RO130713B1 - Sistem automat gis pentru realizarea hărţilor cu distribuţia speciilor de buruieni - Google Patents
Sistem automat gis pentru realizarea hărţilor cu distribuţia speciilor de buruieni Download PDFInfo
- Publication number
- RO130713B1 RO130713B1 ROA201500202A RO201500202A RO130713B1 RO 130713 B1 RO130713 B1 RO 130713B1 RO A201500202 A ROA201500202 A RO A201500202A RO 201500202 A RO201500202 A RO 201500202A RO 130713 B1 RO130713 B1 RO 130713B1
- Authority
- RO
- Romania
- Prior art keywords
- weed
- weed species
- distribution
- species
- maps
- Prior art date
Links
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
- A01B—SOIL WORKING IN AGRICULTURE OR FORESTRY; PARTS, DETAILS, OR ACCESSORIES OF AGRICULTURAL MACHINES OR IMPLEMENTS, IN GENERAL
- A01B39/00—Other machines specially adapted for working soil on which crops are growing
- A01B39/12—Other machines specially adapted for working soil on which crops are growing for special purposes, e.g. for special culture
- A01B39/18—Other machines specially adapted for working soil on which crops are growing for special purposes, e.g. for special culture for weeding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Mining
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Soil Sciences (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Catching Or Destruction (AREA)
- Transplanting Machines (AREA)
- Breeding Of Plants And Reproduction By Means Of Culturing (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
Invenția se referă la un sistem automat destinat cartării, georefențierii și elaborării hărților în sistem GIS privind distribuția speciilor de buruieni din culturile agricole.
Sunt cunoscute, sisteme care determină suprafața acoperită de buruieni, de exemplu sistemul WeedSeeker realizat de firma Homburg - Holland, care constă în emiterea unui fascicul IR-VIS, captarea și analizarea fascicolului reflectat și identificarea plantelor verzi pe baza căreia se dă comanda deschiderii sau închiderii unei electrovalve.
Se mai cunoaște soluția tehnică din brevetul US 2003/187560 Method and apparatus for precision agricultura! operations utilizing real time kinetic global positioning systems care are in vedere o metodă și un aparat destinate îmbunătățirii tehnologiilor agricole prin utlizarea unor sistem de poziționare foarte precise. Sistemul GPS-RTK este utilizat la controlul vehiculelor semi sau complet autonome în operațiuni de plantare a semințelor, de eradicare a buruienilor sau aplicarea de îngrășăminte/pesticide cu precizie ridicată. Dezavantajul acestei metode și aparat constă în faptul că soluția prezentată nu face descriminarea și clasificarea speciilor de buruieni, nu identifică speciile de buruieni și nu generează hărți cu distribuția spațială a fiecărei specii de buruieni.
Este cunoscută de asemenea soluția tehnică din documentul 129049 B1, Sistem automat de precizie pentru erbicidarea diferențiată a buruienilor din culturile agricole'. Sistemul autopropulsat are următoarea componență: un șasiu autopropulsat, un sistem de discriminare si clasificare compus dintr-o cameră video pentru achiziția imaginilor și o unitate centrală cu caracteristici tehnico-funcționale ce permit utilizarea pe vehicul, un hard-disk extern, un sistem de georeferențiere și ghidare la care se cuplează o antena GPS, un receiver pentru corecția RTK si un modem GSM. Acest sistem automat administrează erbicidele în funcție de grupa biologică (monocotiledonate/dicotiledonate) a buruienilor și realizează o bază de date cu distribuția grupelor de buruieni în interiorul solelor, permițând evaluarea ulterioară a eficienței tratamentelor aplicate. Dezavantajul acestui sistem automat este acela că clasifică buruienile în funcție de grupa biologica (monocotiledonate/dicotiledonate), nu face separarea, discriminarea și clasificarea buruienilor pe specii și nu generează harți cu distribuția spațială a fiecărei specii de buruieni.
