수행된다. 결과적으로, 다른 사람 오퍼레이터는 측정을 하는 동안 다른 해석을 할 수 있다. 해석의 일관성의 결여는 원하지 않는 결과를 이끌어낼 수 있다.
예컨대, 2명의 다른 사람이 다른 형태의 샘플링이 나무 간격의 2가지 다른 측정을 기초로 이용되어야만 하는 결정을 할 수 있다. 다른 예로서, 경사계를 이용할 때, 2개의 다른 경사계를 이용하는 나무의 높이의 측정이 다른 결과를 생산할 수 있다. 이들 차이는 원하는 만큼 정확하게 될 수 없는 결과를 제공할 수 있다.
더욱이, 정보는 산림의 다른 부분에 도달하는 산림 관리원의 능력에 따라 일관성이 없을 수 있다. 예컨대, 산림 내의 소정 위치에 대한 접근은 산림 관리원에 대해 실행 불가능할 수 있다. 이들 접근 불가능 지역에 있어서, 정보는 이용불가능 할 수 있고 결과적으로 산림의 상태가 원하는 만큼 정확하게 식별될 수 없게 된다.
부가적으로, 정보 수집에 대한 산림 관리원의 유용성이 분석을 위한 원하는 양의 정보를 획득하기 위해 원하는 만큼 크게 되지 않을 수 있다. 부가적으로, 이러한 분석은 원하는 레벨의 정확도로 또는 원하는 만큼 최신 정보의 이용으로 수행될 수 없게 된다.
결과적으로, 산림의 상태를 분석하는데 필요한 정보를 수집하는 것은 종종 더욱 더 복잡하고 원하는 것보다 어렵다. 필요로 되는 다수 개의 정보 및 정보가 필요로 되는 빈도에 따르면, 이러한 정보를 획득하는데 필요한 산림 관리원의 수는 이용가능한 인원의 수 또는 이들 인원의 이용과 관련된 비용에 기인하여 실행 불가능할 수 있다. 더욱이, 측정 및 관찰을 이루도록 사람 오퍼레이터의 이용에 따르면, 수집된 정보는 일정하지 않을 수 있거나 원하는 만큼 정확하지 않을 수 있다.
본 발명은 상기한 점을 감안하여 발명된 것으로, 상기 논의된 적어도 몇몇 문제뿐만 아니라 다른 가능한 문제를 고려하는 방법 및 장치를 제공함에 그 목적이 있다.
하나의 실례로 되는 실시예에 있어서, 산림 관리 시스템은 산림 관리기를 구비하여 구성된다. 산림 관리기가 항공기의 그룹에 의해 배치된 센서 시스템으로부터 산림의 위치에 대한 다수의 토양 조건과 관련되는 정보를 수신하고 다수의 토양 조건을 기초로 임무를 식별하도록 구성된다.
다른 실례로 되는 실시예에 있어서, 산림 관리 시스템은 센서 유닛 및 항공기의 그룹을 구비하여 구성된다. 센서 유닛은 위치에 배치되도록 구성되고, 위치에서 다수의 토양 조건에 관한 정보를 발생시키며, 무선 통신 링크를 이용해서 정보를 전송한다. 항공기의 그룹이 센서 유닛을 운반하고 위치에 센서 유닛을 배치하도록 구성된다.
또 다른 실례로 되는 실시예에 있어서, 위치를 관리하기 위한 방법이 제공된다. 토양 센서 유닛이 항공기의 그룹으로부터 산림의 위치에 배치된다. 정보가 위치의 토양 센서 유닛을 이용해서 산림의 위치에서 다수의 토양 조건에 관하여 발생된다. 정보가 분석을 위해 토양 센서 유닛의 전송기로부터 원격 위치로 전송된다.
특징 및 기능은 본 발명의 다양한 실시예에서 독립적으로 달성될 수 있거나 더욱 상세한 내용이 이하의 도면 및 설명을 참조하여 알 수 있는 또 다른 실시예에서 결합될 수 있다.
도 1은 실례로 되는 실시예에 따른 산림 관리 환경의 도면이다.
도 2는 실례로 되는 실시예에 따른 산림 관리 환경의 블록도의 도면이다.
도 3은 실례로 되는 실시예에 따른 산림 관리에서 데이터 흐름의 도면이다.
도 4는 실례로 되는 실시예에 따른 임무(missions)의 형태의 블록도의 도면이다.
도 5는 실례로 되는 실시예에 따른 과제(task)의 블록도의 도면이다.
도 6은 실례로 되는 실시예에 따른 자율적 운송수단(autonomous vehicle)의 블록도의 도면이다.
도 7은 실례로 되는 실시예에 따른 위치결정 및 지도 제작 센서의 블록도의 도면이다.
도 8은 실례로 되는 실시예에 따른 센서 모듈의 블록도의 도면이다.
도 9는 실례로 되는 실시예에 따른 지원 시스템의 블록도의 도면이다.
도 10은 실례로 되는 실시예에 따른 산림 관리 환경의 블록도의 도면이다.
도 11은 실례로 되는 실시예에 따른 지상-기반 센서의 블록도의 도면이다.
도 12는 실례로 되는 실시예에 따른 토양 정보를 획득하기 위한 센서 시스템의 배치의 도면이다.
도 13은 실례로 되는 실시예에 따른 토양 센서 유닛의 도면이다.
도 14는 실례로 되는 실시예에 따른 토양 센서 유닛의 도면이다.
도 15는 실례로 되는 실시예에 따른 산림 영역의 도면이다.
도 16은 실례로 되는 실시예에 따른 토양 센서 항공 배치의 도면이다.
도 17은 실례로 되는 실시예에 따른 식재를 위한 의사 결정의 모델의 도면이다.
도 18은 실례로 되는 실시예에 따른 산림의 최근에 식재된 영역을 메우기(in-filling) 위한 의사 결정의 모델의 도면이다.
도 19는 실례로 되는 실시예에 따른 산림을 관리하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 20은 실례로 되는 실시예에 따른 자산(assets)으로부터 받아들여진 정보를 처리하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 21은 실례로 되는 실시예에 따른 자산의 동작을 조정하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 22는 실례로 되는 실시예에 따른 위치를 관리하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 23은 실례로 되는 실시예에 따른 산림의 위치에서 다수의 토양 조건에 관한 정보를 획득하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 24는 실례로 되는 실시예에 따른 임무를 발생시키기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 25는 실례로 되는 실시예에 따른 임무를 발생 및 수행하기 위한 의사 결정 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 26은 실례로 되는 실시예에 따른 산림 동작을 발생 및 수행하기 위한 의사 결정 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 27은 실례로 되는 실시예에 따른 데이터 처리 시스템의 블록도의 도면이다.
도 2는 실례로 되는 실시예에 따른 산림 관리 환경의 블록도의 도면이다.
도 3은 실례로 되는 실시예에 따른 산림 관리에서 데이터 흐름의 도면이다.
도 4는 실례로 되는 실시예에 따른 임무(missions)의 형태의 블록도의 도면이다.
도 5는 실례로 되는 실시예에 따른 과제(task)의 블록도의 도면이다.
도 6은 실례로 되는 실시예에 따른 자율적 운송수단(autonomous vehicle)의 블록도의 도면이다.
도 7은 실례로 되는 실시예에 따른 위치결정 및 지도 제작 센서의 블록도의 도면이다.
도 8은 실례로 되는 실시예에 따른 센서 모듈의 블록도의 도면이다.
도 9는 실례로 되는 실시예에 따른 지원 시스템의 블록도의 도면이다.
도 10은 실례로 되는 실시예에 따른 산림 관리 환경의 블록도의 도면이다.
도 11은 실례로 되는 실시예에 따른 지상-기반 센서의 블록도의 도면이다.
도 12는 실례로 되는 실시예에 따른 토양 정보를 획득하기 위한 센서 시스템의 배치의 도면이다.
도 13은 실례로 되는 실시예에 따른 토양 센서 유닛의 도면이다.
도 14는 실례로 되는 실시예에 따른 토양 센서 유닛의 도면이다.
도 15는 실례로 되는 실시예에 따른 산림 영역의 도면이다.
도 16은 실례로 되는 실시예에 따른 토양 센서 항공 배치의 도면이다.
도 17은 실례로 되는 실시예에 따른 식재를 위한 의사 결정의 모델의 도면이다.
도 18은 실례로 되는 실시예에 따른 산림의 최근에 식재된 영역을 메우기(in-filling) 위한 의사 결정의 모델의 도면이다.
도 19는 실례로 되는 실시예에 따른 산림을 관리하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 20은 실례로 되는 실시예에 따른 자산(assets)으로부터 받아들여진 정보를 처리하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 21은 실례로 되는 실시예에 따른 자산의 동작을 조정하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 22는 실례로 되는 실시예에 따른 위치를 관리하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 23은 실례로 되는 실시예에 따른 산림의 위치에서 다수의 토양 조건에 관한 정보를 획득하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 24는 실례로 되는 실시예에 따른 임무를 발생시키기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 25는 실례로 되는 실시예에 따른 임무를 발생 및 수행하기 위한 의사 결정 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 26은 실례로 되는 실시예에 따른 산림 동작을 발생 및 수행하기 위한 의사 결정 프로세스의 플로우차트의 도면이다.
도 27은 실례로 되는 실시예에 따른 데이터 처리 시스템의 블록도의 도면이다.
이하, 예시도면을 참조하면서 본 발명에 따른 각 실시예를 상세히 설명한다.
실례로 되는 실시예는 하나 이상의 다른 고찰을 인식 및 고려한다. 예컨대, 실례로 되는 실시예는 산림에 관한 정보를 수집하기 위해 현재 이용되는 시스템이 산림 관리를 수행하기 위해 원하는 만큼 많은 정보 또는 정확한 정보를 제공할 수 없음을 인식 및 고려한다.
따라서, 실례로 되는 실시예는 산림을 관리하기 위한 방법 및 장치를 제공한다. 하나의 실례로 되는 실시예에 있어서, 산림 관리기(forestry manager)는 자율적 운송수단의 그룹으로부터 산림에 관한 정보를 수신하도록 구성된다. 산림 관리기는 산림의 상태에 관한 결과를 발생시키도록 정보를 분석한다. 산림 관리기는 또한 결과를 이용해서 자율적 운송수단의 그룹의 동작을 조정한다.
도면, 특히 도 1을 참조하면, 산림 관리 환경의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도시된 바와 같이 산림 관리 환경(100)은 자산(102)을 포함한다.
자산(102)은 위치(106)와 같은 산림(104)의 위치에 관한 정보를 발생시킨다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 자산(102)은 무인 항공기(108)와 같은 무인 운송수단, 무인 항공기(110), 무인 항공기(112), 위성(114), 무인 지상 운송수단(116; unmanned ground vehicle), 및 무인 지상 운송수단(118)과 같은 무인 운송수단을 포함한다. 부가적으로, 자산(102)은 또한 지상-기반 센서 유닛(120), 지상-기반 센서 유닛(122), 지상-기반 센서 유닛(124), 및 지상-기반 센서 유닛(127)과 같은 센서 시스템을 포함할 수 있다. 지원 시스템(126)은 또한 무인 운송수단을 위한 지원을 제공하도록 존재할 수 있다.
도시된 바와 같이, 무인 항공기(108) 및 무인 항공기(110)는 무인 항공기(112)에 비해 더 낮은 고도에서 동작할 수 있다. 예컨대, 무인 항공기(108) 및 무인 항공기(110)는 이들 실례로 되는 예에 있어서 약 2,000 피트(feet)의 고도까지 산림(104)의 지상(128)으로부터 동작을 할 수 있다. 무인 항공기(112)는 특정 구현에 따라 30,000 피트를 넘는 고도와 같은 더 높은 고도에서 동작할 수 있다.
도시된 바와 같이, 무인 항공기(108), 무인 항공기(110), 및 무인 항공기(112)는 산림(104)의 위치(106)에 관한 정보를 발생시키도록 탑재 센서를 이용한다. 위성(114)이 또한 산림(104)의 위치(106)에 관한 정보를 발생시키도록 탑재 센서를 이용할 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 무인 지상 운송수단(116) 및 무인 지상 운송수단(118)은 산림(104)의 지상(128) 위로 이동할 수 있다. 무인 지상 운송수단(116) 및 무인 지상 운송수단(118)은 또한 탑재 센서를 이용해서 산림(104)의 위치(106)에 관한 정보를 발생시킬 수 있다.
부가적으로, 지상-기반 센서 유닛(120), 지상-기반 센서 유닛(122), 지상-기반 센서 유닛(124), 및 지상-기반 센서 유닛(127)은 산림(104)의 위치(106)에 존재하고 또한 산림(104)의 위치(106)에 관한 정보를 발생시킨다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 지상-기반 센서 유닛(120) 및 지상-기반 센서 유닛(122)은 나무(130)에 배치될 수 있다. 지상-기반 센서 유닛(124)은 산림(104)의 지상(128) 위에 위치할 수 있다.
몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 지상-기반 센서는 물 근처에서 동작할 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 지상-기반 센서 유닛(127)은 수역(129; body of water) 근처에 위치할 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 지상-기반 센서 유닛(127)은 수역(129)의 물의 품질을 측정하는데 이용될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 지원 시스템(126)은 고정 구조(stationary structure) 또는 이동 구조(mobile structure)일 수 있다. 예컨대, 지원 시스템(126)은 기지(base), 스테이션(station), 밴(van), 또는 배터리를 충전하고, 배터리를 교환하며, 또는 그렇지 않으면 동작에 대한 전력을 획득하기 위해 무인 항공기(108), 무인 항공기(110), 무인 지상 운송수단(116), 및 무인 지상 운송수단(118) 중 적어도 하나를 위한 지원을 제공하는 다른 구조일 수 있다.
여기서 이용된 바와 같이, 문구 "중 적어도 하나(at least one of)"는, 아이템의 리스트와 함께 이용될 때, 리스트된 아이템 중 하나 이상의 다른 조합이 이용될 수 있고 리스트의 각 아이템 중 오직 하나가 필요로 될 수 있음을 의미한다. 예컨대, "아이템 A, 아이템 B 및 아이템 C 중 적어도 하나"는, 제한 없이, 아이템 A 또는 아이템 A 및 아이템 B를 포함할 수 있다. 본 예는 또한 아이템 A, 아이템 B 및 아이템 C 또는 아이템 B 및 아이템 C를 포함할 수 있다.
부가적으로, 지원 시스템(126)은 또한 환경으로부터의 대피소, 수리 시설을 제공할 수 있고, 그리고 하나 이상의 무인 항공기 또는 무인 자상 운송수단에 대해 다른 서비스를 제공한다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 지원 시스템(126)은 사람의 개입에 대한 필요성 없이 자동화된 방식으로 동작할 수 있다. 몇몇 경우에 있어서, 지원 시스템(126)은 또한 무인 항공기(108), 무인 항공기(110), 무인 지상 운송수단(116), 또는 무인 지상 운송수단(118)에 의해 발생될 수 있는 정보를 저장할 수 있다.
자산(102)에 의해 발생된 정보는 제어 스테이션(134)으로 무선 통신 링크(132)를 거쳐 송신될 수 있다. 제어 스테이션(134)의 산림 관리기(136)는 자산(102)에 의해 발생된 정보를 처리하도록 구성된다.
부가적으로, 산림 관리기(136)는 또한 이들 실례로 되는 예에 있어서 자산(102)의 동작을 조정할 수 있다. 이러한 조정은 자산(102)의 이동을 지시하는 것, 모니터링을 위한 산림(104)의 위치를 식별하는 것, 및 자산(102)에 의해 수행될 수 있는 다른 적절한 작업을 포함할 수 있다. 몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(136) 및 산림 관리기(136)의 구성요소는 제어 스테이션(134) 및 산림 관리 환경(100)의 다른 구성요소 사이에서 분포될 수 있다.
예컨대, 산림 관리기(136)는 제어 스테이션(134)과 지원 시스템(126) 사이에서 분포될 수 있다. 예컨대, 산림 관리기(136)의 부분은 산림 관리기(136)의 다른 부분이 제어 스테이션(134)에 위치될 수 있는 동안 지원 시스템(126)에 위치될 수 있다. 이 경우에 있어서, 산림 관리기(136)의 구성요소는 무선 통신 링크(132)를 거쳐 서로 통신에 있을 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(136)는 자산(102)에서 컴퓨터 내에 분포될 수 있다. 예컨대, 산림 관리기(136)는 제어 스테이션(134), 무인 항공기(112), 및 무인 지상 운송수단(116)에 분포될 수 있다.
몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 자산(102)은 또한 인원(138) 및 유인 운송수단(140)을 포함할 수 있다. 인원(138) 및 유인 운송수단(140)은 이들 실례로 되는 예에 있어서 무인 자산(unmanned assets)에 의해 수행된 작업을 보완할 수 있다. 부가적으로, 산림 관리기(136)는 또한 이들 자산의 작업을 조정하도록 인원(138) 및 유인 운송수단(140) 중 적어도 하나에 대해 방향을 제공할 수 있다. 이러한 방식에 있어서, 다른 자산, 무인 자산 및 유인 자산 양쪽의 작업은 제어 스테이션(134)의 산림 관리기(136)에 의해 조정된다.
도 2를 참조하면, 산림 관리 환경의 블록도의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도 1의 산림 관리 환경(100)은 도 2의 산림 관리 환경(200)을 위한 하나의 구현의 예이다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리 환경(200)은 산림 관리기(202) 및 자산(204)을 포함한다. 산림 관리기(202) 및 자산(204)은 산림(206)을 관리하도록 구성된다.
특히, 산림 관리기(202)는 산림(206)에서 다수의 위치(208)를 관리하도록 구성될 수 있다. 여기서 이용된 바와 같이, "다수의(number of)"는 아이템을 참조하여 이용될 때 하나 이상의 아이템을 의미한다. 예컨대, 다수의 위치(208)는 하나 이상의 위치이다. 다수의 위치(208)는 산림(206)의 일부일 수 있고 또는 모든 산림(206)을 포함할 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(202)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 2가지의 조합을 이용해서 구현될 수 있다. 소프트웨어가 이용될 때, 산림 관리기(202)에 의해 수행된 동작은 프로세서 유닛 상에서 실행되도록 구성된 프로그램 코드에서 구현될 수 있다. 하드웨어가 채택될 때, 하드웨어는 산림 관리기(202)에서 동작을 수행하도록 동작하는 회로를 포함할 수 있다.
예컨대, 하드웨어는 회로 시스템, 집적회로, ASIC(application specific integrated circuit), 프로그래머블 로직 장치, 또는 다수의 동작을 수행하도록 구성된 몇몇 다른 적절한 형태의 하드웨어의 형태를 취할 수 있다. 프로그래머블 로직 장치에 따르면, 장치는 다수의 동작을 수행하도록 구성된다. 장치는 나중에 재구성될 수 있고, 또는 다수의 동작을 수행하도록 영구적으로 구성될 수 있다. 프로그래머블 로직 장치의 예는, 예컨대 프로그래머블 로직 어레이, 프로그래머블 어레이 로직, 필드 프로그래머블 로직 어레이, 필드 프로그래머블 게이트 어레이, 및 다른 적절한 하드웨어 장치를 포함한다. 부가적으로, 프로세스는 무기 구성요소와 함께 집적된 유기 구성요소로 구현될 수 있고, 및/또는 사람을 포함하는 전체적으로 유기 구성요소를 구비하여 구성될 수 있다. 예컨대, 프로세스는 유기 반도체의 회로로서 구현될 수 있다.
도시된 바와 같이, 산림 관리기(202)는 컴퓨터 시스템(210) 내에서 구현될 수 있다. 컴퓨터 시스템(210)은 하나 이상의 컴퓨터이다. 하나 이상의 컴퓨터가 컴퓨터 시스템(210)에 존재할 때, 이들 컴퓨터는 네트워크와 같은 통신 매체를 거쳐 서로 통신할 수 있다.
이들 컴퓨터는 특정 구현에 따라 동일한 지리적 위치 또는 별도의 지리적 위치에 있을 수 있다. 더욱이, 몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 컴퓨터 시스템(210)의 일부 또는 전부가 이동될 수 있다. 예컨대, 컴퓨터 시스템(210)의 하나 이상의 컴퓨터는 트럭, 항공기, 배, 사람 오퍼레이터, 또는 몇몇 다른 적절한 플랫폼과 같은 플랫폼에 위치하거나 그에 의해 이송될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(202)는 지능의 레벨(211)을 갖을 수 있다. 지능의 레벨(211)은 산림 관리기(202)의 구현에 따라 변경될 수 있다. 몇몇 경우에 있어서, 산림 관리기(202)는 사람 오퍼레이터로부터 입력을 수신하고 사람 오퍼레이터로 출력을 제공하는 컴퓨터 프로그램일 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 지능의 레벨(211)이 더 높을 수 있어 사람 오퍼레이터로부터의 입력이 불필요하게 될 수 있다. 예컨대, 인공 지능 시스템 및 다른 적절한 형태의 프로세서가 산림 관리기(202)의 지능의 레벨(211)을 위해 지능의 원하는 레벨을 제공할 수 있다. 특히, 인공 지능 시스템은 전문가 시스템(expert system), 신경망(neural network), 간단한 추론(simple heuristics), 퍼지 논리(fuzzy logic), 베이지안 네트워크(Bayesian networks) 또는 산림 관리기(202)의 지능의 레벨(211)을 위한 지능의 원하는 레벨을 제공하는 다른 적절한 형태의 시스템을 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, 자산(204)은 운송수단(212), 지원 시스템(213), 센서 시스템(214) 및 인원(216) 중 적어도 하나를 포함한다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 자산(204)은 산림 관리기(202)와, 그리고 통신 링크(218)를 이용해서 서로 통신할 수 있다.
예컨대, 자산(204)은 정보(220)를 발생시킬 수 있다. 정보(220)는 통신 링크(218)를 거쳐 산림 관리기(202)로 송신될 수 있다. 부가적으로, 정보(220)는 통신 링크(218)를 거쳐 자산(204) 사이에서 교환될 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 정보(220)는, 예컨대 식물, 토양 조건, 야생 동물, 대기의 질, 환경 오염, 온도, 강우량, 및 다른 적절한 형태의 정보 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, 운송수단(212)은 무인 운송수단(222) 및 유인 운송수단(224)을 포함할 수 있다. 운송수단(212)은 산림(206)의 다수의 위치(208)를 통해 또는 그 근처를 운행하는 운송수단(212)으로서 정보(220)를 발생시킬 수 있다. 무인 운송수단(222)은 인원(216)에 의해 원격적으로 제어될 수 있거나 자율적일 수 있다. 무인 운송수단(222)은 무인 항공기, 무인 지상 운송수단, 무인 수상 운송수단, 및 다른 적절한 형태의 무인 운송수단 중 적어도 하나로부터 선택될 수 있다. 무인 운송수단(222)이 무인 수상 운송수단일 때, 무인 수상 운송수단은 호수, 연못, 강 또는 산림 근처의 몇몇 다른 적절한 형태의 수역에서 이용될 수 있다. 유인 운송수단(224)은 인원(216)을 이송시킬 수 있는 운송수단이고 인원(216)에 의해 동작된다.
부가적으로, 무인 운송수단(222)은 자율적 운송수단의 그룹(226)을 포함할 수 있다. 자율적 운송수단은 사람 오퍼레이터로부터의 개입 없이 동작하는 운송수단이다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 자율적 운송수단은 원격적으로 제어될 수 있거나 원하는 지능의 레벨을 갖을 수 있다. 여기서 이용된 바와 같이, "그룹(group)"은 아이템을 참조하여 이용될 때 하나 이상의 아이템을 의미한다. 예컨대, 자율적 운송수단의 그룹(226)은 하나 이상의 자율적 운송수단이다. 자율적 운송수단의 그룹(226)은 이들 실례로 되는 예에 있어서 무리(228) 또는 무리의 그룹(230)으로서 동작하도록 구성될 수 있다.
