RU2013119900A - Способ автоматизированного управления состоянием посевов - Google Patents
Способ автоматизированного управления состоянием посевов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2013119900A RU2013119900A RU2013119900/13A RU2013119900A RU2013119900A RU 2013119900 A RU2013119900 A RU 2013119900A RU 2013119900/13 A RU2013119900/13 A RU 2013119900/13A RU 2013119900 A RU2013119900 A RU 2013119900A RU 2013119900 A RU2013119900 A RU 2013119900A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- parameters
- soil
- field
- technological
- average
- Prior art date
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Способ автоматизированного управления состоянием посевов, включающий в себя операции по получению информации о физических свойствах, химическом составе почвы и о погодных условиях на сельскохозяйственном поле, а также информации о фактическом урожае за предыдущий год на каждом малом фрагменте сельскохозяйственного поля, сопоставляемой с сигналами системы определения пространственных координат во время уборки урожая, использование математических моделей влияния почвенных и климатических факторов на конечный урожай, производство расчетов по параметрам основных технологий перед посевом растений и проведение технологических воздействий в реальном времени в соответствии с этими расчетами для каждого малого фрагмента сельскохозяйственного поля, при этом перед началом периода вегетации определяют оптимальную программу изменения средних по полю показателей развития растений и параметров почвенной среды путем поиска максимума по параметрам технологических операций критерия оптимальности, учитывающего разность между стоимостью урожая и затратами на его получение, в реальном времени при рабочим проходе сельскохозяйственной машины с орудиями измеряют ее пространственные координаты, периодически фиксируют сигналы от метеостанции о температуре окружающего воздуха, уровне солнечной радиации, интенсивности осадков, по измеренной информации уточняют параметры моделей растений и почвенной среды, для каждого малого фрагмента поля сравнивают измеренные значения показателей развития растений и параметров почвенной среды с их оптимальными средними значениями, по результатам сравнения формируют поп�
Claims (1)
- Способ автоматизированного управления состоянием посевов, включающий в себя операции по получению информации о физических свойствах, химическом составе почвы и о погодных условиях на сельскохозяйственном поле, а также информации о фактическом урожае за предыдущий год на каждом малом фрагменте сельскохозяйственного поля, сопоставляемой с сигналами системы определения пространственных координат во время уборки урожая, использование математических моделей влияния почвенных и климатических факторов на конечный урожай, производство расчетов по параметрам основных технологий перед посевом растений и проведение технологических воздействий в реальном времени в соответствии с этими расчетами для каждого малого фрагмента сельскохозяйственного поля, при этом перед началом периода вегетации определяют оптимальную программу изменения средних по полю показателей развития растений и параметров почвенной среды путем поиска максимума по параметрам технологических операций критерия оптимальности, учитывающего разность между стоимостью урожая и затратами на его получение, в реальном времени при рабочим проходе сельскохозяйственной машины с орудиями измеряют ее пространственные координаты, периодически фиксируют сигналы от метеостанции о температуре окружающего воздуха, уровне солнечной радиации, интенсивности осадков, по измеренной информации уточняют параметры моделей растений и почвенной среды, для каждого малого фрагмента поля сравнивают измеренные значения показателей развития растений и параметров почвенной среды с их оптимальными средними значениями, по результатам сравнения формируют поправки к средним оптимальным значениям параметров технологических воздействий, для каждого малого фрагмента поля определяют размер общего технологического воздействия, складывающегося из оптимального среднего и локальной поправки, которое по модемной связи передают в форме задания бортовому регулятору орудия машины, осуществляющего технологическое воздействие, отличающийся тем, что для повышения величины и надежности процесса формирования урожая при существенном уменьшении объемов ручного труда, затрачиваемого на измерения, информацию о физических свойствах, химическом составе почвы и растений получают периодическим отбором проб на малых тестовых площадках, расположенных рядом с основным полем, на которых возделывается одна и та же культура, как и на основном поле, и которые отличаются друг от друга разными фиксированными уровнями технологических воздействий, одновременно с отборами проб на тестовых площадках средствами авиационного дистанционного зондирования формируют мультиспектральные изображения тестовых площадок и основного поля, по полученной спектральной информации и отобранным пробам уточняют математическую модель оптических измерений, отражающую связь состояния посевов и почвенной среды