Mai este cunoscut, din documentul US 2009/0210119 A1, un sistem pentru tratarea diferențiată a buruienilor din culturile de plante prăsitoare, care are prevăzute 3 camere video, câte una pentru fiecare rând de plante, montate în fața tractorului, imaginile preluate fiind transmise la o unitate centrală, unde prin analiza vitezei de deplasare și a imaginilor colectate, este alcătuită harta zonei analizate, cu reprezentarea plantelor sau părților de plantă ce trebuie tratate, fiind luată decizia privind tratamentul adecvat, în funcție de cele observate, respectiv buruiană, plată de cultură, sol.
Dezavantajele acestor sisteme constau în faptul că:
- nu efectuează o analiză spectrală și de formă a covorului vegetal, pe baza căreia să discrimineze și să clasifice speciile de buruieniș;
- nu identifică speciile de buruieni, ci numai existența/absența zonelor acoperite de buruieni;
- nu pot elabora hărțile GIS cu distribuția speciilor de buruieni.
Problema tehnică pe care invenția își propune să o rezolve constă în realizarea unui sistem automat care să permită cartarea, georefențierea și elaborarea hărților de distribuție a speciilor de buruieni în sistem GIS.
Sistemul automat GIS pentru realizarea hărților cu distribuția speciilor de buruieni, rezolvă această problemă tehnică și înlătură dezavantajele menționate, prin aceea că realizarea in regim automat a hărților cu distribuția speciilor de buruieni se bazează pe soluția inovativă a discriminării si identificării univoce a fiecărei specii de buruiana pe baza caracteristicilor lor spectrale specifice, fluorescentei și formei,într-o unitate de prelucrare date 1 pe baza unui algoritm multicriterial și respectiv elaborarea de modele specifice speciei de buruiană, in care pentru georefențiere folosește un sistem GPS-RTK care primește corecții 3 de la Rețeaua Națională de Georefențiere, pentru o precizie ridicată.
Sistemul automat GIS pentru realizarea hărților cu distribuția speciilor de buruieni, 5 conform invenției, se constituie dintr-un subsistem de diferențiere și clasificare buruieni alcătuit dintr-o cameră video pentru achiziția imaginilor și o unitate de prelucrare date pe care 7 rulează un soft dedicat pentru diferențiere, clasificare si identificarea pe baza caracteristicilor spectrale specifice, fluorescentei și analizei de formă, precum și un alt soft de elaborare a 9 modelelor specifice de buruieni - coordonate GPS-RTK, care cuplează informațiile privind specia de buruieni cu coordonatele GPS-RTK primite de la un subsistem de georeferențiere 11 alcătuit dintr-o antenă GPS care primește informații satelitare, un modem radio GSM pentru corecții de la Rețeaua Națională de Georefențiere și un receiver GPS-RTK care geore- 13 ferențiază fiecare imagine achiziționată la o precizie RTK, informația specifică privind specia de buruieni și coordonatele GPS-RTK fiind transmisă către o unitate de stocare date pentru 15 o utilizare ulterioară sau printr-un modem radio GSM în timp real către serverul central localizat în fermă și compus dintr-un modem radio GSM și o unitate pe care rulează un soft 17 GIS, sistemul putând fi utilizat pe vehicule dedicate sau pe orice tractor agricol.
Sistemul automat GIS pentru realizarea hărților cu distribuția speciilor de buruieni, 19 prezintă următoarele avantaje:
- realizează separarea, clasificarea discriminarea si identificarea speciilor de buruieni, 21 pe baza caracteristicilor spectrale specifice, fluorescentei si analizei de formă;
- realizează georeferențierea cu precizie a distribuției spațiale a fiecărei specii de 23 buruieni;
- analizează și elaborează în timp real a modelelor specifice buruieni - coordonate 25 GPS-RTK;
- realizează automat hărțile de distribuție a populațiilor de buruieni; 27
- permite stabilirea erbicidelor aplicate în funcție de speciile identificate;
- permite aplicarea diferențiată a erbicidelor în funcție de specie, la nivelul mașinilor 29 automate de distribuție de precizie.