지원 시스템(213)은 운송수단(212)을 위한 지원을 제공하도록 구성된 하드웨어 시스템이다. 특히, 지원 시스템(213)은 무인 운송수단(222)을 위한 지원을 제공할 수 있다. 예컨대, 지원 시스템(213)은 대피소, 전력, 유지 보수, 및 무인 운송수단(222)을 위한 다른 형태의 지원을 제공할 수 있다.
센서 시스템(214)은 정보(220)를 발생시키도록 또한 구성된다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 센서 시스템(214)은 산림(206)의 다수의 위치(208)에서 고정된 위치 또는 다수의 위치(208) 근처에 있을 수 있다.
인원(216)은 정보(220)의 발생을 포함하는 동작을 수행할 수 있다. 예컨대, 인원(216)은 자율적 운송수단의 그룹(226) 내에 있지 않은 센서를 운반하고, 유인 운송수단(224)을 동작시키거나, 무인 운송수단(222)을 동작시킬 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(202)는 자산(204)에 의해 수행된 동작(232)을 조정하도록 구성될 수 있다. 정보(220)의 수집을 수행하도록 자율적 운송수단의 그룹(226)의 동작을 조정하는 것은, 선택된 시간 기간에 걸쳐, 산림에서 선택된 영역 중 적어도 하나에서 정보(220)를 수집하는 것을 포함할 수 있고, 상세내용의 선택된 레벨을 구비한다.
동작(232)을 조정하는 것은 다수의 임무(234)를 수행하도록 자산(204)을 지시하는 것을 포함한다. 다수의 임무(234)를 수행하도록 자산(204)을 조정하는 것은 용장(redundancy) 또는 중첩(overlap)이 바람직하지 않을 때 자산(204)의 동작에서 용장 또는 중첩을 감소시킬 수 있다.
더욱이, 다수의 임무(234)를 수행하도록 자산(204)을 조정하는 것은, 예컨대, 제한 없이, 명령, 메시지, 임무, 과제, 데이터, 및 다수의 임무(234)를 수행함에 있어 안내(guidance)를 지시 및/또는 부여하는 다른 정보 중 적어도 하나를 송신하는 것에 의해 자산(204)을 지시하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 조정은, 동작(232)이 수행되어, 다수의 임무(234)를 수행하도록 단일 그룹으로서 또는 다중 그룹에서, 몇몇 또는 모든 자산(204)이 함께 동작할 수 있는 방식으로 야기될 수 있다.
예컨대, 산림 관리기(202)는 무리(228)에서 각 자율적 운송수단에 대해 명령을 송신하는 것에 의해 무리(228)를 조정할 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 무리(228)는, 서로 동작(232)의 수행을 조정하는, 자율적 운송수단의 그룹(226)과 같은, 다수의 자율적 운송수단이다.
또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(202)는 무리(228)에서 각 자율적 운송수단에 대해 과제를 송신할 수 있다. 따라서, 자율적 운송수단의 그룹(226)은 자율적 운송수단의 그룹(226)에서의 각 운송수단에 대해 송신된 과제를 기초로 과제를 이용해서 동작을 수행할 수 있다.
또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(202)는 자율적 운송수단의 그룹(226)의 무리(228)에 더하여 유인 운송수단(224)에 대해 과제를 송신할 수 있다. 명령이 유인 운송수단(224)으로 송신될 때, 이들 명령은 이들 실례로 되는 예에 있어서 유인 운송수단(224)의 인원(216)에 의해 관찰될 수 있다. 더욱이, 유인 운송수단(224)의 인원(216)은 유인 운송수단(224)을 제어하도록 입력으로서 이들 명령을 이용할 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 인원(216)은 발(foot) 위에서 동작을 수행하도록 이들 명령을 이용할 수 있다.
도시된 바와 같이, 산림 관리기(202)는 다수의 위치(208)에서 특정 위치에 대해 무리(228)를 지시하고 특정 위치에서 정보(220)를 발생시키도록 무리(228)를 지시할 수 있다. 다른 예에 있어서, 산림 관리기(202)는 선택된 경로를 따라 운행하도록 무리(228)를 지시할 수 있다.
유사한 방식에 있어서, 산림 관리기(202)는 무리의 그룹(230)에 대해 다수의 임무(234)에서 다른 임무를 위한 정보를 송신할 수 있다. 따라서, 무리의 그룹(230)에서의 무리는 무리의 그룹(230)에서의 다른 무리로부터 동일하거나 다른 임무를 수행할 수 있다.
산림 관리기(202) 및 무인 운송수단(222)의 이용에 따르면, 인원(216)의 양은 현재 이용된 시스템에 비해 감소될 수 있다. 더욱이, 인원(216)이 제한될 때, 무인 운송수단(222), 그리고 특히 자율적 운송수단의 그룹(226)의 이용은 산림(206)의 다수의 위치(208)로부터 정보를 수집하기 위해 현재 이용되는 시스템에 비해 정보(220)에 대한 원하는 정확도 및 일관성과 함께 정보(220)의 원하는 양을 수집하는 능력을 증가시킬 수 있다.
도 3을 참조하면, 산림 관리기에서 데이터 흐름의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 이 도시된 예에 있어서, 산림 관리기(202)는 도 2의 자산(204)으로부터 정보(220)를 분석한다. 특히, 산림 관리기(202)는 정보(220)를 이용해서 분석(300)을 수행한다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 분석기(306)는 결과(302)를 발생시키도록 분석(300)을 수행한다. 분석(300)은 도 2에서의 산림(206)에 대한 상태(304)를 포함한다. 상태(304)는, 예컨대, 제한 없이, 산림 건전성의 상태, 산림 재고, 안전성 위험, 불법 행위, 및 다른 형태의 산림(206)의 상태일 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 정보(220)의 분석(300)은 분석(300)을 획득하는 다수의 다른 방법으로 수행될 수 있다. 분석(300)은 검사, 크리닝(cleaning), 변환, 모델링, 및 정보(220)와 관련되는 다른 동작을 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, 분석(300)은 데이터에 대해 현재 이용가능한 분석 기술을 이용해서 수행될 수 있다. 예컨대, 제한 없이, 분석기(306)는 이미지 처리 시스템, LiDAR 시스템(light detection and ranging systems), 지리 정보 시스템(geographic information systems), 가시적 검사 시스템(visual inspection systems), 또는 다른 적절한 형태의 시스템을 이용해서 정보(220)의 분석(300)을 수행할 수 있다. 특히, 분석기(306)는 데이터 클러스터링 및 상관(data clustering and correlation), 이상 검출(anomaly detection), 통계 및 예상 방법(statistical and prognostic methods), 및 다른 적절한 형태의 데이터 분석 기술을 이용해서 분석(300)을 얻기 위해 분석(300)을 수행할 수 있다. 몇몇 경우에 있어서, 분석(300)은 또한 산림(206)의 모델을 이용하는 시뮬레이션을 포함할 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 분석(300)이 산림(206)의 시기에 알맞은 완벽한 적용 범위를 제공하도록 궤적 생성 방법(trajectory generation methods) 및 에어본 레이저 스캐너(airborne laser scanners)를 구비하는 구름 검출 시스템(cloud detection system)을 이용해서 얻어질 수 있다. 특히, 산림 관리기(202)는 현재 이용가능한 시스템의 이용으로 실현 가능할 수 있는 것 보다 산림(206)의 더 넓은 영역에 걸쳐 분석(300)을 얻기 위해 이 구름 검출 시스템을 이용해서 정보(220)에 대한 분석(300)을 수행할 수 있다.
분석(300)에 따르면, 임무 발생기(308)는 임무(310)를 식별한다. 부가적으로, 임무 발생기(308)는 또한 분석(300) 없이 임무(310)를 식별할 수 있다. 예컨대, 산림(206)에 관한 정보(220)를 획득하기 이전에, 임무 발생기(308)는 분석기(306)에 의한 분석(300)을 위한 정보(220)를 얻기 위해 하나 이상의 임무(310)를 발생시킬 수 있다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 임무는 목적 또는 목표이다. 즉, 임무(310)의 하나의 임무는 하나 이상의 목적 또는 목표일 수 있다.
예컨대, 임무 발생기(308)는 임무(310)에서 임무(314)를 위한 다수의 과제(312)를 확인한다. 과제는 임무를 달성하도록 수행된 작업의 하나이다. 과제는 작업의 하나를 위해 수행된 동작(316)으로 이루어질 수 있다.
다수의 과제(312)는 도 2에서의 자산(204)에 의해 수행되는 하나 이상의 과제이다. 다수의 과제(312)의 각 과제는 동작(316)에서의 하나 이상의 동작을 포함할 수 있다. 임무 발생기(308)는 임무(314)를 발생시킴에 있어 다수의 과제(312)를 위한 동작(316)을 또한 식별할 수 있다.
예컨대, 임무는 산림(206)에 관한 더 많은 정보(220)를 모을 수 있다. 다수의 과제(312)에서의 하나의 과제는 산림(206)의 다수의 위치(208)에서의 특정 위치를 모니터할 수 있다. 과제를 위한 동작(316)은 산림(206)의 다수의 위치(208)에서의 위치에 걸쳐 선택된 경로를 비행하고 위치의 이미지를 발생시킬 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 임무 발생기(308)는 자산(204)에 대해 임무(314), 다수의 과제(312), 및 동작(316) 중 적어도 하나를 할당한다. 즉, 임무 발생기(308)는 임무(314)를 수행하는 자산(204)의 지능에 따라 자산(204)에 대해 다른 레벨의 임무 정보(318)를 송신할 수 있다. 이 임무 정보(318)는 각 자산(204)에 대해 송신된 동일한 임무 정보(318)일 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 임무 정보(318)는 자산(204)에서의 각 자산에 대해 다를 수 있다. 이러한 방식에 있어서, 산림 관리기는 임무 정보(318)를 송신하는 것에 의해 임무(310)의 성과(performance)를 조정(coordinate)할 수 있다.
예컨대, 임무 발생기(308)는 다수의 과제(312)를 갖는 임무(314)를 발생시킬 수 있다. 임무 발생기(308)는 도 2의 자율적 운송수단의 그룹(226)에 대해 다수의 과제(312)를 할당한다. 다수의 과제(312)의 할당에 따르면, 임무 발생기(308)는 임무(314)에서의 다수의 과제(312)를 수행하도록 자율적 운송수단의 그룹(226)에 대해 임무 정보(318)를 송신한다.
이러한 방식에 있어서, 자율적 운송수단의 그룹(226)은 임무(314)의 전부 또는 일부를 완료하기 위해 다수의 과제(312)를 수행할 수 있다. 몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 임무 발생기(308)는 자율적 운송수단의 그룹(226)에 대해 다수의 과제(312)의 일부분을, 그리고 도 2의 유인 운송수단(224)에 대해 다수의 과제(312)의 다른 일부분을 할당할 수 있다. 이 경우에 있어서, 무인 운송수단(222) 및 유인 운송수단(224)의 양 자율적 운송수단의 그룹(226)은 임무(314)의 일부분을 완료하기 위해 임무 정보(318)를 이용하다.
예컨대, 불법 침입자 응답(trespasser response)을 조정할 때, 임무(314)는 법 집행에 도움을 줄 수 있다. 임무 발생기(308)는 침입자를 추적하도록 무인 항공기(108)에 대해, 범죄 현장의 동영상(video footage)을 취하도록 무인 항공기(110)에 대해, 그리고 침입 사건의 위치로 도 1에서의 인원(138)을 데려오도록 유인 운송수단(140)에 대해 임무 정보(318)를 송신할 수 있다. 이러한 방식에 있어서, 각 자산(102)은 임무 발생기(308)에 의해 송신된 임무 정보(318)를 이용해서 임무(314)를 완료하도록 다수의 과제(312)의 일부분을 수행한다.
임무 정보(318)는 다양한 형태를 취할 수 있다. 예컨대, 임무 정보(318)는 명령, 과제, 데이터, 및 다른 적절한 정보를 포함할 수 있다. 예로서, 다수의 과제(312)는 자율적 운송수단의 그룹(226)에 대해 임무 정보(318)로 송신될 수 있어 자율적 운송수단의 그룹(226)은 임무(314)의 다수의 과제(312)를 달성하는데 필요한 동작(316)을 수행한다. 다른 경우에 있어서, 임무 정보(318)는 임무(310)를 위한 다수의 과제(312)를 완료하도록 동작(316)을 수행하는데 필요로 되는 명령을 포함할 수 있다.
몇몇 경우에 있어서, 임무 정보(318)의 임무(314)의 식별은 임무(314)를 수행하도록 자산(204)을 위해 충분할 수 있다. 다른 경우에 있어서, 다수의 과제(312)는 자산(204)에 대해 할당될 수 있다.
예컨대, 할당은 하나 이상의 자율적 운송수단의 그룹(226)에 대해 다수의 과제(312)를 할당하는 것을 포함할 수 있다. 다른 경우에 있어서, 다수의 과제(312)는 자율적 운송수단의 그룹(226)에 대해 다수의 과제(312)를 송신하는 것에 의해 할당될 수 있다. 자율적 운송수단의 그룹(226)은 조정할 수 있고 다수의 과제(312)를 수신한 후 그들 자신의 할당을 만들 수 있다.
즉, 다수의 과제(312)의 할당은 전체적으로 자율적 운송수단의 그룹(226), 또는 자율적 운송수단의 그룹(226)의 개별 자율적 운송수단에 대해서일 수 있다. 다수의 과제(312)의 할당이 전체적으로 자율적 운송수단의 그룹(226)에 대한 것일 때, 다수의 과제(312)에서 특정 과제는 자율적 운송수단의 위치, 자율적 운송수단의 성능, 자율적 운송수단의 응답 시간, 또는 몇몇 다른 적절한 파라미터를 기초로 자율적 운송수단의 그룹(226)에서의 자율적 운송수단에 대해 분배될 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 임무 발생기(308)는 자산(204)에서의 다른 자산에 의해 수행된 동작(316)의 식별을 송신할 수 있다. 이들 다른 자산은, 예컨대, 무인 운송수단(222) 및 센서 시스템(214)일 수 있다. 이들 동작(316)은 다양한 레벨일 수 있고, 정보를 수집할 때, 이동의 지시에 대한 특정 명령 만큼, 그리고 동작 만큼 상세할 수 있다.
도 4를 참조하면, 임무의 형태의 블록도의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 본 도시된 예에 있어서, 임무의 형태(400)는 도 3의 임무(310)의 예이다.
임무의 형태(400)는 정보 수집(402) 및 상태 변경(404) 중 적어도 하나를 구비하여 구성될 수 있다. 정보 수집(402)은 도 2에서의 정보(220)를 얻기 위한 임무를 구비하여 구성된다. 상태 변경(404)은 도 2에서의 산림 관리기(202)에 의한 산림(206)을 위해 식별된 도 3에서의 상태(304)에서의 변경을 야기시키기 위한 임무를 구비하여 구성된다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 정보 수집(402)은 산림 건전성 임무(406; forest health mission), 산림 재고조사 임무(408; forest inventory mission), 안전성 위험 식별 임무(410; safety risk identification mission), 불법 행위 임무(412; illegal activity mission), 및 자연적 사건 대미지 임무(413; natural event damage mission) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 산림 건전성 임무(406)는 산림(206) 내의 위치의 건전성을 식별하는데 이용될 수 있는 정보(220)를 발생시키도록 구성된다. 산림 건전성 임무(406)는, 예컨대 산림(206)의 위치에서 나무에 관한 정보를 획득할 수 있다. 특히, 산림 건전성 임무(406)는 나무의 생물 다양성(biodiversity) 및 산림(206)의 다른 식물을 식별할 수 있다.
부가적으로, 산림 건전성 임무(406)는 나무 간의 간격에 관한 정보(220)를 발생시키는데 이용될 수 있다. 이 산림 건전성 임무(406)는 나무와 관련하여 외래종(foreign species)의 존재를 식별할 수 있다. 즉, 산림(206)에 정상적으로 존재하지 않는 나무의 종의 형태가 산림 건전성 임무(406)를 이용해서 식별될 수 있다. 부가적으로, 산림(206)의 나무에 관한 해충, 감염, 및 다른 정보가 산림 건전성 임무(406)로부터 발생된 정보(220)를 통해 식별될 수 있다.
산림 건전성 임무(406)는 산림(206)에서 사람 행위의 영향을 식별하는 정보(220)를 또한 수집할 수 있다. 예컨대, 산림 건전성 임무(406)는 산림(206)에서 관리되지 않은 레크리에이션, 사냥, 및 국지적 농업 행위에 관한 정보를 식별할 수 있다.
산림 건전성 임무(406)는 산림(206)에 대한 자연적 사건의 영향을 식별하는데 이용된 정보(220)를 또한 발생시킬 수 있다. 이들 자연적 사건은 산림(206)에서 자연적으로 야기될 수 있는 폭풍, 화재, 및 다른 사건을 포함할 수 있다.
부가적으로, 산림 건전성 임무(406)는 산림(206) 바닥에 대한 식물의 건전성에 관한 정보(220)를 발생시킬 수 있다. 이러한 형태의 임무에 따르면, 산림(206) 내의 야생 생물 및 산림(206) 내의 야생 생물의 건전성에 관한 정보가 발생될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 산림 재고조사 임무(408)는 산림(206) 내의 땅을 분류하는데 이용되는 정보(220)를 발생시키는데 이용될 수 있다. 예컨대, 산림 재고조사 임무(408)는 산림(206)으로부터 수확가능할 수 있는 목재의 양을 식별하는데 이용되는 정보를 발생시킬 수 있다. 부가적으로, 탄소 제거(carbon sequestration)가 산림 재고조사 임무(408) 동안 식별될 수 있다. 즉, 나무 및 식물에 의한 산림(206)에서의 이산화탄소의 포획이 산림 재고조사 임무(408)를 통해 식별될 수 있다.
안전성 위험 식별 임무(410)에 따르면, 화재의 존재와 같은 안전성 위험에 관한 정보(220)가 이러한 형태의 임무에 포함될 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, "안전성 위험(safety risk)"은 전체적으로 산림(206), 산림(206) 내의 야생 생물 또는 식물, 사람, 또는 그 조합에 대한 피해의 위험이다. 따라서, 안전성 위험 식별 임무(410)는 산림(206) 내에서 안전성 위험에 관한 정보(220)를 발생시키는데 이용된다.
몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 안전성 위험 식별 임무(410)는 대중(public)에 대한 위험을 식별하는데 이용되는 정보를 발생시킬 수 있다. 이러한 정보는 어떤 영역이 산림(206)에서 대중에 의해 접근가능할 수 있는가를 식별하는데 이용될 수 있다. 이러한 방식에 있어서, 안전성 위험은 산림(206) 내에서 감소될 수 있다. 예컨대, 영역이 안전성 위험 식별 임무(410)에 의해 대중에 대해 안전성 위험으로 결정될 때, 도 2의 산림 관리기(202)는 대중에 대해 해당 영역을 차단하도록 자산(204) 중 하나를 보낼 수 있다.
불법 행위 임무(412)는 산림(206) 내에서 다양한 불법 행위를 식별하는데 이용될 수 있는 정보(220)를 발생시키는데 이용된다. 이들 불법 행위는, 예컨대, 제한 없이, 목재의 밀렵, 야생 생물의 밀렵, 불법 마약 작업(illegal drug operations), 보안 영역의 침입, 불법 토지 점거(squatting), 및 다른 불법 행위를 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, 자연적 사건 대미지 임무(413)는 자연적 사건 후 존재할 수 있는 대미지에 관한 정보(220)를 발생시키는데 이용될 수 있다. 예컨대, 홍수가 산림(206)에서 야기될 때, 홍수에 의해 야기된 대미지에 관한 정보(220)가 필요로 될 수 있다. 이 경우, 산림 관리기(202)는 홍수로부터 초래되는 상태 변경(404)에 관한 정보(220)를 수집하기 위해 자산(204) 중 하나를 보낼 수 있다. 물론, 산림 관리기(202)는, 예컨대, 제한 없이, 화재, 바람, 얼음, 지진, 토네이도, 또는 다른 형태의 자연적 사건과 같은, 다른 형태의 자연적 사건에 관한 정보(220)를 수집하기 위해 자산(204) 중 하나를 보낼 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 상태 변경(404)은 산림(206)의 상태(304)를 변경시키는데 이용되는 임무를 포함한다. 상태(304)의 변경은 산림(206)의 일부 또는 전부에 대해서일 수 있다. 도시된 바와 같이, 상태 변경(404)은 다양한 임무의 형태(400)를 포함할 수 있다. 예컨대, 상태 변경(404)은 침입자 추적 임무(414), 해충 방제 임무(416), 식수 조림 임무(417), 수확 임무(418), 및 다른 적절한 임무의 형태(400) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 침입자 추적 임무(414)는 자산(204)이 산림(206) 내에서 침입자를 식별 및 추적하도록 조정된다. 해충 방제 임무(416)는 원하지 않는 방식으로 산림(206)의 건전성에 영향을 미칠 수 있는 해충을 방제하는데 이용될 수 있다. 해충 방제 임무(416)는 산림(206)에서 있을 수 있는 해충을 방제 또는 제거하는 동작(316)을 수행하도록 산림(206)으로 자산(204)을 보내는데 이용될 수 있다.
예컨대, 자산(204)은 화학 물질, 전기적 약제, 및 산림(206)에 존재할 수 있는 해충을 방제하기 위한 다른 성분을 살포할 수 있다. 이들 해충은 식물, 야생 생물, 또는 다른 형태의 해충일 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 식수 조림 임무(417)은 산림(206)에서 나무를 심도록 수행될 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 식수 조림 임무(417)은 산림(206)의 다수의 위치(208)에서 나무의 묘목을 식재하는 것을 포함할 수 있다. 다수의 위치(208)는 개방 영역이 산림(206)에 존재하거나 나무가 존재하지만, 나무의 밀도가 원하는 만큼 크지 않은 하나 이상의 위치일 수 있다.
수확 임무(418)는 산림(206)에서 나무를 수확하도록 수행될 수 있다. 자산(204)은 산림(206)의 특정 위치에서 식별된 나무를 수확하도록 구성된 자산일 수 있다. 예컨대, 도 2의 운송수단(212)에서 나무 수확기(tree harvesters)는 산림(206)에서 나무를 수확하는데 이용될 수 있다. 이들 나무 수확기는 자율적 운송수단의 그룹(226) 내에서 자율적 운송수단의 형태를 취할 수 있다.
도 4의 임무의 형태(400)의 도면은 임무(310)에서 존재할 수 있는 임무의 몇몇 형태의 예로서만 제공될 수 있다. 임무의 형태(400)의 예는 이용될 수 있는 임무의 다른 형태에 대한 제한을 암시하도록 의미하지는 않는다. 더욱이, 몇몇 경우에 있어서, 임무의 형태(400)에서 도시된 임무의 단지 몇몇은 임무의 형태(400)에서 모든 형태의 임무 대신 이용될 수 있다. 각 임무의 형태(400)를 위해 수행된 과제 및 동작은 변경될 수 있고 산림(206) 구성 및 특정 상황에 따라 다양한 다른 방법으로 구현될 수 있다.
도 5를 참조하면, 과제의 블록도의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 이러한 도시된 예에 있어서, 과제(500)는 도 3의 하나 이상의 다수의 과제(312)를 구현하는데 이용될 수 있는 과제의 예이다.
도시된 바와 같이, 과제(500)는 다수의 다른 구성요소를 갖을 수 있다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 과제(500)는 위치(502), 구간(504), 및 정보 수집(506)을 포함한다.
위치(502)는 과제(500)가 수행되는 위치이다. 위치(502)는 지리적 영역, 물리적 체적, 또는 경로로서 정의될 수 있다. 예컨대, 위치(502)는 과제가 수행되는 지상 위의 영역을 정의할 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 위치(502)는 도 2의 정보(220)가 수집되는 높이를 또한 정의할 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 위치(502)는 과제를 위해 자산에 의해 운행되는 경로로서 정의될 수 있다.
구간(504)은 과제가 수행되는 동안의 시간의 기간을 식별한다. 구간(504)은 시작 시간 및 종료 시간을 포함할 수 있다.
몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 구간(504)은 과제를 수행하기 위해 자산에 남아 있는 전력의 양을 기초로 정의될 수 있다. 몇몇 경우에 있어서, 구간(504)은 수집된 정보(220)의 양, 수집된 정보(220)의 형태로서, 또는 시간 외의 몇몇 다른 파라미터를 기초로 정의될 수 있다. 물론, 구간(504)을 위한 이들 다른 형태의 측정의 조합이 또한 이용될 수 있다.
정보 수집(506)은 수집되는 정보(220)의 형태를 식별하고 또한 정보(220)가 수집되는 방식을 식별할 수 있다. 이러한 경우에 있어서, 정보(220)는 이미지, 온도 판독, 습도 판독, 샘플 수집, 및 다른 적절한 형태의 정보와 같은 정보를 포함할 수 있다. 더욱이, 정보 수집(506)은 또한 정보(220)가 수집되는 빈도를 정의할 수 있다.
더욱이, 정보 수집(506)은 또한 수집되는 정보(220)의 그래뉴얼리티(granularity)를 정의할 수 있다. 예컨대, 정보 수집(506)은 더 높은 그래뉴얼리티를 정의할 수 있어 정보(220)는 나무의 높이, 직립성(straightness), 가늘어짐(taper), 및 체적의 이미지를 발생시킨다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 더 낮은 그래뉴얼리티는 단지 위치에서 나무의 더욱 상세한 측정 보다는 위치의 이미지를 발생시키는 것을 갖추어 이루어질 수 있다. 물론, 소정의 그래뉴얼리티는 과제(500)를 위한 정보 수집(506)에서 정의될 수 있다.
도 6을 참조하면, 자율적 운송수단의 블록도의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 이러한 도시된 예에 있어서, 자율적 운송수단(600)은 도 2의 자율적 운송수단의 그룹(226) 내의 자율적 운송수단을 위한 하나의 구현의 예이다. 무인 항공기(108), 무인 항공기(110), 무인 항공기(112), 무인 지상 운송수단(116), 및 무인 지상 운송수단(118)은 자율적 운송수단(600)에서 구성요소를 이용해서 자율적 운송수단으로서 구현될 수 있는 무인 운송수단의 물리적 예이다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 자율적 운송수단(600)은 다수의 다른 구성요소를 포함한다. 예컨대, 자율적 운송수단(600)은 지원 구조(602), 이동 시스템(604), 센서 시스템(606), 통신 시스템(608), 콘트롤러(610), 및 전력원(612)을 포함한다.
지원 구조(602)는 자율적 운송수단(600)에서 다른 구성요소의 물리적 지원을 위한 구조를 제공한다. 지원 구조(602)는, 예컨대 프레임(frame), 하우징(housing), 바디(body), 및 다른 적절한 형태의 구조 중 적어도 하나일 수 있다.
이동 시스템(604)은 지원 구조(602)와 관련되고 자율적 운송수단(600)을 위한 이동을 제공하도록 구성된다. 이동 시스템(604)은 다양한 형태를 취할 수 있다. 예컨대, 이동 시스템(604)은 다리(legs), 휠(wheels), 트랙(tracks), 및 자율적 운송수단(600)을 이동시키기 위한 다른 적절한 형태의 메카니즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
센서 시스템(606)은 지원 구조(602)와 관련된 시스템이다. 센서 시스템(606)은 자율적 운송수단(600) 주위의 환경에 관한 정보를 발생시키도록 구성된다. 센서 시스템(606)은 많은 형태의 센서를 포함할 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 센서 시스템(606)은 다수의 센서 모듈(614)을 포함할 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 다수의 센서 모듈(614)의 센서 모듈은 제거가능하다. 즉, 하나의 센서 모듈은 자율적 운송수단(600)의 센서 시스템(606)의 다수의 센서 모듈(614)에서 다른 센서 모듈을 위해 교체될 수 있다.
본 방식에 있어서, 창작자 융통성(creator versatility)이 자율적 운송수단(600)을 위해 제공될 수 있다. 특히, 다수의 센서 모듈(614)에서의 센서 모듈은 자율적 운송수단(600)에 대해 할당된 임무 또는 과제에 따라 자율적 운송수단(600)에 의해 이용하기 위해 선택될 수 있다. 더욱이, 다수의 센서 모듈(614)의 이용에 따르면, 자율적 운송수단(600)의 중량(weight)은 특정 임무 또는 과제에 대해서만 필요로 되도록 센서 시스템(606)에서의 다수의 센서를 감소시키는 것에 의해 감소될 수 있다.
예컨대, 센서 모듈(616)은 다수의 센서(618)로 이루어질 수 있다. 다수의 센서(618)의 구성은 수행되는 특정 형태의 임무 또는 과제를 위해 선택될 수 있다.
통신 시스템(608)은 지원 구조(602)와 관련된다. 도시된 바와 같이, 통신 시스템(608)은 자율적 운송수단(600) 및 다른 장치 사이에서 통신을 제공하도록 구성된다. 이러한 다른 장치는, 예컨대 자산(204)에서의 다른 자산, 컴퓨터 시스템(210), 산림 관리기(202), 및 다른 적절한 구성요소 중 하나일 수 있다. 통신은 이들 실례로 되는 예에 있어서 무선 통신일 수 있다. 몇몇 경우에 있어서, 유선 통신 인터페이스가 또한 존재할 수 있다.
전력원(612)은 지원 구조(602)와 관련된다. 전력원(612)은 자율적 운송수단(600)에서의 다른 구성요소를 위한 전력을 제공하도록 구성된다. 전력원(612)은 다수의 다른 형태를 취할 수 있다. 예컨대, 전력원(612)은 에너지 시스템(620) 및 에너지 수확 시스템(622) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 에너지 시스템(620)은 하나 이상의 배터리를 포함할 수 있다. 이들 배터리는 또한 모듈식 또는 교체가능할 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 에너지 시스템(620)은 연료 전지 또는 몇몇 다른 적절한 형태의 에너지 시스템일 수 있다.
에너지 수확 시스템(622)은 자율적 운송수단(600) 주위의 환경으로부터 자율적 운송수단(600)의 구성요소를 위한 전력을 발생시키도록 구성된다. 예컨대, 에너지 수확 시스템(622)은 생체 역학 수확 시스템(biomechanical harvesting system), 압전 수확 시스템(piezoelectric harvesting system), 열전 수확 시스템(thermoelectric harvesting system), 나무 대사 수확 시스템(tree-metabolic harvesting system), 태양 전지(solar cells), 마이크로 풍력 터빈 발전기(micro wind turbine generator), 주변 전파 수신기(ambient radio wave receiver), 및 자율적 운송수단(600) 주위의 환경으로부터 전력을 발생시키는 다른 적절한 형태의 에 관한 수확 시스템 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 콘트롤러(610)는 지원 구조(602)와 관련된다. 도시된 바와 같이, 콘트롤러(610)는 하드웨어의 형태를 취할 수 있고 소프트웨어를 포함할 수 있다.
콘트롤러(610)는 자율적 운송수단(600)의 동작을 제어하도록 구성된다. 콘트롤러(610)는 지능의 레벨(624)을 제공할 수 있다. 지능의 레벨(624)은 자율적 운송수단(600)의 특정 구현에 따라 변경될 수 있다. 지능의 레벨(624)은 도 2에서 지능의 레벨(211)의 하나의 예일 수 있다.
몇몇 경우에 있어서, 지능의 레벨(624)은 콘트롤러(610)가 특정 명령을 수신하는 것일 수 있다. 이들 명령은, 예컨대 센서 시스템(606)을 이용해서 정보(220)를 발생시킬 때, 운행의 방향, 중간 지점(waypoint), 및 다른 유사한 명령을 포함할 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 지능의 레벨(624)이 더 높을 수 있어 자율적 운송수단(600)이 과제를 수신할 수 있다. 콘트롤러(610)는 과제를 수행하기 위한 동작을 식별할 수 있다. 이러한 과제는 자율적 운송수단(600)이 센서 시스템(606)을 이용해서 정보(220)를 발생시키도록 특정 영역에서의 경로를 따르는 고정된 과제일 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 지능의 레벨(624)이 더욱 더 높을 수 있어 자율적 운송수단(600)이 하나 이상의 과제를 수행하는 것을 조정하도록 다른 자율적 운송수단과 통신하도록 구성된다. 예컨대, 콘트롤러(610)는 회로, 컴퓨터 프로그램, 인공 지능 시스템, 및 지능의 레벨(624)을 위한 원하는 레벨을 제공할 수 있는 다른 적절한 형태의 프로세스를 포함할 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 지능 시스템(628; intelligence system)은 지능의 레벨(624)을 제공할 수 있다. 지능 시스템(628)은 전문가 시스템(expert system), 신경망(neural network), 퍼지 로직(fuzzy logic), 또는 지능의 레벨(624)을 제공하는 몇몇 다른 적절한 형태의 시스템을 이용할 수 있다.
콘트롤러(610)의 지능의 레벨(624)은 동적 경로 계획(dynamic route planning)과 같은 기능을 위해 허용될 수 있다. 이러한 방식에 있어서, 장애물이 경로를 따라 식별될 수 있고 따라서 회피될 수 있다. 장애물의 이러한 식별 및 회피는 실시간으로 수행될 수 있다. 이들 장애물은, 예컨대, 제한 없이, 가지(branch), 나무 줄기(tree trunk), 및 산림(206)에서의 다른 장애물을 포함할 수 있다.
콘트롤러(610)는 자율적 운송수단(600)의 다른 시스템의 건전성을 모니터할 수 있다. 예컨대, 콘트롤러(610)는 전력원(612)에 제공되거나 남아있는 에너지의 레벨을 모니터할 수 있다. 전력원(612)이 단지 에너지 시스템(620)에서 배터리만을 포함한다면, 콘트롤러(610)는 배터리의 충전 또는 교체를 위해 기지로 복귀하도록 자율적 운송수단(600)을 지시할 수 있다.
도 6의 자율적 운송수단(600)의 도면은 자율적 운송수단(600)이 구현될 수 있는 방식에 대해 제한을 암시하도록 의미하는 것은 아니다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 자율적 운송수단(600)은 도시된 것에 부가 또는 대체하여 다른 구성요소를 포함할 수 있다. 예컨대, 자율적 운송수단(600)은 또한 상태 변경을 수행하기 위한 시스템을 포함할 수 있다. 이들 시스템은, 예컨대, 제한 없이, 나무 로깅 시스템(tree logging system), 화학 분산제 시스템(chemical dispersant system), 물 분배 시스템(water distribution system), 및 다른 적절한 형태의 시스템을 포함할 수 있다.
또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 센서 시스템(606)은 나무 크기를 결정하도록 나무 캐노피(tree canopy)의 표면 아래에서 이용되는 레이저 스캐너(laser scanner)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 센서 시스템(606)은 식재를 위한 최적의 시간 및 방법을 식별하도록 배치될 수 있는 토양 습도 및 영양분 모니터링 프로브(soil moisture and nutrient monitoring probes)로 구성될 수 있다. 예컨대, 이들 영양분 모니터링 프로브는 탄소의 양 또는 산림(206)의 토양 내의 다른 요소를 결정하도록 다양한 깊이에서 토양을 샘플링하는데 이용될 수 있다. 또 다른 실시예 예에 있어서, 센서 시스템(606)은, 산림(206) 내의 이들 수역의 상태 변경(404)을 결정하도록, 유출수(water run-off), 개울(streams), 도 1의 수역(129)과 같은, 다른 수역을 샘플링하는데 이용될 수 있다.
도 7을 참조하면, 위치결정 및 지도 작성 센서 모듈(positioning and map building sensor module)의 블록도의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도시된 바와 같이, 센서 모듈(700)은 도 6의 센서 시스템(606)에서 센서 모듈(616)의 하나의 구현의 예이다.
센서 모듈(700)은 위치결정 및 지도제작 센서 모듈(702; positioning and mapping sensor module)의 형태를 취한다. 위치결정 및 지도제작 센서 모듈(702)은 특정 구현에 따라 제거가능하거나 센서 시스템(606) 내에 고정될 수 있다.
도시된 바와 같이, 센서 모듈(700)은 GPS 수신기(704; global positioning system receiver), 관성 측정 유닛(706; inertial measurement unit), 고도계(708; altimeter), 휠 인코더(710; wheel encoder), 레이저 거리 측정기(712; laser range finder), 및 카메라 시스템(714; camera system)을 포함한다.
GPS 수신기(704)는 3차원 좌표에서 자율적 운송수단(600)의 GPS 수신기의 위치를 식별하는데 이용될 수 있다. 이들 좌표는 위도(latitude), 경도(longitude), 및 고도(altitude)를 포함할 수 있다. GPS 수신기(704)는 이들 3차원 좌표를 제공하도록 위성 시스템을 이용한다.
관성 측정 유닛(706)은 자율적 운송수단(600)의 3차원 좌표를 식별하는데 또한 이용될 수 있다. 관성 측정 유닛(706)은 GPS 수신기(704)에 의해 발생된 위치의 세밀함을 보완 또는 제공할 수 있다.
도시된 바와 같이, 고도계(708)는 GPS 수신기(704)가 원하는 레벨의 정확성을 제공하지 않을 때 자율적 운송수단(600)의 고도를 식별할 수 있다. 이들 예에 있어서, 휠 인코더(710)는 주행 거리계(odometer) 판독을 제공할 수 있다. 휠 인코더(710)는 휠의 다수의 회전을 계수(counting)하는 것에 의해 운행된 거리를 추정할 수 있다.
실례로 되는 예에 있어서, 레이저 거리 측정기(712)는 자율적 운송수단(600) 주위의 다른 물체에 대한 거리를 식별하도록 구성된다. 레이저 거리 측정기(712)는 자율적 운송수단(600) 주위의 특징을 위한 3차원 좌표를 발생시킬 수 있다. 특히, 레이저 거리 측정기(712)는 포인트 크라우드(point cloud)를 위한 데이터를 발생시킬 수 있다. 이 포인트 크라우드는 산림(206)에서의 하나 이상의 위치의 3차원 지도를 발생시키는데 이용될 수 있다.
카메라 시스템(714)은 이미지를 발생시키도록 구성된다. 이들 이미지는 포인트 크라우드를 위한 데이터와 상관될 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 카메라 시스템(714)은 하나 이상의 카메라를 포함할 수 있다. 예컨대, 카메라 시스템(714)은 가시 광 카메라(visible light camera), 입체 카메라(stereographic camera), 적외선 카메라(infrared camera), 및 다른 적절한 형태의 카메라를 포함할 수 있다.
센서 모듈(700)의 도면은 센서 시스템(606)의 다른 센서 모듈이 위치결정 및 지도제작 정보를 위해 구현될 수 있는 방식에 대해 제한을 암시하도록 의미하지는 않는다. 예컨대, 다른 센서 모듈은 휠 인코더(710) 및 고도계(708)를 배제할 수 있다. 또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 카메라 시스템(714)은 불필요할 수 있다.
또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 센서 모듈(700)은 위치를 맵핑하기 위해 발생된 정보를 전처리(pre-process) 하도록 프로세서 유닛을 포함할 수 있다. 더욱이, 휠 인코더(710)는 지상-기반 운송수단과 함께 이용될 수 있고, 항공기나 다른 운송수단에 불필요할 수 있다.
도 8을 참조하면, 센서 모듈의 블록도의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 이 도시된 예에 있어서, 센서 모듈(800)은 도 6의 센서 시스템(606)의 센서 모듈(616)을 위한 구현의 다른 예이다. 도시된 바와 같이, 센서 모듈(800)은 산림 재고조사 센서 모듈(802; forest inventory sensor module)의 형태를 취한다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 산림 재고조사 센서 모듈(802)은 다수의 다른 구성요소를 포함한다. 예컨대, 산림 재고조사 센서 모듈(802)은 GPS 수신기(804), 카메라 시스템(806), 레이저 거리 측정기(808), 및 식별기(810)를 포함한다.
GPS 수신기(804)는 센서 모듈(800)의 위치, 특히 자율적 운송수단(600)의 위치를 식별하도록 구성된다. 카메라 시스템(806)은 자율적 운송수단(600) 주위의 환경의 이미지를 발생시키도록 구성된다. 특히, 이들 이미지는 나무 및 다른 식물의 이미지일 수 있다.
레이저 거리 측정기(808)는 나무 및 다른 식물과 같은 다양한 물체에 대한 거리를 식별하도록 구성된다. 레이저 거리 측정기(808)는 자율적 운송수단(600)과 관련되는 나무의 위치에 관한 정보를 발생시키도록 구성된다.
식별기(810)는 산림(206)에서 나무와 초목을 분류하도록 구성된다. 식별기(810)는 하드웨어의 형태를 취할 수 있고 소프트웨어를 포함할 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 식별기(810)는 카메라 시스템(806)으로부터 이미지를 얻고 나뭇잎, 꽃, 및 이미지에서 식별될 수 있는 다른 특징의 인식을 기초로 나무 및 식물을 식별할 수 있다.
따라서, 특정 나무 또는 식물의 하나의 위치가 GPS 수신기(804)로부터의 정보를 이용해서 자율적 운송수단(600)의 위치를 알고 식별될 수 있다. 이러한 방식에 있어서, 식별기(810)는 나무의 종 및 다른 식물 그리고 산림(206)에서 이들 종의 위치에 관한 정보를 발생시키도록 위치 정보의 몇몇 처리를 수행할 수 있다.
이들 실례로 되는 예가 GPS 수신기(804), 카메라 시스템(806), 레이저 거리 측정기(808), 및 식별기(810)를 구비하는 산림 재고조사 센서 모듈(802)을 도시함에도 불구하고, 다른 구성요소 또는 센서가 이들 도면에 도시된 구성요소에 부가 또는 대신 이용될 수 있다. 예컨대, 산림 재고조사 센서 모듈(802)에서의 센서는 특정 구현에 따라 초미세분광 이미징 센서(hyperspectral imaging sensors), 가스 센서(gas sensors), 수질 센서(water quality sensors), 공중 및 지상 레이저 스캐너(airborne and terrestrial laser scanners), 붕괴 검출기(decay detectors), 지상 관통 레이더(ground-penetrating radar), 및 다른 적절한 형태의 센서를 포함할 수 있다.
도 9를 참조하면, 지원 시스템의 블록도의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 지원 시스템(900)은 도 2의 지원 시스템(213)의 지원 시스템에서 이용될 수 있는 구성요소의 예이다.
도시된 바와 같이, 지원 시스템(900)은 다수의 다른 구성요소를 갖는다. 지원 시스템(900)은 플랫폼(902), 담당 영역(904; covered area), 통신 유닛(906), 에너지 보충 시스템(907), 센서 모듈(912), 및 오퍼레이터 인터페이스(914)를 포함한다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 플랫폼(902)은 도 6의 자율적 운송수단(600)이 특정 구현에 따라 착륙 또는 그 위로 이동할 수 있는 구조이다. 플랫폼(902)은 이들 실례로 되는 예에 있어서 모바일 플랫폼(mobile platform), 고정 플랫폼(stationary platform), 또는 몇몇 다른 적절한 형태의 플랫폼일 수 있다.
담당 영역(904)은 자율적 운송수단(600)이 환경으로부터 대피할 수 있는 영역일 수 있다. 통신 유닛(906)은 자율적 운송수단(600), 산림 관리기(202), 또는 몇몇 다른 적절한 구성요소와의 통신을 제공할 수 있다.
에너지 보충 시스템(907)은 충전 시스템(908), 배터리(910), 및 다른 적절한 구성요소를 포함할 수 있다. 에너지 보충 시스템(907)은 충전하거나 그렇지 않으면 도 6의 에너지 시스템(620)에 전력을 제공하도록 구성될 수 있다.
충전 시스템(908)은 도 6의 충전 시스템(908)의 에너지 시스템(620)을 충전하도록 구성된다. 배터리(910)는, 배터리의 조건에 따라 배터리를 충전하는 대신, 배터리가 에너지 시스템(620)에서 이용될 때 에너지 시스템(620)의 배터리를 교체하는데 이용된다. 부가적으로, 센서 모듈(912)은 도 6의 다수의 센서 모듈(614)에서 교체가능할 수 있는 모듈의 예이다.
오퍼레이터 인터페이스(914)는 이들 실례로 되는 예에 있어서 터치 스크린을 구비하는 디스플레이 시스템일 수 있다. 오퍼레이터 인터페이스(914)는 명령, 임무, 또는 산림(206)에 관한 다른 정보를 수신하도록 도 1의 인원(138)에 의해 관찰될 수 있다. 오퍼레이터 인터페이스(914)는 또한 도 3에서의 분석(300)을 수행하도록 분석기(306)에 의해 이용될 수 있는 가시적 검사 결과(visual inspection results) 또는 다른 정보를 입력하는데 이용될 수 있다.
도 9의 지원 시스템(900)에서의 구성요소의 도면은 단지 예로서 도시된 것이고, 다른 지원 시스템이 구현될 수 있는 방식을 제한하도록 의미하는 것은 아니다. 예컨대, 다른 지원 시스템은 통신 유닛(906)을 생략할 수 있다. 또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 지원 시스템은 자율적 운송수단(600) 또는 다른 플랫폼에 의해 발생된 정보를 저장하도록 구성된 저장 장치를 포함할 수 있다.
도 2의 산림 관리 환경(200) 및 도 2 내지 도 9에서의 다른 구성요소의 도면은 산림 관리 환경(200) 및 다른 구성요소가 구현될 수 있는 방식에 대해 물리적 또는 구조적 제한을 암시하도록 의미하지는 않는다. 도시된 것에 부가 또는 대체하여 다른 구성요소가 이용될 수 있다. 몇몇 구성요소는 불필요할 수 있다. 또한, 블록은 몇몇 기능적 구성요소를 나타내도록 제공된다. 하나 이상의 이들 블록은 실례로 되는 실시예에서 구현될 때 다른 블록에 대해 결합, 분리 또는 결합 및 분리될 수 있다.
더욱이, 도 1에 도시된 다른 구성요소는 도 2 내지 도 9의 구성요소와 결합될 수 있고, 도 2 내지 도 9의 구성요소와 함께 이용될 수 있으며, 또는 2가지의 조합일 수 있다. 부가적으로, 도 1의 구성요소의 몇몇은 어떻게 도 2 내지 도 9에서 블록 형태로 도시된 구성요소가 물리적 구조로서 구현될 수 있는가의 실례로 되는 예일 수 있다.
예컨대, 몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 유인 운송수단(224)은 도 2에서 정보(220)를 발생시킴에 있어서 산림 관리 환경(200)으로부터 생략될 수 있다. 또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 인원(216)은 또한 정보(220)를 발생시키기 위해 불필요할 수 있다. 또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 지원 시스템(213)이 생략될 수 있다. 또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(202)가 이들 실례로 되는 예에 있어서 운송수단(212) 중 하나에 위치할 수 있다.
더욱이, 센서의 특정 그룹화가 도 9의 지원 시스템(900) 및 도 8의 센서 모듈(800)에 도시됨에도 불구하고, 이들 센서는 제거가능 센서 모듈의 형태를 취하는 것 없이 센서 시스템(606)에 포함될 수 있다. 즉, 센서 모듈(800) 및 지원 시스템(900)은 센서 시스템(606)에 고정될 수 있다.