Se dă, în continuare, un exemplu de realizare a invenției în legătură și cu fig. 1...3, 31 care reprezintă:
- fig. 1, sistem automat GIS pentru realizarea hărților cu distribuția speciilor de 33 buruieni - schema funcțională;
- fig. 2, sistem automat GIS pentru realizarea hărților cu distribuția speciilor de 35 buruieni - schema de amplasare pe tractorul agricol;
- fig. 3, sistem automat GIS pentru realizarea hărților cu distribuția speciilor de 37 buruieni - diagrama logică a funcționării.
Sistemul automat GIS pentru realizarea hărților cu distribuția speciilor de buruieni, 39 conform invenției este compus dintr-un subsistem A de diferențiere și clasificare buruieni alcătuit dintr-o cameră 1 video pentru achiziția imaginilor și o unitate 2 de prelucrare date pe 41 care rulează un soft dedicat pentru diferențiere, clasificare si identificarea univocă a speciei de buruiană, pe baza caracteristicilor spectrale specifice, fluorescentei și analizei de formă, 43 precum și un alt soft de elaborare a modelelor specifice de buruieni - coordonate GPS-RTK, care cuplează informațiile privind specia de buruieni cu coordonatele GPS-RTK primite de 45 la un subsistem B de georeferențiere alcătuit dintr-o antenă 3 GPS care primește informații satelitare, un modem 4 radio GSM pentru corecții de la Rețeaua Națională de Georefențiere 47 și un receiver 5 GPS-RTK care georeferențiază fiecare imagine achiziționată la o precizie
RTK, informația specifică privind specia de buruieni și coordonatele GPS-RTK fiind transmisă către o unitate 6 de stocare date pentru o utilizare ulterioară sau printr-un modem 7 radio GSM în timp real către serverul C central localizat în fermă și compus dintr-un modem 8 radio GSM și o unitate 9 pe care rulează un soft GIS, sistemul putând fi utilizat pe vehicule dedicate sau pe orice tractor agricol.
La nivelul subsistemului A de diferențiere și clasificare buruieni, după achiziția și filtrarea imaginii multispectrale prin intermediul camerei video 1, informația este transmisa unității 2 unde conform unui algoritm multicriterial specific, aceasta este procesată, diferențiat în funcție de semnătura spectrală specifică fiecărei buruieni, fluorescentă și formă, ceea ce permite clasificarea și identificarea univoca a fiecărei specii de buruieni prin compararea cu baza de date de semnătură spectrală, cu baza de date referențiale fluorescentă si respectiv cu baza de date șabloane formă. Ulterior, prin cuplarea datelor privind specia de buruieni identificată cu datele de georeferențiere de la subsistemul B, sunt elaborate modelelor specifice specie de buruiană - coordonate GPS-RTK, care pot fi stocate în unitatea 6 sau pot fi transmise direct la serverul C central.
Algoritmul multicriterial specific, operează astfel: fiecare specie de buruiană are pentru fiecare din cele 3 criterii un interval de variație, iar dacă prin comparația cu caracteristicile standard din baza de date, se încadrează în interval, specia va primi valoarea “True”, iar dacă nu, specia se încadrează în valoarea logică “False”. Numai în cazul în care toate cele 3 rezultate sunt “True”, rezultatul final este “True”. Într-o cultură agricolă, sunt circa 12-15 de specii onocotiledonate și 30-40 de specii dicotiledonate, iar algoritmul prezentat anterior se aplică pentru fiecare specie în parte.
În baza modelelor specifice specie de buruiană - coordonate GPS-RTK determinate, serverul C central elaborează automat hărțile privind distribuția populațiilor de buruieni, rapoarte privind gradul de îmburuienare total pe specii și pe grupe de buruieni, gradul de acoperire a solului cu buruieni, evoluția în timp a distribuției populațiilor de buruieni, permițând gestionarea ulterioară a bazei de date create, pentru luarea deciziilor privind sortimentul de erbicide utilizat și permițând încărcarea datelor într-o unitate de comandă și control a unei mașini automate de distribuție de precizie diferențiată a erbicidelor, conform cerințelor agriculturii de precizie.
Claims (1)
- Sistem automat GIS pentru realizarea hărților cu distribuția speciilor de buruieni com- 3 pus dintr-o cameră video (1) pentru achiziția de imagini, un subsistem (B) de georeferențiere, alcătuit dintr-o antenă (3) GPS, un modem (4) GPRS/radio și un receptor (5) GPS-RTK 5 montate pe vehicule agricole și un server central (C) localizat în fermă alcătuit dintr-un modem (8) GPRS/radio și o unitate (9) de prelucrare date pe care rulează un soft GIS cu 7 funcția de elaborare automată de hărți privind distribuția populațiilor de buruieni pentru erbicidarea automată diferențiată pe specii de buruieni, caracterizat prin aceea că mai are în 9 componență un subsistem (A) de diferențiere și clasificare buruieni, astfel încât imaginile achiziționate și filtrate de către camera (1) video sunt procesate, prelucrate și diferențiate de 11 către o unitate (2) de prelucrare date pe baza unui algoritm care clasifică și identifică fiecare specie de buruiană în funcție de semnătura spectrală specifică fiecărei buruieni, prin 13 fluorescență și formă, prin compararea cu informațiile din bazele de date de semnătură spectrală, referențiale fluorescență și respectiv de șabloane formă, iar prin cuplarea cu informațiile 15 furnizate de subsistemul (B) elaborează modele specifice specie de buruiană - coordonate GPS-RTK care stau la baza întocmirii hărților cu distribuția speciilor de buruieni. 17
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| ROA201500202A RO130713B1 (ro) | 2015-03-19 | 2015-03-19 | Sistem automat gis pentru realizarea hărţilor cu distribuţia speciilor de buruieni |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| ROA201500202A RO130713B1 (ro) | 2015-03-19 | 2015-03-19 | Sistem automat gis pentru realizarea hărţilor cu distribuţia speciilor de buruieni |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RO130713A0 RO130713A0 (ro) | 2015-11-27 |
| RO130713B1 true RO130713B1 (ro) | 2023-05-30 |
Family
ID=54601474
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ROA201500202A RO130713B1 (ro) | 2015-03-19 | 2015-03-19 | Sistem automat gis pentru realizarea hărţilor cu distribuţia speciilor de buruieni |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RO (1) | RO130713B1 (ro) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11727680B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-15 | Deere & Company | Predictive map generation based on seeding characteristics and control |
| US11844311B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11845449B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11849672B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11849671B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11983009B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-05-14 | Deere & Company | Map generation and control system |
Families Citing this family (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11079725B2 (en) | 2019-04-10 | 2021-08-03 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11467605B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-10-11 | Deere & Company | Zonal machine control |
| US11178818B2 (en) | 2018-10-26 | 2021-11-23 | Deere & Company | Harvesting machine control system with fill level processing based on yield data |
| US11653588B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-05-23 | Deere & Company | Yield map generation and control system |
| US11957072B2 (en) | 2020-02-06 | 2024-04-16 | Deere & Company | Pre-emergence weed detection and mitigation system |
| US11589509B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-02-28 | Deere & Company | Predictive machine characteristic map generation and control system |
| US11240961B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-02-08 | Deere & Company | Controlling a harvesting machine based on a geo-spatial representation indicating where the harvesting machine is likely to reach capacity |
| US11672203B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-06-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control |
| US11641800B2 (en) | 2020-02-06 | 2023-05-09 | Deere & Company | Agricultural harvesting machine with pre-emergence weed detection and mitigation system |
| CA3134436A1 (en) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | Basf Agro Trademarks Gmbh | Targeted weed control with chemical and mechanical means |
| US11778945B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-10-10 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
| US11234366B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-02-01 | Deere & Company | Image selection for machine control |
| US11477940B2 (en) | 2020-03-26 | 2022-10-25 | Deere & Company | Mobile work machine control based on zone parameter modification |