실례로 되는 실시예는 또한 산림 관리기를 이용해서 산림으로부터 정보를 수집하는 것은 또한 산림에서 나무를 관리하는데 이용하기 위한 정보를 수집하는 것을 포함할 수 있음을 인식 및 고려한다. 예컨대, 본 발명은 나무를 심고 수확하기 위한 프로세스를 알리는데 이용될 수 있다. 예컨대, 정보는 산림에서 나무를 심는데 이용될 수 있다. 특히, 정보는 산림에서 묘목을 심는데 이용될 수 있다.
부가적으로, 정보는 또한 건강하게 새롭게 성장하는 나무의 일정한 커버리지를 확립하도록 최근에 식재된 영역의 메움부(in-fill portions)에 대해 이용될 수 있다. 특히, 실례로 되는 실시예는 이 정보가 도 4에서 산림 재고조사 임무(408)의 부분으로서 수집될 수 있음을 인식 및 고려한다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 나무를 심는 것과 관련하여 "메움(in-fill)"은 현재 원하는 수, 크기, 성장율, 건전성 또는 나무의 밀도를 갖지 않는 영역에 추가적인 나무를 심는 프로세스이다.
실례로 되는 실시예는 나무를 심도록 정보를 수집하기 위한 현재의 방법론은 원하는 만큼 정확하게 될 수 없음을 인식 및 고려한다. 실례로 되는 실시예는 또한 나무를 식재하기 위한 현재의 방법론은 산림에서의 위치에 대한 날씨 조건의 이력을 분석하는 것을 포함함을 인식 및 고려한다. 이력은 산림에서 나무를 식재하기 위해 예보된 날씨 조건과 함께 이용될 수 있다. 예컨대, 이러한 정보는 언제 어디서 나무가 심어질 수 있는가를 결정하는데 이용될 수 있다.
실례로 되는 실시예는 나무를 식재하기 위해 정보를 수집하기 위한 현재 이용된 방법론은 원하는 만큼 정보의 정확성을 제공하지 않음을 인식 및 고려한다. 정확한 정보가 묘목을 식재하기 위해 산림 감독관을 위해 필요로 되어 묘목이 원하는 바와 같이 성장한다. 토양이 나무를 식재하기 위해서는 너무 차가울 때, 묘목은 죽거나 원하는 만큼 성장하지 않을 수 있다. 더욱이, 가뭄 조건은 또한 묘목의 원하는 성장을 얻기 위해 원하는 것보다 묘목을 심는 것을 더욱 어렵게 만들 수 있다.
정확한 정보 없이, 원하는 만큼 시즌 초에 심고자 하는 산림 감독관은 묘목이 얼거나 죽는 위험을 감수할 수 있다. 결과적으로, 산림 감독관은 토양 조건 및 날씨 조건에서 주어진 불확실성의 묘목 사망율을 최소화하기 위해 더욱 고가의 식재 정책을 이용할 수 있다. 예컨대, 산림 감독관은 미래의 손실을 고려하여 필요 이상의 묘목을 심도록 선택할 수 있다. 그러나, 더 많은 양의 묘목을 심는 것은 더 높은 식재 비용을 초래할 수 있다.
다른 경우에 있어서, 산림 감독관은 근원 직경(root collar diameter)에 의해 측정된 것으로서 더 큰 묘목을 심도록 선택할 수 있거나, 컨테이너화 묘목(containerized seedlings)을 심도록 선택할 수 있다. 더 큰 묘목 매입 및 컨테이너화 묘목 매입 양쪽은 입수에 대해 더욱 고가이고, 주어진 알맞은 토양 조건 및 날씨 조건의 묘목 건전성에서 원하는 증가를 제공할 수 없다. 즉, 알맞은 토양 조건 및 날씨 조건에 따르면, 더 낮은 비용의 나근묘(bare root seedling)가 더욱 고가의 컨테이너화 묘목 만큼 효과적일 수 있다. 따라서, 나무를 식재하기 전에 토양 조건 및 날씨 조건을 아는 것은 산림 감독관으로 하여금 현재 이용된 방법론으로 할 수 있는 것 보다 더욱 효과적으로 식재 프로세스를 계획할 수 있도록 한다.
실례로 되는 실시예는 실례로 되는 실시예를 이용해서 수집된 정보가 어떠한 종류의 묘목 그리고 얼마나 많은 묘목이 언제 어디서 묘목이 심어져야만 하는가에 부가하여 심어져야만 하는가를 더욱 정확하게 결정하는데 이용될 수 있음을 인식 및 고려한다. 결과적으로, 하나 이상의 실례로 되는 실시예는 나무를 식재하기 위한 비용을 감소시킬 수 있다.
실례로 되는 실시예는 또한 산림 작업(forest operations)이 수행되어져야만 할 때를 결정하는데 필요한 정보를 수집하는 것이 원하는 것보다 더 어렵게 될 수 있음을 인식 및 고려한다. 이들 산림 작업은 수확(harvesting), 검사(inspecting), 코어 샘플링(core sampling), 잡초 억제(controlling weeds), 측정(measuring), 드믄드믄하게 함(thinning), 및 다른 적절한 형태의 작업을 포함할 수 있다. 예컨대, 수확을 결정하기 위한 정보는 산림을 통해 걷고 측정을 취하는 오퍼레이터에 의해 현재 수집된다. 이들 측정은 나무의 높이 및 직경을 포함한다. 높이 및 직경 측정은 산림의 영역이 수확을 위해 준비되는가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 산림의 영역에서 나무의 직경이 원하는 임계 값에 도달할 때, 산림의 해당 영역에서의 나무는 수확에 대해 준비될 수 있다.
다른 예에 있어서, 토양 데이터가 측정되어 토양 조건이 벌채 작업을 위한 원하는 토양 조건인가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다. 실례로 되는 예로서, 산림을 관리하는 인원은 수확 장비의 이용으로부터 침식(erosion)을 최소화하기 위해 수확 작업을 수행하기 전에 토양 조건을 알기를 원할 수 있다. 이 경우에 있어서, 토양이 원하는 것보다 젖어 있으면, 토양의 상부 층의 침식은 수확 장비의 이용으로 증가할 수 있다. 토양의 상부 층의 이러한 침식은 이들 실례로 되는 예에 있어서 재조림된 나무(reforested trees)의 성장에 충격을 줄 수 있다.
더욱이, 원하는 것보다 더 젖은 토양은 수확 장비를 작동시키는 것을 더욱 어렵게 만든다. 예로서, 수확 장비는 적은 토양에서는 움직이지 못하게 될 수 있다.
다른 실례로 되는 예에서, 원하는 것보다 더 마른 토양은 수확 작업 동안 공기로 바람에 날려지는 원하지 않는 양의 먼지를 야기시킬 수 있다. 이러한 먼지는 또한 상부 토양 층에 충격을 줄 수 있다. 또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 토양 조건은 특정 구현에 따라 소정 형태의 해충의 위험성을 모니터링하는데 도움을 줄 수 있다. 몇몇 이들 조건이 날씨 예보 및 날씨 데이터를 이용해서 추정될 수 있음에도 불구하고, 이들 정보의 소스는 원하는 만큼 정확하게 토양 조건의 현재 상태를 식별할 수 없다.
현재, 훈련된 오퍼레이터는 접근하기 어렵고, 접근하기 위험하고, 항행하기 어렵고, 또는 몇몇 그 조합의 영역을 횡단할 수 있다. 많은 규제 요건은 또한 토양 데이터를 수집하는 위험성을 감소시키기 위해 적어도 2명의 오퍼레이터를 요구한다. 결과적으로, 산림의 다른 영역에 대한 이동은 실질적 노동 비용을 초래할 수 있다. 더욱이, 이동은 또한 장비와 관련하여 고가일 수 있다. 지형은 원하는 것보다 더 클 수 있는 장비의 증가된 유지보수 비용을 초래할 수 있다.
실례로 되는 실시예는 또한 오퍼레이터가 토양 샘플을 획득할 때 하나 이상의 샘플이 고도 변경, 지상 특징, 또는 밀도, 습도, 화학적 내용물 및 해당 위치에서 토양의 다른 파라미터에 영향을 미칠 수 있는 다른 팩터를 고려하도록 특정 영역에서 필요로 될 수 있음을 인식 및 고려한다. 따라서, 산림 작업이 계획되는 영역에서 토양에 관한 원하는 정보를 얻기 위한 비용은 원하는 것보다 더 클 수 있다.
더욱이, 영역이 산림 작업을 위해 준비되지 않았다면, 데이터의 수집은 나중에 다시 반복된다. 결과적으로, 산림 적업을 위한 정보를 얻기 위한 비용은 원하는 것보다 더 커지고 더 어려워질 수 있다.
따라서, 실례로 되는 실시예는 나무를 심고, 나무를 모니터링 하고, 나무를 수확하고, 또는 그 조합을 위한 방법 및 장치를 제공한다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 수집된 정보는 산림에서 다수의 토양 조건과 관련된다.
하나의 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기는 항공 운송수단의 그룹에 의해 배치된 센서 시스템으로부터 산림에서의 위치를 위한 다수의 토양 조건과 관련되는 정보를 수신하도록 구성된다. 산림 관리기는 또한 다수의 토양 조건을 기초로 임무를 식별하도록 구성된다.
도 10을 참조하면, 산림 관리 환경의 블록도의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리 환경(1000)은 산림(1002)에서 나무(1001)의 식재, 수확, 또는 식재 및 수확이 야기될 수 있는 환경이다.
본 예에 있어서, 산림 관리 환경(1000)은 산림 관리 시스템(1003)을 포함한다. 산림 관리 시스템(1003)에 도시된 구성요소는 이들 실례로 되는 예에 있어서 산림 센서 배치 및 모니터링 시스템의 일부일 수 있다.
도시된 바와 같이, 산림 관리 환경(1000)의 산림 관리 시스템(1003)은 산림(1002)에서 위치(1006)에 관한 정보(1004)를 발생시켜 분석하도록 구성된다. 산림(1002)에서 위치(1006)에 관한 정보(1004)는 토양 정보(1010)의 형태를 취한다. 정보(1004)는 산림(1002)에서의 위치(1006)가 나무(1001)를 식재하기 위해 알맞은 조건을 갖고 있는가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다. 부가적으로, 정보(1004)는 산림(1002)의 위치(1006)에서의 나무(1001)가 수확을 위해 준비되었는가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리 시스템(1003)은 산림 관리기(1014) 및 자산(1016)을 구비하여 구성된다. 자산(1016)은 산림(1002)에서 위치(1006)에 관한 정보(1004)를 발생시키도록 구성된다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 정보(1004)에서 토양 정보(1010)는 다수의 토양 조건(1017)을 포함한다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 다수의 토양 조건(1017)에 관한 토양 정보(1010)는 습도(moisture), 온도(temperature), 전도성(conductivity), 질소 함량(nitrogen content), pH, 칼슘 함량(calcium content), 염분 함량(salt content), 및 영양소 함량(nutrient content), 그리고 다른 적절한 토양 조건을 포함할 수 있다. 다수의 토양 조건(1017)은 언제 어디서 위치(1006)에서 나무(1001)를 심는가를 결정하는데 이용될 수 있다. 다수의 토양 조건(1017)은 나무(1001)를 위한 어떠한 나무 종, 묘목 형태, 또는 나무 종 및 묘목 형태의 양쪽이 심어져야하는가를 결정하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 위치(1006)에서 다수의 토양 조건(1017)에 관한 정보는 나무의 소정의 종이 위치(1006)에서 더 양호하게 성장할 수 있음이 산림 감독관에게 통보될 수 있다.
본 예에 있어서, 특정 영양소 함량 또는 pH는 나무(1001)의 소정의 종에 대해 더욱 알맞을 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 위치(1006)에서 습도에 관한 정보는 원하는 밀도, 성장성, 건전성, 또는 위치(1006)에서 나무(1001)를 식재하기 위한 다른 파라미터를 제공하는 나무(1001)를 위한 묘목의 종류의 형태를 선택하는데 이용될 수 있다.
더욱이, 다수의 토양 조건(1017)은 산림 작업이 나무(1001) 상에서 수행될 수 있는가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다. 특히, 다수의 토양 조건(1017)은 또한 위치(1006)에서의 지상(1018)이 수확 장비를 작동시키기 위해 적절한 조건에 있는가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 수확 장비(1019)는 트럭, 나무 벌채기, 및 다른 형태의 장비를 포함할 수 있다. 다수의 토양 조건(1017)은 위치(1006)에서의 지상(1018)이 위치(1006)로 수확 장비(1019)를 이동시켜 산림(1002)의 위치(1006)에서 나무(1001)를 수확하는 것을 수행하기에 충분히 안정되는가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다.
부가적으로, 다수의 토양 조건(1017)은 또한 어떻게 묘목 식재가 야기되어야하는가에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예컨대, 다수의 토양 조건(1017)은 나무(1001)를 위한 묘목의 기계 식재 또는 노동력 식재의 어느 쪽이 바람직한가를 결정하는데 이용될 수 있다.
기계 식재는 기계 식재 장비(1023)를 이용해서 산림(1002)의 위치(1006)에서 나무(1001)를 기계적으로 심는 방법이다. 다수의 토양 조건(1017)에 따라, 기계 식재는 묘목 생존률(seedling survival rate)을 증가시킬 수 있다. 예컨대, 지상(1018)의 토양이 단단하고 건조할 때, 기계 식재기(machine planter)는 토양을 곱게 부술 수 있어 묘목을 위한 더 나은 뿌리 성장을 촉진할 수 있다.
물론, 식재 방법의 형태의 선택은 또한 나무(1001)용 묘목의 가장 높은 생존율을 생산할 수 있는 기계 식재 장비(1023) 및 다른 적절한 팩터의 유용성에 따를 수 있는 한편, 현재 이용되는 방법론에 비해 나무(1001)를 심는 비용을 낮춘다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 다수의 토양 조건(1017)이 소정 형태의 기계 식재 장비에 대해 너무 습하다면, 특정 구현에 따라 노동력 식재 방법 또는 다른 식재 방법이 이용될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(1014)는 통신 링크(1020)를 거쳐 자산(1016)으로부터 정보(1004)를 수신하도록 구성된다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 통신 링크(1020)는 무선 통신 링크의 형태를 취한다.
도시된 바와 같이, 산림 관리기(1014)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 그 몇몇 조합을 이용해서 구현될 수 있다. 특히, 산림 관리기(1014)는 컴퓨터 시스템(1021)에서 구현될 수 있다.
자산(1016)은 무인 항공기의 그룹(1022)과 같은 항공기의 그룹을 포함한다. 자산(1016)은 또한 센서 시스템(1024) 및 수확 장비(1019)를 포함한다. 몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 항공기의 그룹은 유인 항공기일 수 있다.
센서 시스템(1024)은 지상-기반 센서 유닛(1026)의 형태를 취한다. 지상-기반 센서 유닛(1026)은 토양 센서 유닛(1028)의 형태를 취할 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 정보(1004)는 무인 항공기의 그룹(1022) 및 센서 시스템(1024)의 지상-기반 센서 유닛(1026) 중 적어도 하나에 의해 발생될 수 있다. 본 예에 있어서, 다수의 지상-기반 센서 유닛(1026)에서의 지상-기반 센서 유닛은 지상-기반 센서 유닛의 위치(1006), 지상-기반 센서 유닛의 궤적, 및 지상-기반 센서 유닛의 방위 중 적어도 하나에 관한 정보(1004)를 발생시키도록 구성된다. 본 방식에 있어서, 지상-기반 센서 유닛(1026)은 지상-기반 센서 유닛(1026) 및 지상-기반 센서 유닛(1026) 주위 환경에 관한 정보(1004)를 제공한다.
도시된 바와 같이, 지상-기반 센서 유닛(1026)은 무인 항공기의 그룹(1022)에 의해 배치될 수 있다. 즉, 무인 항공기의 그룹(1022)은 지상-기반 센서 유닛(1026)을 투하할 수 있어 지상-기반 센서 유닛(1026)은 산림(1002)의 위치(1006)에 착륙한다. 특히, 지상-기반 센서 유닛(1026)은 산림(1002)의 지상(1018) 위에 착륙하도록 배치될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(1014)는 어디서 어떻게 나무(1001)가 위치(1006)에 심어져야하는가를 결정하도록 산림(1002)의 위치(1006)에 관한 정보(1004)를 분석하도록 구성된다. 더욱이, 정보(1004)는 또한 어떠한 나무(1001)의 형태가 심어져야하는가를 결정하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 정보(1004)는 나근묘(bare root seedling) 또는 컨테이너화 묘목(containerized seedlings)이 위치(1006)에 심어져야하는가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다. 부가적으로, 정보(1004)는 또한 이용될 수 있는 다른 크기의 묘목을 결정하는데 이용될 수 있다. 묘목의 형태 및 크기의 선택은 나무(1001)를 심는 비용을 감소시키기 위해, 묘목이 생존하게 되는 가능성을 증가시키기 위해, 또는 그 몇몇 조합에 대해 이루어질 수 있다.
산림 관리기(1014)는 또한 산림(1002)의 위치(1006)에서의 나무(1001)가 수확을 위해 준비되었는가의 여부를 결정하도록 산림(1002)의 위치(1006)에 관한 정보(1004)를 분석하도록 구성된다. 특히, 다수의 토양 조건(1017)은 지상(1018)이 수확 장비(1019)가 위치(1006)를 횡단하는데 적절한가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(1014)는 임무(1030) 중 적어도 하나의 임무를 식별할 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 임무의 식별은 임무를 수행하기 위해 다수의 과제를 발생시키는 것 없이 수행되는 임무의 식별일 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 임무의 식별은 임무를 위한 다수의 과제를 발생시키는 것을 포함할 수 있다. 임무의 식별은 또한 임무에서 특정 과제를 수행하기 위해 자산(1016)을 식별하는 것과 할당하는 것을 포함할 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 임무(1030)는 산림 재고조사 임무(1034), 식재 임무(1035), 수확 임무(1036), 및 다른 적절한 형태의 임무 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 산림 재고조사 임무(1034)는 이들 실례로 되는 예에 있어서 토양 정보(1010)를 포함하는 정보(1004)를 발생시키도록 구성된다. 식재 임무(1035)는 산림(1002)에서 나무(1001)를 심도록 구성된다. 수확 임무(1036)는 산림(1002)에서 나무(1001)를 수확하도록 구성된다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리기(1014)는 사람 오퍼레이터로부터 입력을 요구하는 것 없이 자산(1016)의 동작을 제어하도록 구성된 지능의 레벨(1038)을 갖을 수 있다.
도 11을 참조하면, 지상-기반 센서 유닛의 블록도의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 본 도시된 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1100)은 도 10의 지상-기반 센서 유닛(1026)을 위한 토양 센서 유닛(1028)에서의 토양 센서의 예이다.
도시된 바와 같이, 토양 센서 유닛(1100)은 다수의 다른 구성요소를 포함한다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1100)은 하우징(1102), 전송기(1104), 수신기(1106), 안테나(1108), 콘트롤러(1110), 다수의 센서(1112), 비컨(1113; beacon), 및 전력원(1114)을 구비하여 구성된다.
하우징(1102)은 토양 센서 유닛(1100)의 다른 구성요소를 지지 또는 유지하도록 구성된다. 하우징(1102)은 다수의 다른 형태의 재료로 이루어질 수 있다. 예컨대, 하우징(1102)은 플라스틱, 금속, 복합 재료, 생분해성 재료(biodegradable material), 생분해성 폐쇄 셀 압출 폴리스틸렌 발포(biodegradable closed cell extruded polystyrene foam), 폴리 카보네이트(polycarbonate), 및 다른 적절한 형태의 재료 중 적어도 하나로 이루어질 수 있다.
하우징(1102)을 위해 선택된 재료의 형태는 토양 센서 유닛(1100)이 1회용 센서 유닛 또는 회수가능 센서 유닛의 여부에 따를 수 있다. 토양 센서 유닛(1100)이 1회용 센서 유닛이라면, 선택된 재료는 비용, 생분해성, 또는 그 몇몇 조합을 기초로 할 수 있다. 토양 센서 유닛(1100)이 회수가능 센서 유닛(recoverable sensor unit)으로 되도록 선택되면, 재료는 내구성을 위해 선택될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 전송기(1104)는 안테나(1108)를 거쳐 정보를 전송하도록 구성된다. 수신기(1106)는 안테나(1108)를 거쳐 정보를 수신하도록 구성된다. 몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 전송기(1104) 및 수신기(1106)는 송수신기(transceiver)와 같은 단일 구성요소일 수 있다.
콘트롤러(1110)는 하드웨어를 이용해서 구현되고 소프트웨어를 포함할 수 있다. 콘트롤러(1110)는 특정 구현에 따라 다양한 형태를 취할 수 있다. 예컨대, 콘트롤러(1110)는 프로세서 유닛, ASIC(application specific integrated circuit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 또는 하드웨어의 몇몇 다른 적절한 형태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, 콘트롤러(1110)는 토양 센서 유닛(1100)에서 구성요소의 동작을 제어하도록 구성된다. 예컨대, 콘트롤러(1110)는 다수의 센서(1112)에 의한 정보의 발생, 전송기(1104) 및 수신기(1106)에 의한 정보의 전송 및 수신, 및 다른 적절한 동작을 제어할 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 다수의 센서(1112)는 토양에 관한 정보를 발생시키도록 구성된다. 이 정보는 안테나(1108)를 거쳐 전송기(1104)를 통해 원격 위치로 전송되기 이전에 콘트롤러(1110)에 의해 처리될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 다수의 센서(1112)는 온도 센서, 습도 센서, pH 센서, 전자도전성 센서(electroconductivity sensor), GPS 수신기(global positioning system receiver), 질산 센서(global positioning system receiver), 칼슘 센서(calcium sensor), 및 다른 적절한 형태의 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 토양 센서 유닛(1100)의 구성에 따라, 다수의 센서(1112)는 토양 온도 센서(soil temperature sensor) 및 습도 센서(moisture sensor)를 포함할 수 있다. 다른 센서가 또한 토양 센서 유닛(1100)의 다른 구성에 포함될 수 있다.
다수의 센서(1112)의 다른 센서가 다수의 현재 이용가능한 센서를 이용해서 구현될 수 있다. 습도 센서를 위한 구현의 예는 주파수 도메인 용량성 프로브(frequency domain capacitive probe), 주파수 영역 반사계 센서(frequency domain reflectometry sensor), 위상 전송 센서(phase transmission sensor), 진폭 도메인 반사계 센서(amplitude domain reflectometry sensor), 시간 도메인 반사계 센서(time domain reflectometry sensor), 시간 도메인 전송계 센서(time domain transmissionmetry sensor), 토양 장력계(soil tensiometer), 토양 용액 채취기(rhizon soil moisture sampler), 중량 토양 습도 측정 센서(gravimetric soil moisture measurement sensor), 열 분산 습도 센서(heat dissipation moisture sensor), 토양 건습계(soil psychrometer), 저항 프로브(resistive probe), 석고 블록 센서(gypsum block sensor), 저항 블록 센서(resistance block sensor), 입자 매트릭스 센서(granular matrix sensor), 중성자 프로브(neutron probe), 및 다른 적절한 형태의 센서를 포함한다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 다수의 센서(1112)를 위한 센서의 형태는 센서 유닛이 1회용 센서 유닛인지 회수가능 센서 유닛인지의 여부를 기초로 선택될 수 있다. 1회용 센서 유닛에 따르면, 간단한 저항성 프로브(resistive probe)가 토양의 습도를 검출하는데 이용될 수 있다. 반대로, 센서 유닛이 회수가능 센서일 때에는 더욱 고가의 주파수 도메인 반사계 센서가 이용될 수 있다. 물론, 특정 구현에 따라 다수의 센서(1112)가 1회용 센서이거나 회수가능 센서일 때 다른 형태의 습도 센서가 이용될 수 있다.
더욱이, 다수의 센서(1112)를 위해 이용된 센서의 형태는 센서를 배치하는데 이용된 자산(1016)의 형태에 의해 결정될 수 있다. 예컨대, 더 작은 적재 용량을 갖을 수 있는 무인 항공기의 그룹(1022)의 작은 무인 항공기에 대해, 경량-센서(light-weight sensor)가 이용될 수 있다. 다른 경우에 있어서, 시간 도메인 반사계와 같은, 더 큰 센서는, 특정 구현에 따라, 자산(1016)의 지상 운송수단으로부터 배치될 수 있다.
더욱이, 다수의 센서(1112)는 또한 토양 센서 유닛(1100)이 원하는 방법으로 배치되는가의 여부를 결정하도록 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예컨대, 다수의 센서(1112)는 가속도계(accelerometer) 또는 토양 센서 유닛(1100)의 방위를 식별하도록 구성된 다른 장치를 포함할 수 있다. 또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 토양 정보를 발생시키는데 이용된 센서는 토양 센서 유닛(1100)이 원하는 바와 같이 배치되는가의 여부를 결정하는데 또한 이용될 수 있다. 예컨대, 습도 센서는 습도의 판독이 습도 센서가 내장되었는지 또는 지상으로 침투되었는지를 나타내는 여부를 결정하는데 이용될 수 있다.
도시된 바와 같이, 비컨(1113)은 토양 센서 유닛(1100)을 회수하는데 이용하기 위해 구성된다. 비컨(1113)은 사람 오퍼레이터의 관심을 끌도록 광원(sound source) 또는 음원(sound source)과 같은 관심 수집 장치(attention gathering device)일 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 비컨(1113)은 토양 센서 유닛(1100)을 위치시키는데 이용될 수 있는 신호를 전송하도록 구성된 무선 주파수 전송기(radio frequency transmitter)일 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 전력원(1114)은 토양 센서 유닛(1100)의 다른 구성요소를 동작시키는데 이용되는 전력을 발생시키도록 구성된다. 예컨대, 전력원(1114)은 전송기(1104), 수신기(1106), 콘트롤러(1110), 및 다수의 센서(1112)에 대해 전력을 제공할 수 있다.
전력원(1114)은 다수의 다른 형태를 취할 수 있다. 예컨대, 전력원(1114)은 에너지 수확 시스템(1116) 및 배터리 시스템(1118) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 에너지 수확 시스템(1116)은 토양 센서 유닛(1100)의 동작 수명(operational life)을 증가시키는데 이용될 수 있다. 에너지 수확 시스템(1116)은 도 6의 자율적 운송수단(600)에서의 에너지 수확 시스템(622)을 위해 설명된 것과 유사한 다수의 다른 형태를 취할 수 있다. 예컨대, 에너지 수확 시스템(1116)은 태양 에너지 수확기(solar energy harvester), 열전 주변 에너지 수확기(thermoelectric ambient energy harvester), 주변 무선 주파수 (RF) 수확기(ambient radio frequency (RF) harvester), BES(soil bioelectrochemical system), 마이크로 풍력 발전기(microwind generator), 및 다른 적절한 형태의 에너지 수확 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
배터리 시스템(1118)은 하나 이상의 배터리로 이루어질 수 있다. 에너지 수확 시스템(1116)과 관련하여 이용될 때, 배터리 시스템(1118)은 에너지 수확 시스템(1116)에 의해 재충전될 수 있다. 배터리 시스템(1118)은 다수의 배터리를 포함할 수 있다. 선택된 배터리의 형태는 토양 센서 유닛(1100)이 1회용 또는 회수가능하도록 구성되는가의 여부에 따를 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1100)은 1회용으로 되도록 구성되면, 배터리는 비용을 기초로 선택될 수 있고 토양 센서가 이용되는 위치 상에서 환경적 영향을 감소시킨다. 예로서, 낮은 자기 방전(low self-discharge) NiMH(nickel-metal hydride) 배터리가 이용될 수 있다.
토양 센서 유닛(1100)이 회수가능으로 되도록 구성되면, 배터리의 성능이 선택을 위한 기준으로서 이용될 수 있다. 예컨대, 배터리는 박막 배터리(thin film battery), 초용량 에너지 저장 장치(super capacity energy storage device), 리튬 이온 배터리(lithium ion battery), 또는 다른 적절한 형태의 배터리일 수 있다.
토양 센서 유닛(1100)을 위한 구성요소의 선택은 토양 센서 유닛(1100)을 위한 목표에 따라 변경될 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1100)이 1회용 유닛으로 될 수 있음을 의미하면, 구성요소는 가능한 한 낮은 비용으로 되도록 선택될 수 있다. 예컨대, 수신기(1106)는 생략될 수 있다. 다른 예로서, 하우징(1102)이 생분해성 재료(biodegradable material)를 포함하도록 선택될 수 있다. 이러한 형태의 구현에 따르면, 토양 센서 유닛(1100)은 단지 습도 센서 및 온도 센서만을 포함할 수 있고 토양 센서 유닛(1100)의 다른 유닛은 생략될 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1100)은 회수가능하게 되도록 설계될 수 있다. 토양 센서 유닛(1100)이 회수가능하게 되도록 설계될 때, 토양 센서 유닛(1100)은 더 많은 구성요소를 포함할 수 있고 회수를 위해 토양 센서 유닛(1100)을 위치시키는데 이용하기 위한 구성요소를 포함하도록 설계될 수 있다. 예컨대, 다수의 센서(1112)는 토양 센서 유닛(1100)의 위치에 관한 정보를 발생시키는 GPS 수신기를 포함할 수 있다. 이 위치 정보는 토양 센서 유닛(100)을 회수하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1100)이 회수가능할 때, 다수의 센서(1112)는 더욱 고가이고 더욱 정교한 센서를 포함할 수 있다. 다수의 센서(1112)는, 예컨대, 제한 없이, pH 센서, 질소 센서, 및 토양에 관한 추가 정보를 얻기 위한 다른 적절한 형태의 센서를 포함할 수 있다.
도 10 및 도 11에서 산림 관리 환경(1000)의 설명 및 산림 관리 환경(1000)의 다른 구성요소는 실례로 되는 실시예가 구현될 수 있는 방식에 대해 제한을 암시하도록 의미하지는 않는다. 예컨대, 몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 도 11의 토양 센서 유닛(1100)은 전송기(1104)만을 포함하고 수신기(1106)는 포함하지 않을 수 있다.
다른 실례로 되는 예로서, 산림 관리 시스템(1003)에서의 자산(1016)은 정보(1004)를 발생시키기 위한 다른 구성요소를 포함할 수 있다. 예컨대, 무인 지상 운송수단의 그룹은 또한 산림(1002)의 위치(1006)가 나무(1001)의 수확을 위해 준비되었는가의 여부에 관한 정보(1004)를 발생시키도록 자산(1016)에서 이용될 수 있다.
예컨대, 자산(1016)에 도시되지 않았음에도 불구하고, 자산(1016)은 또한 식재 장비(planting equipment)를 포함할 수 있다. 식재 장비는 나무(1001)를 심는데 이용될 수 있다. 특히, 식재 장비는 묘목 형태로 나무(1001)를 심는데 이용될 수 있다.
다른 실례로 되는 예로서, 정보(1004)가 원하는 조건이 산림(1002)의 위치(1006)에 존재하는가의 여부를 결정하도록 산림 관리 시스템(1003)에 의해 분석될 수 있다. 예컨대, 다수의 토양 조건(1017)은 위치(1006)에서 또는 그 주변에서 시작되는 산림 화재를 초래할 수 있는 조건이 존재할 수 있음을 나타낼 수 있다. 이러한 식별은 임무(1030)에서 경고 임무(warning mission)를 시작하는데 이용될 수 있다.
또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 전송기(1104) 및 수신기(1106)는 송수신기의 형태로 단일 구성요소로서 구현될 수 있다. 또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 센서 시스템(1024)은 지상-기반 센서 유닛(1026) 외의 다른 장치를 포함할 수 있다. 예컨대, 센서 시스템(1024)은 또한 지상-기반 센서 유닛(1026)으로부터 정보(1004)를 수신하고 정보(1004)를 산림 관리기(1014)에게 전송하도록 구성된 베이스 스테이션(base station)을 포함할 수 있다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 베이스 스테이션은 태양 전력 발생 시스템과 같은 에너지 수확 시스템에 의해 구동될 수 있다.
또 다른 예로서, 토양 센서 유닛(1100)은 모듈을 이용해서 구현될 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1100)이 회수가능 토양 센서 유닛일 때, 토양 센서 유닛(1100)은 교체가능할 수 있는 도 6의 센서 모듈(616)과 유사한 모듈을 갖을 수 있다.
또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1100)은 도 11에 도시되지 않은 다른 구성요소를 포함할 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1100)은 논리 회로, 레귤레이터(regulator), 인쇄 회로 기판(printed circuit board), 입력/출력 인터페이스, 디스플레이, 및 특정 구현에 따른 다른 적절한 구성요소를 또한 포함할 수 있다.
도 12를 참조하면, 토양 정보를 얻기 위한 센서 시스템의 배치의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 산림 영역(1200)은 도 10의 산림(1002)의 위치(1006)의 예이다. 도시된 바와 같이, 산림 영역(1200)은 나무가 존재하지 않는 개방 위치(open location)이다. 재식림(reforestation)이 이러한 특정 위치에 대해 바람직하고 토양 정보가 언제 어떻게, 도 10의 나무(1001)와 같은, 나무를 심는 것이 산림 영역(1200)에서 야기되어야 하는가를 결정하도록 얻어질 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 무인 항공기(1202)가 센서 시스템에서 토양 센서 유닛(1204)을 배치하도록 구성된다. 무인 항공기(1202)는 도 10에서 무인 항공기의 그룹(1022) 중 하나일 수 있다. 토양 센서 유닛(1204)에 의해 발생된 무인 항공기 수집 정보는 이들 실례로 되는 예에 있어서 토양 센서 유닛(1204)이 배치된 무인 항공기와 동일하거나 다를 수 있다.
도시된 바와 같이, 토양 센서 유닛(1204)은 토양 센서 유닛(1206), 토양 센서 유닛(1208), 및 토양 센서 유닛(1210)을 포함한다. 물론, 많은 다른 센서 유닛이 존재할 수 있지만 이러한 특정 예에서는 도시되지 않았다.
무인 항공기(1202)는 무인 항공기(1202)가 산림 영역(1200)에 걸쳐 비행하는 동안 토양 센서 유닛(1204)을 투하하는 공중 투하 작업을 통해 토양 센서 유닛(1204)을 배치한다. 토양 센서 유닛(1204)은 무인 항공기(1202) 또는 다른 장치에 대해 위치 정보를 제공할 수 있다.
토양 센서 유닛(1204)을 위한 1회용 센서의 이용에 따르면, GPS 전송기가 토양 센서 유닛(1204)의 크기, 중량, 및 비용을 감소시키기 위해 생략될 수 있다. 이 경우에 있어서, 토양 센서 유닛(1204)에서 센서의 위치는 개인 식별 번호 또는 식별 코드를 이용해서 결정될 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1204)의 각 센서에는 개인 식별 번호 또는 식별 코드가 할당될 수 있다. 식별은 제조시에 센서에 부착된 무선-주파수 식별 태그(radio-frequency identification tag) 상에 기록될 수 있다. 센서가 배치됨에 따라, 식별이 판독되고 투하시의 무인 항공기(1202)의 GPS 좌표와 관련된다.
무인 항공기(1202)의 위치를 기초로, 센서가 투하되는 속도, 센서가 투하되는 고도, 센서의 위치가 추정될 수 있다. 이러한 방식에 있어서, 센서의 위치가 추정될 수 있고 1회용 센서에 대해 비용이 드는 구성요소를 부가할 필요 없이 합리적인 정밀도로 기록된다. 결과적으로, 무인 항공기(1202) 또는 다른 무인 항공기가 토양 센서 유닛(1204)으로부터 데이터를 수집할 때, 무인 항공기(1202)는 센서로부터 정보를 무선으로 수신하는데 충분한 정밀도로 토양 센서 유닛(1204)의 센서의 위치를 알 수 있다.
한편, 회수가능 토양 센서 유닛(1204)은 다른 구성요소를 이용해서 위치 정보를 식별할 수 있다. 예컨대, 무인 항공기(1202)가 토양 센서 유닛(1204)을 배치함에 따라, 토양 센서 유닛(1204)이 턴 온(turn on)된다. 물론, 토양 센서 유닛(1204)은 무인 항공기(1202)에 의해 배치되기 이전 또는 이후를 포함하는 소정 시간에서 턴 온 될 수 있다.
토양 센서 유닛(1204)은 위치 정보를 전송하고 위치를 식별할 수 있어 각 센서 유닛의 위치가 식별될 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 위치는 특정 구현에 따라 2차원 또는 3차원 좌표로 될 수 있다. 예컨대, 위치는 위도 및 경도일 수 있고 또는 고도를 포함할 수 있다. 회수가능 토양 센서 유닛(1204)은 이들 실례로 되는 예에 있어서 GPS 수신기를 포함할 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1204)은 전송기를 포함하고 GPS 수신기를 채택하지 않을 수 있다. 대신, 토양 센서 유닛(1204)은 식별기(identifiers)를 전송하도록 구성된 무선 주파수 식별기 태그(radio frequency identifier tags)를 포함할 수 있다. 토양 센서 유닛(1204)을 투하하는 항공기의 좌표는 토양 센서 유닛(1204)의 대략적인 위치를 얻기 위해 식별기와 관련될 수 있다.
본 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1206)은 하우징(1212) 및 핀(1214)을 갖는다. 토양 센서 유닛(1208)은 하우징(1216) 및 핀(1216)을 갖는다. 토양 센서 유닛(1210)은 하우징(1220) 및 핀(1222)을 갖는다. 핀 및 하우징은 무게가 더하여져 토양 센서 유닛(1204)이 지상에 도달할 때 핀은 지상(1224)으로 떨어져 침투하게 된다. 즉, 토양 센서 유닛(1204)은 바닥이 무겁다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1204)의 분포는 특정 구현에 따라 변할 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1204)이 배치되어 약 1마일, 약 10마일, 또는 몇몇 다른 적절한 거리가 토양 센서 유닛(1204) 사이에 존재할 수 있다. 토양 센서 유닛(1204)은 격자형(grid), 나선형(spiral), 또는 몇몇 다른 적절한 패턴과 같은 다양한 방법으로 투하될 수 있다.
토양 센서 유닛(1204)을 배치함에 있어서, 토양 센서 유닛(1204) 사이의 거리는 지상(1224)의 지형에 의존할 수 있다. 예컨대, 높은 언덕과 같은 변하는 지형에 따르면, 좁은 지역 내의 기후(microclimate)가 높은 언덕의 부분에서 생산될 수 있다. 좁은 지역 내의 기후는 기후가 주위 영역과 다를 수 있는 국소 대기 구역(local atmospheric zone)이다.
예로서, 언덕의 한쪽은 다른 쪽보다 더 많은 비를 맞을 수 있다. 이 경우, 토양 센서 유닛(1204)은 이들 좁은 지역 내의 기후를 고려하여 함께 더 가깝게 배치될 수 있다. 평탄한 지상이 존재하는 다른 실례로 되는 예에 있어서, 더 적은 토양 센서 유닛(1204)이 배치될 수 있고, 토양 센서 유닛(1204)은 더 큰 간격으로 배치될 수 있으며, 또는 양쪽으로 될 수도 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1204)은 지상(1224)의 토양의 형태를 기초로 배치될 수 있다. 예컨대, 더 많은 토양 센서 유닛(1204)이 진흙이나 바위를 갖는 영역에서 보다는 부드러운 토양을 갖는 영역에서 바람직할 수 있다. 더욱이, 토양 센서 유닛(1204)은, 특정 구현에 따라, 개울, 강, 호수, 도로, 및 다른 특징이 존재하는 영역에 배치되지 않을 수 있다.
또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1204) 사이의 거리는 정보의 원하는 그래뉴얼리티(granularity)에 의존할 수 있다. 예컨대, 정보의 더 높은 그래뉴얼리티가 바람직하다면, 더 많은 토양 센서 유닛(1204)이 배치될 수 있고, 토양 센서 유닛(1204)은 함께 더 가깝게 배치될 수 있으며, 양쪽으로 될 수도 있다.
토양 센서 유닛(1204)이 배치된 후, 토양 센서 유닛은 산림 영역(1200)의 토양과 산림 영역(1200)의 다른 조건에 관한 정보를 발생시킬 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1204)은 산림 영역(1200)에서 지상(1224)의 토양에 관한 조건에 부가하여 공기 온도, 습도, 및 다른 조건에 관한 정보를 발생시킬 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1204)이 1회용 일 때, 토양 센서 유닛(1204)은 시간의 선택된 기간 동안 이 정보를 전송하도록 구성될 수 있다. 본 예에 있어서, 무인 항공기(1202) 또는 다른 무인 항공기는 그러한 시간의 선택된 기간 동안 토양 센서 유닛(1204)에 의해 발생된 정보를 수집하도록 산림 영역(1200)에 걸쳐 비행할 수 있다. 예로서, 토양 센서 유닛(1204)은 미리 선택된 날짜 및 시간에 전송하도록 프로그램될 수 있다. 무인 항공기(1202) 또는 다른 무인 항공기는 동일한 스케쥴로 프로그램될 수 있고 이들 미리 선택된 날짜 및 시간 동안 토양 센서 유닛(1204)에 걸쳐 비행할 수 있다.
토양 센서 유닛(1204)으로부터 정보의 전송을 위한 시간의 선택은 이들 실례로 되는 예에 있어서 무인 항공기(1202)의 비행 패턴에 의해 결정될 수 있다. 예컨대, 각 토양 센서 유닛(1204)은 각 센서 사이의 거리 및 무인 항공기(1202)가 토양 센서 유닛(1204)에서의 토양 센서 유닛 사이를 비행하는데 걸리는 시간을 기초로 전송을 도모할 수 있다. 이러한 방식에 있어서, 전송 시간 및 에너지 소모는 토양 센서 유닛(1204)으로부터 정보를 전송할 때 최소화될 수 있다.
토양 센서 유닛(1204)이 회수가능 센서일 때, 다른 구성요소가 토양 센서 유닛(1204)에 포함될 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1204)은 수신기와 함께 장착될 수 있다. 이 경우에 있어서, 무인 항공기(1202)는 센서를 "깨우기(wake up)"위해 신호를 전송할 수 있다. 토양 센서 유닛(1204)의 센서가 전송을 위해 무선을 수신할 때, 센서는 이때 무인 항공기(1202)에 대해 토양 센서 측정의 데이터 로그(data log)를 전송하는 것에 의해 응답할 수 있다.
도시된 바와 같이, 무인 항공기(1202)는 중량과 토양 센서 유닛(1204)에 존재하는 다수의 유닛에 따라 다양한 크기일 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1204)의 각 센서 유닛이 약 100그램의 중량이면, 이때 토양 센서 유닛(1204)의 50개의 센서 유닛은 약 5키로그램의 중량일 수 있다. 이러한 크기 하중에 따르면, 무인 항공기(1202)는 중형-크기 무인 항공기로 작게 될 수 있다. 예컨대, 작은 무인 항공기는 약 10 피트의 긴 날개 길이와 함께 약 4 피트의 길이로 될 수 있다. 다른 예에 있어서, 중형-크기 무인 항공기는 약 36 피트의 회전 날개 직경과 함께 약 35 피트의 길이로 될 수 있다. 또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 중형-크기 무인 항공기는 약 44 피트의 날개 길이와 함께 약 26 피트의 길이로 될 수 있다. 물론, 길이, 날개 길이 또는 회전 날개의 다른 조합이, 포함된 기능성에 따라, 소형 및 중형-크기 무인 항공기에 대해 이용될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서 무인 항공기(1202)가 고정 날개 항공기(fixed wing aerial vehicle)로서 도시됨에도 불구하고, 회전 날개 항공기(rotorcraft) 또한 무인 항공기(1202)를 구현하는데 이용될 수 있다. 물론, 다른 다수의 하나 이상의 부가적인 무인 항공기가 산림 영역(1200)에서 토양 센서 유닛(1204)을 배치하도록 무인 항공기(1202)에 부가하여 이용될 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 다른 형태의 자산(1016)이 토양 센서 유닛(1204)을 배치하고 토양 센서 유닛(1204)으로부터 정보를 수신하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 한 번에 더 큰 다수의 토양 센서 유닛(1204)을 투하시키는 것이 바람직할 때 유인 항공기가 토양 센서 유닛(1204)을 배치할 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 지상 운송수단이 지상(1224)의 하나 이상의 토양 센서 유닛(1204)으로부터 정보를 수신할 수 있다.
토양 센서 유닛(1204)을 배치하기 위한 무인 항공기(1202)의 이용에 따르면, 넓은 영역에 걸친 토양 센서 유닛(1204)의 배치의 비용이 감소될 수 있다. 즉, 재조림(reforest)될 위치에 관한 데이터 수집 및 배치는 더욱 빠르고, 용이하고, 현재 이용되는 방법보다 저비용으로 토양 센서 유닛(1204)에 의해 이루어질 수 있다.
도 13을 참조하면, 토양 센서 유닛의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 토양 센서 유닛(1300)은 도 11에서 블록 형태로 도시된 토양 센서 유닛(1100)의 물리적 구현의 예이다. 더욱이, 토양 센서 유닛(1300)은 도 12에서의 하나 이상의 토양 센서 유닛(1204)을 구현하는데 이용될 수 있다. 특히, 토양 센서 유닛(1300)은 1회용 센서 유닛의 예일 수 있다. 즉, 이러한 실례로 되는 예에 있어서 토양 센서 유닛(1300)은 배치되어 회수되지 않도록 구성된다.
도시된 바와 같이, 토양 센서 유닛(1300)은 하우징(1302)을 갖는다. 하우징(1302)은 토양 센서 유닛(1300)의 구성요소와 관련되는 구조를 제공하도록 구성된다. 특히, 다른 구성요소는 하우징(1302)에 포함되고, 연결되며, 일부로서 형성되는 것에 의해 토양 센서 유닛(1300)과 관련될 수 있다. 하우징(1302)을 위해 이용된 재료는 토양 센서 유닛(1300)에 대한 비용을 낮추는 것을 기초로 선택될 수 있다. 더욱이, 이들 실례로 되는 예에 있어서 하우징(1302)은 생분해성인 재료로 이루어질 수 있다.
토양 센서 유닛(1300)은 핀(1304) 및 핀(1306)을 포함한다. 도시된 바와 같이, 핀(1304) 및 핀(1306)은 금속 핀이다. 센서는 핀(1304) 또는 핀(1306)과 관련되거나 일부로서 형성될 수 있다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 핀(1304) 및 핀(1306)은 습도 검출을 위한 프로브로서 기능할 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 핀(1304) 및 핀(1306)의 중량은 하우징(1302)에 비례하고 하우징(1302)과 관련된 다른 구성요소가 선택되어 토양 센서 유닛(1300)은 무거운 바닥이다. 즉, 토양 센서 유닛(1300)은 지상을 향하여 침투되는 핀(1304) 및 핀(1306)으로 착륙하도록 구성되어 토양 센서 유닛(1300)이 항공 투하를 통해 배치될 때 핀(1304) 및 핀(1306)이 지상으로 뻗는다. 물론, 토양 센서 유닛(1300)은 지상으로 토양 센서 유닛(1300)을 심는 무인 지상 운송수단과 같은 지상 운송수단을 이용해서 배치될 수 있다.