| US11889788B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive biomass map generation and control |
| US11825768B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11711995B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-01 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11675354B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-06-13 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11871697B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
| US11474523B2 (en) | 2020-10-09 | 2022-10-18 | Deere & Company | Machine control using a predictive speed map |
| US11874669B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11946747B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-04-02 | Deere & Company | Crop constituent map generation and control system |
| US11895948B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control based on soil properties |
| US11635765B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-04-25 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11650587B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-05-16 | Deere & Company | Predictive power map generation and control system |
| US11927459B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-03-12 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11889787B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive speed map generation and control system |
-
2015
- 2015-03-19 RO ROA201500202A patent/RO130713B1/ro unknown
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11727680B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-15 | Deere & Company | Predictive map generation based on seeding characteristics and control |
| US11844311B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11845449B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Map generation and control system |
| US11849672B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
| US11849671B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
| US11983009B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-05-14 | Deere & Company | Map generation and control system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RO130713A0 (ro) | 2015-11-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RO130713B1 (ro) | Sistem automat gis pentru realizarea hărţilor cu distribuţia speciilor de buruieni | |
| Torres-Sánchez et al. | Mapping the 3D structure of almond trees using UAV acquired photogrammetric point clouds and object-based image analysis | |
| US11968973B2 (en) | Method for applying a spray to a field based on analysis of evaluation portion of monitored field section | |
| US11974567B2 (en) | Method for applying a spray onto a field | |
| Mulla et al. | Historical evolution and recent advances in precision farming | |
| CN111582055B (zh) | 一种无人机的航空施药航线生成方法及系统 | |
| US20230292647A1 (en) | System and Method for Crop Monitoring | |
| Esau et al. | Machine vision smart sprayer for spot-application of agrochemical in wild blueberry fields | |
| EP4218381A1 (de) | Erstellung digitaler bearbeitungskarten | |
| EP3782467B1 (de) | Verfahren zum identifizieren von beikräutern innerhalb einer definierten pflanzenreihe einer landwirtschaftlichen fläche | |
| WO2020140491A1 (zh) | 谷物处理自动驾驶系统及其自动驾驶方法和路径规划方法 | |
| US9719973B2 (en) | System and method for analyzing the effectiveness of an application to a crop | |
| WO2017071928A1 (de) | Verfahren und informationssystem zum erkennen zumindest einer auf einem feld angepflanzten pflanze | |
| Schuster et al. | Comparison of vision-based and manual weed mapping in sugar beet | |
| DE102011078292A1 (de) | Verfahren und Vorrichtung zum Erzeugen einer Befahrbarkeitskarte eines Umgebungsbereiches eines Fahrzeuges | |
| DE102011078290A1 (de) | Verfahren und Vorrichtung zum Klassifizieren eines Umgebungsbereiches eines Fahrzeuges | |
| Liebisch et al. | Flourish-A robotic approach for automation in crop management | |
| DE102015221092A1 (de) | Verfahren und Informationssystem zum Erfassen zumindest eines Pflanzenparameterdatensatzes einer auf einem Feld wachsenden Pflanze | |
| CN109814551A (zh) | 谷物处理自动驾驶系统、自动驾驶方法以及自动识别方法 | |
| WO2020011318A1 (en) | A system for use when performing a weeding operation in an agricultural field | |
| DE102018222623A1 (de) | Verfahren zur automatisierten Bewässerung von Pflanzen | |
| Avtar et al. | Applications of UAVs in plantation health and area management in Malaysia | |
| Lakshmi et al. | A Review on Developing Tech-Agriculture using Deep Learning Methods by Applying UAVs | |
| US20230401703A1 (en) | Apparatus, systems and methods for image plant counting | |
| Dean et al. | Winter beans: the use of an unmanned aerial vehicle for monitoring and prediction of crop performance |