더욱이, 토양 센서 유닛(1300)은 하우징(1302)의 이러한 노출된 관찰에서 하우징(1302)의 내부에서 보여지는 인쇄 회로 기판(1312)에 연결된 안테나(1310)를 포함한다. 전송기(1314), 콘트롤러(1316), 및 논리 회로(1318)가 또한 인쇄 회로 기판(1312)에 연결된다.
전송기(1314)는 안테나(1310)를 통해 무선 통신 링크를 이용해서 정보를 전송하도록 구성된다. 콘트롤러(1316), 예컨대 마이크로콘트롤러일 수 있다. 콘트롤러(1316)는 토양에 관한 정보를 수집하고 전송함에 있어 토양 센서 유닛(1300)의 동작을 제어할 수 있다. 논리 회로(1318)는 전송을 위해 적절한 형태로 정보를 발생시키도록 핀(1304), 핀(1306), 또는 핀(1304) 및 핀(1306) 양쪽을 이용해서 구현될 수 있는 습도 센서로부터 신호를 검출할 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 핀(1304) 및 핀(1306)은 금속으로 이루어질 수 있고, 습도는 핀(1304) 및 핀(1306) 사이의 저항의 측정을 기초로 결정될 수 있다. 더욱이, 논리 회로(1318)는 또한 전송 이전에 정보를 잠정적으로 저장하도록 저장기, 메모리, 또는 다른 장치를 포함할 수 있다.
몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 핀(1304) 및 핀(1306)은 각각 절연부(1305) 및 절연부(1307)를 포함할 수 있다. 절연부(1305) 및 절연부(1307)는 지상의 표면 아래의 원하는 깊이에서 핀(1304) 및 핀(1306) 사이의 저항의 측정을 위한 원하는 레벨의 정확도를 제공하도록 구성된다. 예컨대, 절연부(1305) 및 절연부(1307)는 각각 노출부(1309) 및 노출부(1311)를 갖춘 핀(1304) 및 핀(1306)을 초래한다. 절연부(1305) 및 절연부(1307)가 존재함에 따라, 저항의 측정은 핀(1304) 및 핀(1306)의 전체 길이를 따르는 것 대신 오직 하나의 깊이에서 이루어질 수 있다. 결과적으로, 핀(1304) 및 핀(1306) 사이의 저항의 측정이 지상의 표면 아래의 원하는 깊이에서 국소화될 수 있다.
즉, 이들 실례로 되는 예에 있어서, 핀(1304) 및 핀(1306)의 길이에 따른 핀(1304) 및 핀(1306) 사이의 저항의 다른 측정으로부터의 간섭(interference)이 절연부(1305) 및 절연부(1307)에 의해 방지될 수 있다. 따라서, 저항의 측정은 특정 깊이에 대해 특정될 수 있고 핀(1304)의 절연부(1305) 및 핀(1306)의 절연부(1307)가 존재하지 않을 때보다 더욱 정확하게 될 수 있다.
부가적으로, 핀(1304) 및 핀(1306)은 각각 노출부(1309) 및 노출부(1311)를 갖을 수 있다. 노출부(1309) 및 노출부(1311)는 토양 아래의 원하는 깊이에서 핀(1304) 및 핀(1306) 사이의 저항의 측정을 허용하도록 구성된다. 이 깊이는 토양의 형태 또는 다른 적절한 파라미터에 의해 미리 결정될 수 있다. 예컨대, 이러한 실례로 되는 예에 있어서 핀(1304) 및 핀(1306) 사이의 거리의 측정은 지점(1321)의 레벨에서 취해질 수 있다. 이러한 저항 측정은 토양의 습도 함량을 결정하는데 이용된다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 온도 센서(1323)가 또한 핀(1306)에 제공된다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 온도 센서(1323)는 열전쌍 와이어(thermocouple wire)일 수 있다. 온도 센서(1323)는 핀(1306)의 절연부(1307)에 의해 절연된다.
온도 센서(1323)는 단지 저항 측정만을 이용하는 것에 비해 토양의 습도 함량의 더욱 정확한 판독을 제공하는데 도움을 준다. 예컨대, 태양이 토양을 데워 토양이 따뜻해질 때, 토양 저항이 변한다. 이 경우, 잘못된 "건조(dry)" 판독이 핀(1304) 및 핀(1306) 사이의 저항 측정으로부터 야기될 수 있다. 온도 센서(1323)의 이용에 따라, 이들 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1300)은 온도에서의 변경을 고려하여 측정을 정정할 수 있다. 물론, 다른 형태의 온도 센서가 특정 구현에 따라 열전쌍 와이어 외에 이용될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 핀(1304), 핀(1306), 또는 핀(1304) 및 핀(1306) 양쪽을 이용해서 구현된 습도 센서는 토양 형태를 기초로 구성될 수 있다. 예컨대, 습도 센서는 이전의 토양 조사 임무로부터의 토양 형태에 관한 정보를 기초로 조정될 수 있다. 토양 전기 저항이 토양 습도 함량, 토양 온도, 및 토양 형태의 함수이기 때문에, 습도 센서의 조정은 토양 전기 저항에 관한 더욱 정확한 정보를 제공함에 있어 토양 센서 유닛(1300)에 도움을 준다.
배터리(1320)가 인쇄 회로 기판(1312)에 연결된다. 배터리(1320)는 토양 센서 유닛(1300)의 다른 구성요소에 전력을 제공하도록 구성된다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 핀(1304) 및 핀(1306)은 길이(1322)를 갖는다. 길이(1322)는 특정 구현에 따라 변할 수 있다. 하나의 실례로 되는 예에 있어서, 길이(1322)는 약 10센티미터일 수 있다. 예컨대, 측정은 토양 센서 유닛(1300)이 배치될 때 지상에서 약 10센티미터까지 토양 내로 들어가 이루어질 수 있다.
이러한 특정 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1300)의 하우징(1302)은 길이(1324), 높이(1326), 및 깊이(1328)를 갖는다. 길이(1324)는 약 5센티미터일 수 있고, 높이(1326)는 약 5 센티미터일 수 있으며, 깊이(1328)는 약 5 센티미터일 수 있다. 물론, 다른 실례로 되는 예에 있어서, 하우징(1302)은 다른 치수 및 다른 형상을 갖을 수 있다. 하나의 실례로 되는 예에 있어서, 하우징(1302)은 본 도시된 예에서 하우징(1302)에 대해 도시된 입방체(cuboid) 외에 피라미드, 정육면체, 또는 몇몇 다른 적절한 형상 중 하나로부터 선택된 형상을 갖을 수 있다.
물론, 도 13의 토양 센서 유닛(1300)의 도면은 다른 토양 센서 유닛이 구현될 수 있는 방식에 대해 제한을 암시하도록 의미하는 것은 아니다. 예컨대, 다른 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1300)은 또한 수신기를 포함할 수 있다. 부가적으로, 토양 센서 유닛(1300)은 또한 배터리(1320)에 부가 또는 대신하여 에너지 수확 장치를 포함하도록 구현될 수 있다.
또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 다른 다수의 핀이 핀(1304) 및 핀(1306)에 부가 또는 대신하여 이용될 수 있다. 예컨대, 특정 구현에 따라 단일 핀, 3개의 핀, 7개의 핀, 또는 몇몇 다른 다수의 핀이 이용될 수 있다. 토양 센서 유닛(1300)을 위해 선택된 특정 구성요소는 토양 센서 유닛(1300)이 1회용 센서 유닛일 때 비용, 생분해성, 또는 그 몇몇 조합을 기초로 될 수 있다.
따라서, 토양 센서 유닛(1300)은 토양의 습도 함량에 관한 더욱 정확한 정보를 초래할 수 있다. 핀(1304), 핀(1306), 및 온도 센서(1323)의 이용에 따라, 표면 아래의 습도 함량이 측정될 수 있다. 결과적으로, 지상의 표면 아래의 토양 조건을 측정할 때 빠르게 변하는 표면 조건이 토양 센서 유닛(1300)의 정확도에 영향을 미치지 않게 된다. 이들 빠르게 변하는 표면 조건은, 예컨대 이슬, 적은 강우, 증발, 및 다른 표면 조건 중 적어도 하나일 수 있다.
도 14를 참조하면, 토양 센서 유닛의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 토양 센서 유닛(1400)은 도 11에서 블록 형태로 도시된 토양 센서 유닛(1100)의 물리적 구현의 예이다. 더욱이, 토양 센서 유닛(1400)은 도 12의 하나 이상의 토양 센서 유닛(1204)을 구현하는데 이용될 수 있다. 특히, 토양 센서 유닛(1400)은 회수가능 센서 유닛의 예일 수 있다. 즉, 토양 센서 유닛(1400)은 나중에 되찾을 수 있도록 구성된다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1400)은 나무를 심는 것이 야기될 때 되찾을 수 있다.
도시된 바와 같이, 토양 센서 유닛(1400)은 하우징(1402)을 갖는다. 하우징(1402)은 토양 센서 유닛(1400)의 구성요소와 관련되는 구조를 제공하도록 구성된다. 하우징(1402)을 위해 이용된 재료는 토양 센서 유닛(1400)의 내구성(durability)을 기초로 선택될 수 있다. 더욱이, 하우징(1402)은 금속, 플라스틱, 알루미늄, 폴리카보네이트, 폴리비닐 클로라이드, 및 다른 적절한 형태의 재료 중 적어도 하나로 이루어질 수 있다.
토양 센서 유닛(1400)은 핀(1404) 및 핀(1406)을 포함한다. 도시된 바와 같이, 핀(1404) 및 핀(1406)은 금속 핀이다. 센서는 핀(1404) 또는 핀(1406)과 관련되거나 그 부분으로서 형성될 수 있다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 핀(1404) 및 핀(1406)은 습도 검출을 위한 프로브로서 기능할 수 있다. 부가적으로, 핀(1408)은 핀(1404)과 관련되고 토양에 관한 정보를 발생시킬 수 있다.
도시된 바와 같이, 핀(1404), 핀(1406), 및 핀(1408)은 각각 절연부(1403), 절연부(1405), 및 절연부(1407)를 갖는다. 절연부(1403), 절연부(1405), 및 절연부(1407)는 지상의 표면 아래의 원하는 깊이에서 핀(1404), 핀(1406), 및 핀(1408) 중 적어도 2개 사이의 저항의 더욱 정확한 측정을 위해 제공될 수 있다.
부가적으로, 핀(1404), 핀(1406), 핀(1408)은 각각 노출부(1409), 노출부(1411), 노출부(1413)를 갖는다. 토양 센서 유닛(1400)의 핀의 2개의 노출부 사이의 저항은 토양의 습도 레벨을 결정하는데 이용될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 온도 센서(1423)가 또한 핀(1406)에 포함될 수 있다. 온도 센서(1423)는 열전쌍 와이어일 수 있고, 토양 센서 유닛(1400)을 위한 온도 정보를 제공할 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1400)이 배치될 때 지상의 토양에 관한 토양 정보를 발생시키도록 핀(1404), 핀(1406), 핀(1408) 중 적어도 하나와 관련될 수 있다. 예컨대, 센서는 습도 센서, 온도 센서, pH 센서, 질소 및 영양분 함량 센서(nitrogen and nutrient content sensor), 염분 함량 센서(salt content sensor), 및 다른 적절한 형태의 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 핀(1404) 및 핀(1406)의 중량은 하우징(1402)에 비례하고, 하우징(1402)과 관련된 다른 구성요소가 선택되어 토양 센서 유닛(1400)은 항공 투하로 배치하기 위해 무거운 바닥이다.
본 예에 있어서, 안테나(1410), 비컨(1412), 및 태양 전지(1414)는 하우징(1402)의 외부 표면(1416) 상에서 보여진다. 태양 전지(1414)는 토양 센서 유닛(1400)의 구성요소에 전력을 제공하는데 이용될 수 있는 에너지 수확 장치의 예이다.
비컨(1412)은 토양 센서 유닛(1400)의 회수에 도움을 주도록 구성될 수 있다. 비컨(1412)은, 예컨대 발광다이오드, 스피커, 및 사람 오퍼레이터를 위한 다른 적절한 형태의 주의 끌기 장치(attention attraction devices) 중 적어도 하나일 수 있다.
하우징(1402)의 이러한 노출된 관찰에서 볼 수 있는 바와 같이, 토양 센서 유닛(1400)은 또한 다수의 다른 구성요소를 포함한다. 인쇄 회로 기판(1418)은 하우징(1402) 내의 다수의 다른 구성요소를 위한 구조를 제공한다. 부가적으로, 인쇄 회로 기판(1418)은 또한 토양 센서 유닛(1400)의 다른 구성요소 사이에서 전기적 통신을 위해 제공될 수 있다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 마이크로콘트롤러(1420), 논리 회로(1422), GPS 수신기 및 안테나(1410), 전력 레귤레이터(1424), 배터리(1426), 에너지 수확 회로(1428), 입력/출력 인터페이스(1430), 및 송수신기(1432)는 인쇄 회로 기판(1418)에 연결된다. 부가적으로, 안테나(1410), 비컨(1412), 태양 전지(1414), 핀(1404), 핀(1406), 및 핀(1408)이 또한 인쇄 회로 기판(1418)에 연결된다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 에너지 수확 회로(1428)는 태양 전지(1414)에 의해 발생된 전력을 관리하도록 구성된다. 전력 레귤레이터(1424)는 배터리(1426)에 전력의 저장 및 토양 센서 유닛(1400)의 다른 구성요소에 대한 전력의 분배를 제어하도록 구성된다. 더욱이, 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 송수신기(1432)가 또한 전송 신호에 부가하여 신호의 수신을 허용한다. 이들 신호는 무인 항공기, 제어 스테이션, 다른 토양 센서 유닛, 및 다른 적절한 형태의 장치 중 적어도 하나와 교환될 수 있다. 따라서, 토양 센서 유닛(1300)과는 대조적으로, 토양 센서 유닛(1400)은 또한 요청(requests), 데이터, 명령(commands), 및 토양에 관한 정보를 제공하는데 이용하기 위한 다른 정보를 수신할 수 있다.
토양 센서 유닛(1400)의 도면은 실례로 되는 실시예가 구현될 수 있는 방식에 대해 물리적 또는 구조적 제한을 암시하도록 의미하는 것을 아니다. 예컨대, 3개의 핀이 토양 센서 유닛(1400)을 위해 도시되었음에두 불구하고, 더 적거나 더 많은 핀이 이용될 수 있다.
또 다른 실례로 되는 예에 있어서, 비컨(1412)은 생략될 수 있다. 이러한 구현에 있어서, GPS 수신기 및 안테나(1410)에 의해 발생된 위치 정보는 토양 센서 유닛(1400)을 위치시키고 수신하는데 이용될 수 있다. 다른 실례로 되는 예로서, 본 예가 태양 전지(1414)를 채택함에도 불구하고, 다른 형태의 에너지 수확 장치가 토양 센서 유닛(1400)의 동작 수명을 개선하도록 태양 전지(1414)에 부가 또는 대신하여 이용될 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 핀(1404), 핀(1406), 및 핀(1408)은 높이(1434)를 갖는다. 하우징(1402)은 길이(1436), 높이(1438), 및 깊이(1440)를 갖는다. 길이(1436)는 약 5 센티미터일 수 있고, 높이(1438)는 약 5 센티미터일 수 있으며, 깊이(1440)는 약 5 센티미터일 수 있다. 물론, 특정 구현에 따라 하우징(1402)은 다른 치수를 갖을 수 있다.
더욱이, 원하는 레벨의 정확도가 토양 센서 유닛(1400)의 설계를 결정함에 있어 팩터(factor)일 수 있다. 특히, 토양 센서 유닛(1400)이 회수가능할 때, 주파수 도메인 용량성 프로브(frequency domain capacitive probe)와 같은 주파수 도메인 센서는 저항 센서(resistive sensor) 대신 이용될 수 있다. 이 경우에 있어서, 주파수 도메인 용량성 프로브는 더욱 내구성 있는 설계 및 토양 조건에 관한 더욱 정확한 정보를 제공할 수 있다. 그러나, 이러한 형태의 설계는 토양 센서 유닛(1400)의 비용을 증가시킬 수 있다.
도 15를 참조하면, 산림 영역의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 이러한 도시된 예에 있어서, 산림 영역(1500)은 도 10에서의 산림(1002)의 위치(1006)의 다른 예이다.
도시된 바와 같이, 산림 영역(1500)은 나무(1502)가 존재하는 영역이다. 이러한 도시된 예에 있어서, 산림 영역(1500)의 지상(1504)은 구릉 또는 산악이다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 무인 항공기(1506)는 산림 영역(1500)에 토양 센서 유닛(1508)을 배치할 수 있다. 토양 센서 유닛(1508)은 토양 센서 유닛(1510), 토양 센서 유닛(1512), 토양 센서 유닛(1514), 토양 센서 유닛(1516), 토양 센서 유닛(1518), 토양 센서 유닛(1520), 및 토양 센서 유닛(1522)을 포함한다.
이들 토양 센서 유닛은 다양한 거리를 두고 배치될 수 있다. 이들 거리는 정보의 원하는 레벨의 정확도에 의해 결정될 수 있다. 예컨대, 이들 실례로 되는 예에 있어서 토양 센서 유닛(1510) 및 토양 센서 유닛(1512)은 정보의 원하는 레벨의 정확도를 달성하기 위해 1마일 떨어질 수 있다. 물론, 특정 구현에 따라 토양 센서 유닛(1510) 및 토양 센서 유닛(1512)은 더 멀어지거나 함께 더 가까워질 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1510) 및 토양 센서 유닛(1512)은 이들 실례로 되는 예에 있어서 1/2 마일 간격, 2 마일 간격, 5 마일 간격, 또는 몇몇 다른 거리 간격일 수 있다. 결과적으로, 더 적은 토양 센서 유닛이 현재 이용되는 시스템 보다 지상(1504)의 토양 조건을 위한 정보의 원하는 레벨의 정확도를 제공하기 위해 산림 영역(1500)에서 이용될 수 있다.
토양 센서 유닛의 더 적은 이용에 따르면, 지상(1504)에서의 토양에 관한 정보를 발생시키는 비용이 감소될 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 더 많은 토양 센서 유닛(1508)이 산림 영역(1500)에서 요구될 때, 토양 센서 유닛(1508)의 낮은 비용과 토양 센서 유닛(1508)에 의해 발생된 정보의 더 높은 품질은 현재 이용되는 방법론에 따르는 것 보다 더 낮은 비용에서 토양 조건에 관한 더욱 정확한 정보를 제공한다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1508)은 지상(1504)에서 토양에 관한 정보를 발생시키도록 구성된다. 이 정보는 지상(1504)에서 토양의 다수의 조건에 관한 정보일 수 있다. 특히, 정보는 습도 함량을 포함할 수 있다.
습도 함량 측정은 토양 조건이 산림 영역(1500)에서 나무(1502)를 위한 수확 작업을 위해 바람작한가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다. 특히, 원하는 크기를 갖는 것에 부가하여, 산림 영역(1500)의 지상(1504)의 토양은 원하는 습도 레벨을 요구할 수 있어 산림 영역(1500)에서 이동하는 장비가 원하는 레벨의 작업을 할 수 있다. 즉, 지상(1504)의 토양의 습도 함량은 지상(1504)이 작업을 하도록 나무(1502)를 수확하는데 이용될 수 있는 장비를 위한 원하는 안전성을 갖는가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 무인 항공기(1506)는 또한 송수신기(1526)를 배치할 수 있다. 송수신기(1526)는 토양 센서 유닛(1508)으로부터 정보를 수신하고 다른 위치로 해당 정보를 중계 및 송신하는데 이용될 수 있다. 이러한 위치는 무인 항공기(1506), 유인 항공기, 제어 스테이션(1534), 또는 다른 적절한 위치 중 적어도 하나일 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 무인 항공기(1506)는 토양 센서 유닛(1508)의 배치 후 산림 영역(1500)에 걸쳐 비행하고 송수신기(1526)를 매개로 토양 센서 유닛(1508)으로부터 지상(1504)의 토양에 관한 정보를 얻을 수 있다. 정보는 토양 정보뿐만 아니라 토양 센서 유닛(1508)에 관한 정보를 포함할 수 있다. 특히, 토양 센서 유닛(1508)에 관한 정보는 토양 센서 유닛(1508)의 위치를 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, 무인 항공기(1506)는 토양 센서 유닛(1508)으로부터 정보를 수집하기 위해 지상(1504) 위의 원하는 거리에서 비행할 수 있다. 이 거리는 나무의 높이, 토양 센서 유닛(1508)의 위치, 토양 센서 유닛(1508)의 전송기의 전력의 레벨, 무인 항공기(1506)를 위한 소정의 비행 패턴, 이용된 무인 항공기의 형태, 또는 다른 적절한 파라미터에 의해 결정될 수 있다.
예컨대, 무인 항공기의 몇몇 형태에 따르면, 무인 항공기는 토양 센서 유닛(1508)으로부터 정보를 수집하기 위해 지상(1504)에 가깝게 비행할 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 무인 항공기(1506)가 지상(1504)에 걸쳐 비행할 수 있는 높이는 토양 센서 유닛(1508)의 전송기의 전력과 무인 항공기(1506)의 수신기의 감도(sensitivity)에 의해 결정될 수 있다.
예로서, 토양 센서 유닛(1508)이 약 2 킬로미터의 범위를 갖는 송신기를 갖는다면, 이들 실례로 되는 예에 있어서 무인 항공기(1506)는 2 키로미터 이하의 높이에서 비행할 수 있다. 물론, 다른 범위를 갖는 전송기가 이용될 수 있고, 따라서 특정 구현에 따라 무인 항공기(1506)는 다른 높이에서 비행할 수 있다. 더 높은 고도에서, 무인 항공기(1506)는 더 높은 속도로 비행할 수 있고 더 낮은 고도에서 비행할 때 더욱 빠르게 토양 센서 유닛(1508)으로부터 정보를 수집할 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 위치는 토양 센서 유닛(1508)의 GPS 수신기를 이용해서 식별될 수 있다. 그러나, 나무(1502)의 캐노피는 산림 영역(1500)에서 지상(1504) 위의 토양 센서 유닛(1508)의 GPS 수신기에 도달하는 것으로부터 GPS 신호를 차단할 수 있다.
이러한 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1508)의 위치는 토양 센서 유닛(1508)이 무인 항공기(1506)로부터 배치되었음에 따라 토양 센서 유닛(1508)의 궤적으로부터 식별될 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛(1522)의 궤적(1524)은 지상(1504)에서 토양 센서 유닛(1522)의 위치(1528)를 식별하는데 이용될 수 있다. 토양 센서 유닛(1522)의 궤적(1524)은 토양 센서 유닛(1522)이 나무(1502)의 나무 캐노피 상의 궤적(1524)을 따라 이동하는 동안 GPS 수신기를 이용해서 전송된 위치 정보로부터 식별될 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1508)의 위치는 토양 센서 유닛(1508)의 배치 시에 무인 항공기(1506)의 그로벌 위치결정 좌표(global positioning coordinates)에 의해 결정될 수 있다. 이 경우에 있어서, 토양 센서 유닛(1508)의 배치 시에 무인 항공기(1506)의 위치는 토양 센서 유닛(1508)으로부터 무선 통신을 수신하도록 원하는 레벨의 정확도를 제공할 수 있다. 즉, 토양 센서 유닛(1508)에서의 토양 센서 유닛 상의 전송기의 범위는 토양 센서 유닛(1508)의 위치가 토양 조건에 관한 정보를 수집하기 위해 원하는 레벨의 정확도로 결정될 수 있는 것일 수 있다.
위치 및 토양 정보는 통신 링크(1530)를 통해 토양 센서 유닛(1508)으로부터 송수신기(1526)로 송신될 수 있다. 결국, 송수신기(1526)는 분석을 위해 이 정보를 다른 위치로 송신할 수 있다. 예컨대, 정보는 무선 통신 링크(1532)를 통해 송수신기(1526)로부터 무인 항공기(1506)로 송신될 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 송수신기(1526)는 무선 통신 링크(1536)를 거쳐 제어 스테이션(1534)으로 정보를 송신할 수 있다. 이들 예에 있어서, 정보는 메시 네트워크(mesh network) 형태의 다른 센서를 매개로 제어 스테이션(1534)으로 송신될 수 있다. 물론, 몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1508)은 송수신기(1526)가 이용되지 않을 때 정보 수집 운송수단으로 직접적으로 정보를 송신할 수 있다.
도 16을 참조하면, 토양 센서 항공 배치의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도시된 바와 같이, 토양 센서 유닛(1600)은 도 11에서 블록도의 형태로 도시된 토양 센서 유닛(1100)의 물리적 구현의 예이다. 더욱이, 토양 센서 유닛(1600)은 도 15의 하나 이상의 토양 센서 유닛(1508)을 구현하는데 이용될 수 있다.
도시된 바와 같이, 토양 센서 유닛(1600)은 다트(dart)와 유사한 구성을 갖는다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 토양 센서 유닛(1600)은 하우징(1602)을 갖는다. 프로브(1604)는 하우징(1602)과 관련되고 연장된다.
부가적으로, 토양 센서 유닛(1600)은 핀(1606)을 포함한다. 하우징(1602)의 형상, 핀(1606)의 구성, 및 프로브(1604)의 구성이 구성되어 토양 센서 유닛(1600)이 배치될 때 프로브(1604)가 지상으로 들어간다. 더욱이, 토양 센서 유닛(1600)은 이미 정착된 산림에서 배치되도록 구성되고, 토양 센서 유닛(1600)의 형상은 토양 센서 유닛(1600)이 산림 캐노피(forest canopy)를 통해 관통해서 지나가는 것일 수 있다.
토양 센서 유닛(1600)은 하우징(1602) 내에 다른 구성요소를 포함할 수 있다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 이들 구성요소는 도 13의 토양 센서 유닛(1300) 및 도 14의 토양 센서 유닛(1400)과 같은 토양 센서 유닛의 다른 예에서 도시된 것과 유사할 수 있다.
토양 센서 유닛의 배치 및 도 13 내지 도 16의 토양 센서 유닛을 위한 구현의 도면은 단지 몇몇 구현의 예를 의미할 뿐 토양 센서 유닛이 배치되거나 구성될 수 있는 방식을 제한하도록 의미하지는 않는다. 예컨대, 토양 센서 유닛은 정육면체, 피라미드, 또는 다른 적절한 형상과 같은 다른 형상을 갖을 수 있다. 부가적으로, 토양 센서 유닛의 다른 형태가 동일한 위치에서 이용될 수 있다. 즉, 토양 센서 유닛은 형태에서 이종(heterogeneous)일 수 있고 반드시 동종(homogenous)일 필요는 없다.
도 17을 참조하면, 산림의 최근에 식재된 영역을 메우기 위한 의사 결정의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도시된 바와 같이, 의사 결정 프로세스(1700)는 도 10의 산림 관리기(1014)에서 구현될 수 있는 프로세스의 예이다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 의사 결정 프로세스(1700)는 나무의 식재를 수행하기 위해 다수의 형태의 정보를 이용할 수 있다. 이 정보는 도 10의 자산(1016)에 의해 발생된 정보(1004)에 부가하여 정보를 포함한다.
도시된 바와 같이, 정보(1702)는 토양 정보(1704), 자원 정보(1706), 일기 예보(1708), 및 다른 적절한 형태의 정보를 포함한다. 산림은 도 10에서 나무(1001)를 식재하기 위한 계획을 결정하기 위해 토양 정보(1704), 자원 정보(1706), 일기 예보(1708), 및 다른 적절한 형태의 정보를 이용할 수 있다. 산림은 나무(1001)를 심는 것에 관한 결정을 만들도록 그들의 산림 경험(forestry experiences)뿐만 아니라 정보를 이용할 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 토양 정보(1704), 자원 정보(1706), 일기 예보(1708), 및 다른 적절한 형태의 정보가 임무(1710)를 발생시키도록 의사-결정 프로세스의 일부 또는 모두를 자동화하기 위해 원하는 지능 레벨을 갖는 장치에 의해 이용될 수 있다.
본 예에 있어서, 토양 정보(1704)는 토양 습도 조건, 토양 온도 조건, 토양 전도도, 질소 함량, pH, 칼슘 함량, 염분 함량, 영양소 함량, 및 토양 조건에 관한 다른 적절한 형태의 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 자원 정보(1706)는 식재 장비, 사람 오퍼레이터, 및 나무를 식재하기 위해 이용될 수 있는 다른 자원 중 적어도 하나의 식별을 포함할 수 있다. 일기 예보(1708)는 나무의 식재가 요구되는 영역을 위한 예보를 포함한다. 이 일기 예보 정보는 강우, 온도, 및 다른 날씨 조건에 대한 예보를 포함할 수 있다.
임무(1710)는 정보(1702)를 이용해서 의사 결정 프로세스(1700)에 의해 발생된다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 임무(1710)는 식재 임무이고, 나무를 식재하기 위한 원하는 시간, 묘목의 형태, 식재 밀도, 비옥화 전략, 및 다른 적절한 형태의 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이러한 방식에 있어서, 의사 결정 프로세스(1700)는 현재 이용된 것 이외를 고려한다. 현재, 양호한 결정을 만들기 위해 토양 정보(1704)를 획득하는 것은 비용이 금지된다. 따라서, 현재 방법은 이용에 대해 묘목의 형태의 식별을 지원하지 않는다. 더욱이, 현재 채택된 의사 결정 프로세스는 산림 관리기(1014)와 같은 하드웨어에서 구현될 수 없다. 따라서, 의사 결정 프로세스(1700)는 산림에 나무를 식재하기 위한 현재 이용되는 의사 결정 프로세스 보다 임무(1710)를 발생시킴에 있어 더 많은 다수의 다른 형태의 팩터를 고려한다.
도 18을 참조하면, 나무를 수확하기 위한 의사 결정의 모델의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도시된 바와 같이, 의사 결정 프로세스(1800)는 도 10의 산림 관리기(1014)에서 구현될 수 있는 프로세스의 예이다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 의사 결정 프로세스(1800)는 나무의 수확을 수행하기 위해 다수의 형태의 정보를 이용할 수 있다. 이러한 정보는 도 10의 자산(1016)에 의해 발생된 정보(1004)에 부가하여 정보를 포함한다.
본 예에 있어서, 정보(1802)는 토양 정보(1806)를 포함한다. 토양 정보(1806)는 작업 장비를 위한 영역에서 지상의 안정성을 나타내는 다수의 토양 조건을 포함할 수 있다. 부가적으로, 정보(1802)는 또한 산림 작업 자원(1808; forest operations resources)을 포함할 수 있다. 산림 작업 자원(1808)은 수확 장비의 식별, 나무를 운반하기 위한 트럭, 사람 오퍼레이터, 및 산림 관리를 위해 이용될 수 있는 다른 자원을 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, 의사 결정 프로세스(1800)는 임무(1810)를 발생시키도록 정보(1802)를 이용한다. 임무(1810)는 산림 작업이고 수확이 야기될 수 있을 때를 나타낼 수 있다. 더욱이, 몇몇 실례로 되는 예에 있어서, 산림 작업 임무(1810)는 또한 어떠한 장비가 제약이 존재하면 이용될 수 있는가 또는 작업이 야기될 때의 식별을 포함할 수 있다. 예컨대, 3개월 기간이 나무를 수학하기 위해 제공되면, 이용될 수 있는 수확 장비의 형태는 3개월 기간의 시간 동안 다른 시간에서 식별된 토양 조건을 기초로 할 수 있다. 예로서, 다른 장비가 토양 조건 및 어떻게 토양 조건이 다른 형태의 장비를 이용하는 것과 관련하여 지상의 안정성에 영향을 미치는가에 따라 다른 월(months) 또는 주(weeks) 동안 이용될 수 있다.
도 19를 참조하면, 산림을 관리하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도 19에 도시된 프로세스는 도 2의 산림 관리 환경(200)에서 구현될 수 있다. 특히, 프로세스는 도 2의 산림 관리기(202)를 이용해서 구현될 수 있다.
프로세스는 자율적 운송수단의 그룹으로부터 산림에 관한 정보를 수신하는 것에 의해 시작한다(동작 1900). 프로세스는 정보로부터 산림의 상태에 관한 결과를 발생시키도록 정보를 분석한다(동작 1902). 이어 프로세스는 결과를 이용해서 자율적 운송수단의 그룹의 동작을 조정하고(동작 1904) 그 후 프로세스가 종료된다.
도 20을 참조하면, 자산으로부터 수신된 정보를 처리하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도 20에 도시된 프로세스는 도 2의 산림 관리기(202)에서 구현될 수 있다.
프로세스는 자산으로부터 정보를 수신하는 것에 의해 시작한다(동작 2000). 이들 실례로 되는 예에 있어서, 자산은 다양한 형태를 취할 수 있다. 특히, 자산은 사람 오퍼레이터 없이 정보를 수집하도록 동작할 수 있는 자율적 운송수단의 그룹일 수 있다. 특히, 자율적 운송수단의 그룹은 무리(swarm) 또는 무리의 그룹으로서 동작할 수 있다.
결과를 얻기 위해 정보가 분석된다(동작 2002). 산림의 상태가 결과로부터 식별되고(동작 2004) 그 후 프로세스가 종료된다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 결과는 산림 건전성의 상태를 식별하는 것, 산림 재고조사, 안전성 위험, 불법 행위, 및 다른 상태와 같은 다양한 형태를 취할 수 있다.
도 21을 참조하면, 자산의 동작을 조정하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도 21에 도시된 프로세스는 도 2의 산림 관리기(202)에서 구현될 수 있다. 더욱이, 프로세스는 도 2의 자율적 운송수단의 그룹(226)과 같은 자산(204)을 이용하도록 구현될 수 있다.
프로세스는 임무를 식별하는 것에 의해 시작한다(동작 2100). 이 임무는 사용자 입력, 산림의 상태, 및 다른 적절한 정보 중 적어도 하나를 기초로 식별될 수 있다. 예컨대, 사용자 입력은 산림에서 수행되는 특정 임무를 선택할 수 있다. 다른 예에 있어서, 산림 관리기(202)는 산림의 상태를 기초로 임무를 발생시킬 수 있다.
프로세스는 식별된 임무를 위한 과제를 식별한다(동작 2102). 이들 과제는 임무를 위한 과제의 미리 선택된 템플릿(template)으로부터 얻어질 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 과제는 산림 관리기(202)가 과제를 공식화하기 위해 허용하는 지능의 레벨을 갖을 때 산림 관리기(202)에 의해 발생될 수 있다. 예컨대, 산림 관리기(202)는 인공 지능 프로세스(artificial intelligence processes)를 구현할 수 있다. 다음에, 프로세스는 과제를 수행하기 위해 이용가능한 자산을 식별한다(동작 2104). 이들 실례로 되는 예에 있어서, 자산은 산림 관리기에 의해 이용하기 위해 이용가능한 자율적 운송수단의 그룹의 일부 또는 전부일 수 있다.
이어 프로세스는 과제를 수행하기 위해 자율적 운송수단을 선택한다(동작 2106). 이들 실례로 되는 예에 있어서, 각 자율적 운송수단은 과제를 할당할 수 있고 자율적 운송수단의 그룹은 무리로서 과제를 수행하도록 하나 이상의 과제를 할당할 수 있다. 이어 프로세스는 선택된 자율적 운송수단에 대해 과제를 송신하고(동작 2108) 그후 프로세스를 종료한다.
도 22를 참조하면, 위치를 관리하기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도 22에 도시된 프로세스는 산림 영역과 같은 위치를 관리하는데 이용될 수 있다. 본 예에 있어서, 산림 영역은 도 10에서 산림 관리 환경(1000)에서의 산림(1002)의 위치(1006)일 수 있다. 더욱이, 도 22에 도시된 프로세스는 도 10에서의 산림 관리 시스템(1003)을 이용해서 구현될 수 있다.
프로세스는 항공기의 그룹으로부터 산림의 위치에 토양 센서 유닛을 배치하는 것에 의해 시작한다(동작 2200). 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 아이템의 그룹은 하나 이상의 아이템을 의미한다. 예컨대, 항공기의 그룹은 하나 이상의 항공기이다. 이 경우에 있어서, 항공기 그룹의 항공기는 무인 항공기 또는 유인 항공기 중 하나로부터 선택될 수 있다. 특정 구현에 따라 유인 및 무인 항공기 양쪽은 항공기의 그룹에 포함될 수 있다.
이어 프로세스는 위치에서 토양 센서 유닛을 이용해서 산림의 위치에서 다수의 토양 조건에 관한 정보를 발생시킨다(동작 2202). 이어 프로세스는 분석을 위해 토양 센서 유닛의 전송기로부터 원격 위치로 정보를 전송한다(동작 2204). 정보의 분석을 기초로, 다수의 임무가 식별되고(동작 2206) 그 후 프로세스가 종료된다. 임무의 식별은 단지 필요한 임무의 형태를 식별할 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 임무의 식별은 임무를 수행하기 위해 과제 및 자산을 식별하는 것을 포함할 수 있다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 다수의 임무는 식재 임무, 수확 임무, 토양 조건 식별 임무, 화재 조건 경고 임무, 산림 유지보수 임무, 및 산림 재고조사 임무 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 23을 참조하면, 산림의 위치에서 다수의 토양 조건에 관한 정보를 얻기 위한 프로세스의 플로우차트의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도 23에 도시된 프로세스는 도 10의 산림(1002)의 위치(1006)에 관한 정보(1004)를 얻는데 이용될 수 있는 프로세스의 다른 예이다.
프로세스는 위치로 토양 센서 유닛을 공중 투하하는 것에 의해 시작한다(동작 2300). 이어, 프로세스는 토양 센서 유닛이 원하는 바와 같이 동작하고 있는가의 여부를 결정하도록 토양 센서 유닛을 테스트한다(동작 2302). 이 테스팅은 토양 센서 유닛이 동작하고 있고 원하는 위치에 있는가의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛이 지상을 관통하지 않으면, 발생된 정보는 원하는 바와 같이 정확하지 않을 수 있다. 이 식별은 다른 토양 센서 유닛 주위 또는 근처 위치에서 토양 센서 유닛이 올바르게 동작하기 위한 기대된 범위 내에 있는 토양 조건에 관한 정보를 발생시키는가의 여부를 결정하는 것에 의해 만들어질 수 있다.
다른 실례로 되는 예에 있어서, 테스팅은 통나무, 나무, 바위와 같은 물체를 맞고 튕겨 나가거나, 또는 단지 관통 없이 지상 위에 착륙된 것에 정반대로 토양 센서 유닛이 적절히 착륙하여 지상을 관통하였는가의 여부를 결정할 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛의 테스팅은 토양 센서 유닛의 방향을 결정하도록 방향 센서(orientation sensor)로부터 정보를 얻는 것을 포함할 수 있다. 수직 방향(vertical orientation)은 토양 센서 유닛이 지상을 관통하였음을 암시할 수 있다. 비-수직 방향은 토양 센서 유닛이 지상을 관통하는 것 없이 지상 위에 착륙할 수 있음을 암시할 수 있다.
다른 예로서, 토양 센서 유닛이 지상을 관통하였는가의 여부를 결정하도록 토양 센서 유닛의 광도계(photometer)로부터 정보가 얻어질 수 있다. 검출되는 광이 없다면, 토양 센서 유닛이 지상을 관통하였다는 암시가 만들어질 수 있다. 광도계가 몇몇 광이 검출된다는 것을 나타내면, 이 때 토양 센서 유닛은 산림의 캐노피를 관통하였지만 지상을 관통하지는 않을 수 있다.
이어 프로세스는 원하는 만큼 동작하는 것이 식별된 토양 센서 유닛에 의해 정보 수집을 시작한다(동작 2304). 이 시작은 무인 항공기, 송수신기, 또는 몇몇 다른 적절한 장치와 같은 소스로부터 송신된 신호에 의해 발생될 수 있다.
이어 프로세스는 토양 센서 유닛으로부터 정보를 주기적으로 수집한다(동작 2306). 이 주기적 수집은 다수의 다른 방법으로 야기될 수 있다. 예컨대, 토양 센서 유닛은 선택된 시간 간격 동안 주기적으로 정보를 송신하도록 구성될 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 정보는 정보를 수집하는 토양 센서 유닛에 대해 신호를 송신하는 것에 의해 수집될 수 있다.
그 후, 재식림(reforestation) 또는 다른 산림 관리 임무가 수행될 수 있고(동작 2308) 그 후 프로세스가 종료된다. 수확 작업은 나무를 수확하는 것을 포함한다. 부가적으로, 회수 작업은 영역에 있는 토양 센서 유닛 및 소정의 송수신기를 회수하도록 수행될 수 있다. 토양 센서 유닛 및 송수신기는 이어 조건이 다른 위치에서 나무를 수확하기 위해 존재하는가의 여부를 결정하도록 다른 위치에 대해 다른 공중 투하에서 이용될 수 있다.
도 24를 참조하면, 임무를 발생시키기 위한 의사 결정 프로세스의 플로우차트의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도 24에 도시된 프로세스는 도 10의 산림 관리기(1014)에서 구현될 때 도 17의 의사 결정 프로세스(1700)에 의해 수행될 수 있는 동작의 예이다.
프로세스는 임무를 발생시키기 위한 정보를 수신하는 것에 의해 시작한다(동작 2400). 이 정보는, 예컨대, 제한 없이, 다수의 토양 조건, 수확 리소스, 일기 예보, 및 다른 적절한 정보에 관한 정보를 포함할 수 있다.
토양 조건이 묘목을 식재하기 위해 충분히 따뜻한가의 여부에 대해 결정이 이루어진다(동작 2402). 동작 2402에서의 결정이 토양 센서 유닛으로부터 수신된 토양 정보를 이용해서 이루어질 수 있다.
토양 조건이 충분히 따뜻하다면, 토양의 습도가 표준 묘목을 이용하기 위해 충분한가의 여부에 대해 결정이 이루어진다(동작 2404). 토양의 습도에 관한 정보는 또한 토양 센서 유닛으로부터 수신된 토양 정보에 있을 수 있다. 토양 조건이 표준 묘목을 이용하기 위해 충분하다면, 식재 임무는 표준 묘목을 이용해서 식별되고(동작 2406) 그 후 프로세스가 종료된다.
그렇지 않으면, 습도 조건이 시간의 선택된 기간 내에서 개선될 것으로 기대되는가의 여부에 대해 결정이 이루어진다(동작 2408). 동작 2408에서의 결정이 일기 예보 정보를 이용해서 만들어질 수 있다. 시간의 선택된 기간은 이용가능한 리소스, 수확 요구, 및 다른 팩터를 기초로 선택된 하나일 수 있다. 시간의 선택된 기간은 일 주일, 한 달, 또는 몇몇 다른 적절한 기간의 시간일 수 있다.
토양 조건이 개선될 것으로 기대된다면, 프로세스는 개선에 대해 토양 조건을 기다리고(동작 2410) 상기한 바와 같이 프로세스는 동작 2400으로 되돌아간다. 이 임무는 나중의 시간 기간에서 더 많은 토양 정보를 얻기 위해 이용될 수 있다.
습도 조건이 선택된 시간 기간 내에 개선될 것으로 기대되지 않으면, 나무를 심는 것을 다음 시즌까지 기다릴 수 있는가의 여부에 대해 결정이 이루어진다(동작 2412). 묘목을 심는 것을 다음 시즌까지 기다릴 수 있다면, 프로세스는 종료된다. 그렇지 않으면, 식재 임무는 원하는 식재 밀도 및 습도 조건을 기초로 선택된 묘목을 이용해서 식별되고(동작 2414) 그 후 프로세스가 종료된다. 선택된 식재 밀도는 더 크게 기대되는 사망률을 고려하는 식재 밀도일 수 있다. 동작 2414에서 식재하기 위해 선택된 묘목은 특정 구현에 따라 컨테이너화 묘목(containerized seedlings)일 수 있거나 몇몇 다른 형태의 묘목일 수 있다.
동작 2402을 다시 참조하면, 토양 조건이 충분히 따뜻하지 않다면, 프로세스는 산림 재고조사 임무를 식별하기 위해 동작 2410으로 되돌아간다.
도 25를 참조하면, 임무를 발생시키고 수행하기 위한 의사 결정 프로세스의 플로우차트의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도 25에 도시된 프로세스는 도 10의 산림 관리기(1014)에서 구현될 때 도 17의 의사 결정 프로세스(1700)에 의해 수행될 수 있는 동작의 예이다. 더욱이, 이 도면에 도시된 프로세스는 도 10에서 임무(1030)를 수행하도록 자산(1016)에 의해 이용될 수 있다.
프로세스는 항공기의 그룹으로부터 위치에 센서 유닛을 배치하는 것에 의해 시작한다(동작 2500). 위치는 도 10에서의 산림(1002)의 위치(1006)일 수 있다. 이러한 실례로 되는 예에 있어서, 위치는 나무가 식재되지 않은 산림지(unplanted forest land)일 수 있다. 특정 구현에 따라, 항공기의 그룹에 의해 배치된 센서 유닛은 토양 센서 유닛 또는 다른 형태의 센서 유닛일 수 있다.
다음에, 프로세스는 센서 유닛으로부터 토양 조건에 관한 정보를 수집한다(동작 2502). 센서 유닛으로부터 수신된 정보가 분석된다(동작 2504). 이어 프로세스는 식재 임무 및 식재 임무를 위한 식재 파라미터를 발생시킨다(동작 2506). 이들 식재 파라미터(planting parameters)는 식재 시간(planting time), 이용된 묘목의 형태, 나무의 종, 필요한 비료의 품질, 필요한 비료의 형태, 또는 비식재된 산림 영역에서 나무를 식재하기 위한 다른 적절한 형태의 파라미터일 수 있다.
식재 임무가 수행된다(동작 2508). 시간의 기간 후, 산림에 식재된 나무에 관한 정보가 센서 유닛에 의해 수집된다(동작 2510). 이 정보는 산림에 식재된 묘목의 식재 밀도, 묘목의 성장율, 토양 조건, 또는 다른 형태의 정보를 포함할 수 있다. 센서 유닛으로부터 수신된 정보가 분석된다(동작 2512).
다음에, 재식재(replanting)가 산림의 위치에서 필요로 되는가의 여부에 대해 결정이 이루어진다(동작 2514). 묘목이 원하는 만큼 성장하지 않는 영역에서, 산림이 원하는 만큼 밀집되지 않는 영역에서, 또는 그 조합에서, 재식재가 산림의 빈약한 영역에서 필요로 될 수 있다.
재식재가 필요하다면, 프로세스는 센서 유닛으로부터 수신된 정보의 분석을 기초로 재식재 임무를 발생시킨다(동작 2516). 이 재식재 임무는 재식재의 시간, 이용된 묘목의 형태, 재식재의 위치, 필요한 비료의 품질, 및 다른 파라미터와 같은 파라미터를 포함할 수 있다. 재식재 임무가 수행된다(동작 2518). 다음에, 산림의 다른 위치가 재식재를 필요로 하는가의 여부에 대해 결정이 이루어진다(동작 2520).
산림의 다른 위치가 재식재를 필요로 한다면, 프로세스는 상기한 바와 같이 동작 2516으로 되돌아간다. 그렇지 않으면, 프로세스는 종료된다. 동작 2514를 다시 참조하면, 재식재가 필요로 되지 않으면, 프로세스가 종료된다.
따라서, 실례로 되는 실시예에 따라 무인 항공기의 그룹으로부터 센서 유닛의 배치는 다수의 다른 형태의 임무를 발생시키도록 산림에 관한 정보를 제공한다. 이들 임무는 더욱 용이하고 성공적으로 나무를 식재하고, 나무를 재식재하며, 산림 재고조사를 수행하고, 또는 산림의 위치에서 나무를 수확하도록 수행될 수 있다. 더욱이, 날씨 조건, 토양 조건, 및 다른 팩터가 산림에서 나무를 식재 및 재식재하기 위한 적절한 임무를 발생시키는데 고려될 수 있기 때문에 비용이 감소되게 된다.
도 26을 참조하면, 임무에서 산림 작업을 발생시키고 수행하기 위한 의사 결정 프로세스의 플로우차트의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 도 26에 도시된 프로세스는 도 10에서 산림 관리기(1014)에서 구현될 때 도 18의 의사 결정 프로세스(1800)에 의해 수행될 수 있는 동작의 예이다. 더욱이, 이 도면에 도시된 프로세스는 도 10에서 임무(1030)를 수행하도록 자산(1016)에 의해 이용될 수 있다.
프로세스는 무인 항공기의 그룹으로부터 위치에 센서 유닛을 배치하는 것에 의해 시작한다(동작 2600). 위치는 도 10의 산림(1002)에서의 위치(1006)일 수 있다. 위치는 산림 작업이 수행될 수 있는 산림에서의 위치일 수 있다. 무인 항공기의 그룹에 의해 배치된 센서 유닛은, 특정 구현에 따라, 토양 센서 유닛 또는 다른 형태의 센서 유닛일 수 있다. 무인 항공기의 그룹은 저-비행(low-flying) 무인 항공기일 수 있다. 다른 실례로 되는 예에 있어서, 무인 항공기의 그룹은 무인 지상 운송수단 및 다른 적절한 형태의 운송수단을 포함할 수 있다.
다음에, 프로세스는 센서 유닛으로부터 산림의 나무에 관한 정보를 수집한다(동작 2602). 센서 유닛으로부터 수신된 정보가 분석된다(동작 2604).
이어, 프로세스는 임무를 위한 산림 작업이 산림의 위치에서 수행되어야만 하는가를 결정한다(동작 2606). 산림 작업은 검사(inspection), 코어 샘플링(core sampling), 측정(measuring), 간벌(thinning), 수확(harvesting), 및 다른 적절한 형태의 산림 작업 중 하나일 수 있다. 산림 작업이 수행되어야만 한다면, 이어 프로세스는 장비 및 인원이 산림 작업을 수행하도록 이용가능한가를 결정한다(동작 2608). 장비 및 인원이 이용가능하다면, 프로세스는 산림 작업 임무를 발생시킨다(동작 2610). 산림 작업 임무는 수행에 대해 각 자산(1016)을 위한 과제를 포함할 수 있다. 예컨대, 수확에 따르면, 산림 작업 임무는 장비 및 산림 인원에 의해 수행되는 과제를 특정할 수 있다.
다음에, 산림 작업 임무가 수행된다(동작 2612). 이어 산림의 다른 위치가 수행되어질 산림 작업을 필요로 하는가의 여부에 대해 결정이 이루어진다(동작 2614).
산림의 다른 위치가 수행될 산림 작업을 필요로 한다면, 상기한 바와 같이 프로세스는 동작 2608로 되돌아간다. 그렇지 않으면, 프로세스는 종료된다.
동작 2606을 다시 참조하면, 산림 작업이 수행되어야 하지 않는다면, 프로세스는 종료된다. 동작 2608으로 되돌아가면, 장비 및 인원이 산림 작업을 수행하는데 이용가능하지 않으면, 프로세스는 또한 종료된다.
따라서, 실례로 되는 실시예는 원격 센서 및 자율적 시스템을 이용하는 것에 의해 저 비용으로 광대한 영역에 걸쳐 토양 조건을 측정하는 수단을 제공한다. 특히, 시스템은 비용을 감소시키고 재식림 파라미터(reforestation parameters)의 더 큰 최적화를 통해 묘목 수율을 개선하는 것에 의해 재식림 행위의 생산성을 개선할 수 있다. 이러한 최적화는 식재 이전에 그리고 식재 시에 토양 습도 및 온도 데이터를 더욱 정확하게 하는 것에 의해 가능하게 될 수 있다. 자동화된 시스템은 적시에 비용 효과적 방식으로 컴퓨터 프로그램 및 분석가에 대해 이 데이터를 이용가능하게 만든다.
실례로 되는 실시예의 이용에 따르면, 토양 조건은 의사 결정에 도움을 주도록 실시간으로 이용가능하다. 정보는 식재의 시간, 묘목 형태 선택, 및 재식림 작업을 위한 식재 밀도의 선택을 결정하는데 이용될 수 있다. 무인 항공기에 의해 배치된 센서 유닛 및 다른 형태의 무인 운송수단은 열악한 초기 성장 조건 또는 높은 묘목 사망율에 기인하여 메워져야만 하는 산림의 위치를 결정하도록 산림의 나무의 초기 식재 후의 상태를 모니터할 수 있다.
실례로 되는 실시예가 산림에 나무를 식재 및 재식재하는 것에 의한 인공적인 재생과 관련하여 설명되었음에도 불구하고, 실례로 되는 실시예는 또한 산림에서 나무의 자연적인 재생에 적용할 수 있다. 예컨대, 실례로 되는 실시예는 상태를 모니터하고 뿌리 흡지(root suckering), 그루터기 싹틈(stump sprouting), 자연적인 묘목(natural seedlings), 산림의 자연적인 재생의 다른 적절한 징후에 관한 정보를 제공하는데 이용될 수 있다. 더욱이, 실례로 되는 실시예가 산림에서 식재 및 재식재를 위해 이용될 때, 실례로 되는 실시예는 묘목, 기계적 식재, 노동력 식재, 또는 몇몇 다른 적절한 형태의 산림의 인공적인 재식림을 이용해서 식재에 도움을 줄 수 있다.
부가적으로, 실례로 되는 실시예가 산림 관리 작업을 위해 이용되는 것으로서 설명되었음에도 불구하고, 산림 관리 시스템은 또한 다수의 다른 도메인의 관리에 적용될 수 있다. 이들 도메인은 사람 행위에 기인하는 정밀 농업(precision agriculture), 수문학 연구(hydrological research), 및 토양 염분 레벨을 모니터링하는 것, 노천 광산(open pit mining)과 같은 대규모 건설, 및 다른 적절한 행위를 포함할 수 있다.
다른 도시된 실시예의 플로우차트 및 블록도는 실례로 되는 실시예에서 장치 및 방법의 몇몇 가능한 구현의 구조, 기능, 및 동작을 설명한다. 이와 관련하여, 플로우차트 또는 블록도의 각 블록은 모듈, 세그먼트, 기능, 및/또는 동작 또는 단계의 부분을 나타낼 수 있다. 예컨대, 하나 이상의 블록은 프로그램 코드로서, 하드웨어에서, 또는 프로그램 코드 및 하드웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어에서 구현될 때, 하드웨어는, 예컨대 플로우차트 또는 블록도에서 하나 이상의 동작을 수행하도록 제조 또는 구성된 집적회로의 형태를 취할 수 있다.
실례로 되는 실시예의 몇몇 대안적인 구현에 있어서, 블록에서 주지된 기능 또는 기능들이 도면에서 주지된 순서 외로 야기될 수 있다. 예컨대, 몇몇 경우에 있어서, 연속적으로 도시된 2개의 블록은 실질적으로 동시에 실행될 수 있거나, 포함된 기능성에 따라, 블록은 때때로 반대의 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다른 블록이 플로우차트 또는 블록도에서 도시된 블록에 부가하여 부가될 수 있다.
도 27을 참조하면, 데이터 처리 시스템의 블록도의 도면이 실례로 되는 실시예에 따라 도시된다. 데이터 처리 시스템(2700)은 도 2에서의 컴퓨터 시스템(210), 도 6에서의 콘트롤러(610), 도 8에서의 식별기(810), 및 산림 관리 환경(200) 내의 다른 적절한 장치를 구현하는데 이용될 수 있다.
이러한 실례로 되는 예에 있어서, 데이터 처리 시스템(2700)은, 프로세서 유닛(2704), 메모리(2706), 영구 저장기(2708), 통신 유닛(2710), 입력/출력 유닛(2712), 및 디스플레이(2714) 사이에서 통신을 제공하는, 통신 프레임워크(2702)를 포함한다. 이러한 예에 있어서, 통신 프레임워크는 버스 시스템(bus system)의 형태를 취할 수 있다.
프로세서 유닛(2704)은 메모리(2706)로 로드될 수 있는 소프트웨어를 위한 명령을 실행하도록 기능한다. 프로세서 유닛(2704)은, 특정 구현에 따라, 다수의 프로세서, 다중-프로세서 코어(multi-processor core), 또는 몇몇 다른 형태의 프로세서일 수 있다.
메모리(2706) 및 영구 저장기(2708)는 저장 장치(2716)의 예이다. 저장 장치는, 예컨대, 제한 없이, 데이터, 기능적 형태의 프로그램 코드, 및/또는 잠재적 기반 및/또는 영구적 기반 상의 다른 적절한 정보와 같은, 정보를 저장할 수 있는 소정 개의 하드웨어이다. 저장 장치(2716)는 또한 본 실례로 되는 예에 있어서 컴퓨터 판독가능 저장 장치로 언급될 수 있다. 이들 예에 있어서, 메모리(2706)는, 예컨대 랜덤 억세스 메모리(random access memory) 또는 소정의 다른 적절한 휘발성 또는 비휘발성 저장 장치일 수 있다. 영구 저장기(2708)는, 특정 구현에 따라, 다양한 형태를 취할 수 있다.
예컨대, 영구 저장기(2708)는 하나 이상의 구성요소 또는 장치를 포함할 수 있다. 예컨대, 영구 저장기(2708)는 하드 드라이브, 플래시 메모리, 재기록가능한 광 디스크, 재기록가능한 자기 디스크, 또는 상기의 몇몇 조합일 수 있다. 영구 저장기(2708)에 의해 이용된 매체는 또한 제거가능할 수 있다. 예컨대, 제거가능 하드 드라이브는 영구 저장기(2708)를 위해 이용될 수 있다.
본 실례로 되는 예에 있어서, 통신 유닛(2710)은 다른 데이터 처리 시스템 또는 장치와의 통신에 대해 제공된다. 이들 실례로 되는 예에 있어서, 통신 유닛(2710)은 네트워크 인터페이스 카드(network interface card)이다.
입력/출력 유닛(2712)은 데이터 처리 시스템(2700)에 연결될 수 있는 다른 장치와의 데이터의 입력 및 출력에 대해 허용한다. 예컨대, 입력/출력 유닛(2712)은 키보드, 마우스 및/또는 몇몇 다른 적절한 입력 장치를 통해 사용자 입력을 위한 연결을 제공할 수 있다. 더욱이, 입력/출력 유닛(2712)은 프린터로 출력을 송신할 수 있다. 디스플레이(2714)는 사용자에게 정보를 디스플레이하는 메카니즘을 제공한다.
동작 시스템, 어플리케이션 및/또는 프로그램을 위한 명령은, 통신 프레임워크(2702)를 통해 프로세서 유닛(2704)과의 통신에 있는, 저장 장치(2716)에 위치할 수 있다. 다른 실시예의 프로세스는, 메모리(2706)와 같은, 메모리에 위치될 수 있는, 컴퓨터-구현 명령(computer-implemented instructions)을 이용해서 프로세서 유닛(2704)에 의해 수행될 수 있다.
이들 명령은 프로세서 유닛(2704)의 프로세서에 의해 판독 및 실행될 수 있는 프로그램 코드, 컴퓨터 이용가능 프로그램 코드, 또는 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드로 언급된다. 다른 실시예의 프로그램 코드는, 메모리(2706) 또는 영구 저장기(2708)와 같은, 다른 물리적 또는 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에서 구현될 수 있다.
프로그램 코드(2718)는 선택적으로 제거가능한 컴퓨터 판독가능 매체(2720) 상에 기능적 형태로 위치하고 프로세서 유닛(2704)에 의한 실행을 위해 데이터 처리 시스템(2700) 상으로 로드되거나 데이터 처리 시스템(2700)에 전송될 수 있다. 프로그램 코드(2718) 및 컴퓨터 판독가능 매체(2720)는 이들 실례로 되는 예에 있어서 컴퓨터 프로그램 제품(2722)을 형성한다. 하나의 예에 있어서, 컴퓨터 판독가능 매체(2720)는 컴퓨터 판독가능 저장 매체(2724) 또는 컴퓨터 판독가능 신호 매체(2726)일 수 있다.
이들 실례로 되는 예에 있어서, 컴퓨터 판독가능 저장 매체(2724)는 프로그램 코드(2718)를 전파 또는 전송하는 매체라기 보다는 프로그램 코드(2718)를 저장하는데 이용된 물리적 또는 유형의 저장 장치이다.
대안적으로, 프로그램 코드(2718)는 컴퓨터 판독가능 신호 매체(2726)를 이용해서 데이터 처리 시스템(2700)으로 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 신호 매체(2726)는, 예컨대 프로그램 코드(2718)를 포함하는 전파된 데이터 신호일 수 있다. 예컨대, 컴퓨터 판독가능 신호 매체(2726)는 전자기 신호, 광학 신호, 및/또는 다른 적절한 형태의 신호일 수 있다. 이들 신호는, 무선 통신 링크, 광섬유 케이블, 동축 케이블, 유선, 및/또는 다른 적절한 형태의 통신 링크와 같은, 통신 링크를 거쳐 전송될 수 있다.
데이터 처리 시스템(2700)을 위해 도시된 다른 구성요소는 다른 실시예가 구현될 수 있는 방식에 대해 구조적 제한을 제공하도록 의미하지는 않는다. 다른 실례로 되는 실시예는 데이터 처리 시스템(2700)을 위해 도시된 것에 부가 및/또는 대신하는 구성요소를 포함하는 데이터 처리 시스템에서 구현될 수 있다. 도 27에 도시된 다른 구성요소는 도시된 실례로 되는 예로부터 변경될 수 있다. 다른 실시예는 프로그램 코드(2718)를 실행할 수 있는 소정의 하드웨어 장치 또는 시스템을 이용해서 구현될 수 있다.
따라서, 실례로 되는 실시예는 산림을 관리하기 위한 방법 및 장치를 제공한다. 실례로 되는 예에 있어서, 산림 관리 시스템은 자율적 운송수단으로부터 산림에 관한 정보를 수집하고 사람 오퍼레이터가 산림에 관한 정보를 수집하는 현재 이용되는 시스템보다 더욱 효과적으로 해당 정보를 분석할 수 있다.
더욱이, 실례로 되는 실시예는 또한 산림의 현재 상태를 기초로 임무를 발생시킬 뿐만 아니라 사용자 입력으로부터 임무를 발생시킨다. 이들 임무는 하나 이상의 자율적 운송수단으로 보내질 수 있다. 이들 임무는 정보 수집 또는 산림에서 구현되는 상태 변경을 포함할 수 있다. 정보 수집은 산림을 관리하는 다양한 목적을 위해 수행될 수 있다. 이들 목적은 산림의 건전성을 유지하는 것, 산림의 재고조사를 식별하는 것, 산림에서 안전성 위험을 식별하는 것, 산림에서 불법 행위를 식별하는 것, 그리고 다른 목적을 포함한다. 산림에서 변경되는 상태의 효과는 화재 진압, 해충 방제, 수확, 및 다른 적절한 상태 변경을 포함할 수 있다.
자율적 운송수단의 이용 및 무리에서 과제를 수행함에 있어 서로 협동하는 자율적 운송수단을 갖추는 것의 성능에 따르면, 실례로 되는 예는 정보를 수집하고, 변화에 영향을 미치고, 또는 산림과 관련한 그 조합에 대해 더욱 효과적인 메카니즘을 제공한다.
더욱이, 실례로 되는 예에서 자율적 운송수단 및 센서 시스템의 이용은 현재 가능한 것보다 더욱 정확한 결과를 얻도록 충분한 다수의 위치로부터 정보의 샘플링의 원하는 레벨을 위해 허용될 수 있다. 실례로 되는 실시예는 또한 행위가 현재 가능한 것보다 더욱 적시에 정확할 수 있는 결과에 응답하여 취해질 수 있도록 한다.
더욱이, 실례로 되는 실시예는 관찰의 해석으로부터의 결과가 산림에 관한 정보를 발생시키기 위해 개인에 의해 만들어진다는 문제를 회피할 수 있다. 실례로 되는 실시예에서 무인 운송수단 및 센서 시스템 중 적어도 하나의 이용은 어떻게 정보가 산림에서 개인에 의해 발생되는가에 비해 덜 주관적인 방식으로 발생되는 정보를 초래한다.
더욱이, 본 발명은 이하의 조항 16 내지 20에 따른 실시예를 구비하여 구성될 수 있다.
조항 16
위치(1006)를 관리하기 위한 방법으로, 방법이:
항공기의 그룹으로부터 산림(1002)의 위치(1006)에 토양 센서 유닛(1028)을 배치하는 단계와;
위치(1006)의 토양 센서 유닛(1028)을 이용해서 산림(1002)의 위치(1006)에서 다수의 토양 조건(1017)에 관한 정보(1004)를 발생시키는 단계; 및
분석을 위해 토양 센서 유닛(1028)으로부터 원격 위치(1006)로 정보(1004)를 전송하는 단계;를 갖추어 이루어진다.
조항 17
조항 16의 방법으로:
다수의 토양 조건(1017)에 관한 정보(1004)를 이용해서 다수의 임무(1030)를 식별하는 단계를 더 갖추어 이루어지고, 다수의 임무(1003)는 수확 임무(1034), 식재 임무(1035), 토양 조건 식별 임무, 화재 조건 경고 임무, 산림(1002) 유지보수 임무, 및 산림(1002) 재고조사 임무 중 적어도 하나로부터 선택된다.
조항 18
조항 16의 방법으로, 전송 단계가:
토양 센서 유닛(1028)으로부터 무인 항공기, 유인 지상 운송수단, 및 제어 스테이션 중 적어도 하나로 정보(1004)를 전송하는 단계;를 갖추어 이루어진다.
조항 19
조항 18의 방법으로, 전송 단계가:
토양 센서 유닛(1028)으로부터 송수신기(1526)로 정보(1004)를 전송하는 단계와;
송수신기(1526)로부터 무인 항공기, 유인 지상 운송수단, 및 제어 스테이션 중 적어도 하나로 정보(1004)를 전송하는 단계:를 갖추어 이루어진다.
조항 20
조항 16의 방법으로, 다수의 토양 조건(1017)이 습도(moisture), 온도(temperature), 전도성(conductivity), 질소 함량(nitrogen content), pH, 칼슘 함량(calcium content), 염분 함량(salt content), 및 영양소 함량(nutrient content) 중 적어도 하나를 갖추어 이루어진다.
다른 실례로 되는 실시예의 설명이 도시 및 설명의 목적을 위해 제공되고, 개시된 형태로 포괄되거나 제한되도록 의도하지는 않는다. 많은 변형 및 변경이 당업자에게는 명백할 것이다.
더욱이, 여러 실례로 되는 실시예가 다른 실례로 되는 실시예와 비교해서 다른 특징을 제공할 수 있다. 선택된 실시예 또는 실시예들은 실시예들의 원리, 실제적 적용을 가장 잘 설명하고, 다른 당업자가 고려된 특정 이용에 대해 적합한 다양한 변형을 구비하는 다양한 실시예를 위한 개시를 이해할 수 있도록 하기 위해 선택 및 개시된다.
Claims (15)
- 항공기의 그룹에 의해 배치된 센서 시스템(1024)으로부터 산림(1002)의 위치(1006)에 대한 다수의 토양 조건(1017)과 관련되는 정보(1004)를 수신하고 다수의 토양 조건(1017)을 기초로 임무를 식별하도록 구성된 산림 관리기(1014)를 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제1항에 있어서,
임무가 수확 임무(1034), 식재 임무(1035), 토양 조건 식별 임무, 화재 조건 경고 임무, 산림(1002) 유지보수 임무, 및 산림(1002) 재고조사 임무 중 적어도 하나로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제1항에 있어서,
산림 관리 시스템(1003)이 임무를 수행하기 위해 자산(1016)의 동작과 협동하도록 구성된 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제1항에 있어서,
센서 시스템(1024)이:
위치(1006)에서 토양으로부터 정보(1004)를 발생시키도록 구성된 다수의 지상-기반 센서 유닛(1026)을 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제4항에 있어서,
센서 시스템(1024)이:
다수의 지상-기반 센서 유닛(1026)으로부터 정보(1004)를 수신하고 산림 관리기(1014)로 정보(1004)를 송신하도록 구성된 베이스 스테이션을 더 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제5항에 있어서,
베이스 스테이션이 항공기의 그룹을 통해 산림 관리기(1014)로 정보(1004)를 송신하도록 구성된 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제4항에 있어서,
다수의 지상-기반 센서 유닛(1026)의 지상-기반 센서 유닛이 지상-기반 센서 유닛의 위치(1006), 지상-기반 센서 유닛의 궤적, 및 지상-기반 센서 유닛의 방향 중 적어도 하나에 관한 정보(1004)를 발생시키도록 구성된 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제1항에 있어서,
항공기의 그룹에서의 항공기가 무인 항공기 및 유인 항공기 중 하나로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제1항에 있어서,
다수의 토양 조건(1017)이 습도, 온도, 전도성, 질소 함량, pH, 칼슘 함량, 염분 함량, 및 영양소 함량 중 적어도 하나를 구비하여 구성되는 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 위치(1006)에 배치되도록 구성되고, 위치(1006)에서 다수의 토양 조건(1017)에 관한 정보(1004)를 발생시키며, 무선 통신 링크(132)를 이용해서 정보(1004)를 전송하는 센서 유닛과;
센서 유닛을 운반하고 위치(1006)에 센서 유닛을 배치하도록 구성된 항공기의 그룹;을 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제10항에 있어서,
센서 유닛이 위치(1006)로 항공기의 그룹에서의 항공기로부터 항공 투하되도록 구성된 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제10항에 있어서,
무선 통신 링크(132)를 거쳐 위치(1006)의 센서 유닛으로부터 정보(1004)를 수신하고 다른 무선 통신 링크를 거쳐 원격 위치(1006)로 정보(1004)를 송신하도록 구성된 베이스 스테이션을 더 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제12항에 있어서,
베이스 스테이션에 태양 전력 발생 시스템에 의해 전력이 공급되는 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 제10항에 있어서,
항공기의 그룹에 의해 배치된 센서 유닛으로부터 산림(1002)의 위치(1006)에 대한 다수의 토양 조건(1017)에 관한 정보(1004)를 수신하고 다수의 토양 조건(1017)을 기초로 임무를 식별하는 산림 관리기(1014)를 더 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 산림 관리 시스템(1003).
- 위치(1006)를 관리하기 위한 방법으로, 방법이:
항공기의 그룹으로부터 산림(1002)의 위치(1006)에 토양 센서 유닛(1028)을 배치하는 단계와;
위치(1006)의 토양 센서 유닛(1028)을 이용해서 산림(1002)의 위치(1006)에서 다수의 토양 조건(1017)에 관한 정보(1004)를 발생시키는 단계; 및
분석을 위해 토양 센서 유닛(1028)으로부터 원격 위치(1006)로 정보(1004)를 전송하는 단계;를 갖추어 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치(1006)를 관리하기 위한 방법.
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