на тестовых площадках с параметрами отражения во всех используемых спектрах, по спектральной информации, полученной по всей площади основного поля, посредством математической модели оптических измерений оценивают состояние посевов и почвенной среды на основном поле для каждого момента времени измерения, по полученным оценкам и сигналам от метеостанции о температуре окружающего воздуха, уровне солнечной радиации и интенсивности осадков, уточняют параметры математических моделей состояния посевов и почвенной среды, по которым затем уточняют оптимальную программу изменения средних по полю показателей развития растений и параметров почвенной среды, в реальном времени, при рабочих проходах технологических машин одновременно с измерением пространственных координат повторно формируют мультиспектральную картину всей площади основного поля, по которой с заданным шагом пространственной дискретизации оценивают состояние посевов и почвенной среды, полученные оценки на отдельных малых фрагментах поля сравнивают с их оптимальными средними значениями, полученными при формировании оптимальной программы изменения средних по полю показателей развития растений и параметров почвенной среды, по результатам сравнения формируют поправки к средним оптимальным значениям параметров технологических воздействий и для каждого малого фрагмента поля определяют размер общего технологического воздействия, складывающегося из оптимального среднего и локальной поправки в заданной пространственной координате.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013119900/13A RU2537912C2 (ru) | 2013-04-29 | 2013-04-29 | Способ автоматизированного управления состоянием посевов |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013119900/13A RU2537912C2 (ru) | 2013-04-29 | 2013-04-29 | Способ автоматизированного управления состоянием посевов |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2013119900A true RU2013119900A (ru) | 2014-11-10 |
RU2537912C2 RU2537912C2 (ru) | 2015-01-10 |
Family
ID=53288357
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2013119900/13A RU2537912C2 (ru) | 2013-04-29 | 2013-04-29 | Способ автоматизированного управления состоянием посевов |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2537912C2 (ru) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113295208A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-08-24 | 天津现代职业技术学院 | 一种智慧农业种植数据监测方法 |
CN115328242A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-11-11 | 山东华邦农牧机械股份有限公司 | 基于远程控制的养殖环境智能调节系统 |
CN115443826A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-09 | 江苏里下河地区农业科学研究所 | 一种用于健苗培育的精细化光调控方法及系统 |
CN117250161A (zh) * | 2023-11-17 | 2023-12-19 | 黑龙江省农业科学院黑河分院 | 一种大豆耐盐碱鉴定池的实时监测系统 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11062223B2 (en) * | 2015-12-02 | 2021-07-13 | The Climate Corporation | Forecasting field level crop yield during a growing season |
RU2643258C2 (ru) * | 2016-05-31 | 2018-01-31 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Агрофизический научно-исследовательский институт" (ФГБНУ АФИ) | Способ и устройство одновременного дифференцированного внесения сыпучих агрохимикатов и сева |
RU2650534C2 (ru) * | 2016-08-15 | 2018-04-16 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Агрофизический научно-исследовательский институт" (ФГБНУ АФИ) | Способ дифференцированного управления орошением посевов и устройство для его осуществления |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2242716C2 (ru) * | 2003-01-31 | 2004-12-20 | Московский государственный университет леса | Способ идентификации типов растительности |
RU2264703C2 (ru) * | 2003-10-27 | 2005-11-27 | Государственное научное учреждение Агрофизический научно-исследовательский институт Россельхозакадемии | Способ автоматизированного управления формированием урожая |
-
2013
- 2013-04-29 RU RU2013119900/13A patent/RU2537912C2/ru active
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113295208A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-08-24 | 天津现代职业技术学院 | 一种智慧农业种植数据监测方法 |
CN115443826A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-09 | 江苏里下河地区农业科学研究所 | 一种用于健苗培育的精细化光调控方法及系统 |
CN115443826B (zh) * | 2022-09-05 | 2023-11-07 | 江苏里下河地区农业科学研究所 | 一种用于健苗培育的精细化光调控方法及系统 |
CN115328242A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-11-11 | 山东华邦农牧机械股份有限公司 | 基于远程控制的养殖环境智能调节系统 |
CN117250161A (zh) * | 2023-11-17 | 2023-12-19 | 黑龙江省农业科学院黑河分院 | 一种大豆耐盐碱鉴定池的实时监测系统 |
CN117250161B (zh) * | 2023-11-17 | 2024-02-13 | 黑龙江省农业科学院黑河分院 | 一种大豆耐盐碱鉴定池的实时监测系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2537912C2 (ru) | 2015-01-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2013119900A (ru) | Способ автоматизированного управления состоянием посевов | |
US11291172B2 (en) | Methods and systems for irrigation guidance | |
Zheng et al. | Detection of rice phenology through time series analysis of ground-based spectral index data | |
US10937148B2 (en) | System and method for monitoring crops | |
CN109982559A (zh) | 控制农业生产区域 | |
CN102954816B (zh) | 作物长势的监测方法 | |
CN111241912A (zh) | 一种基于机器学习算法的多植被指数的水稻产量估测方法 | |
Meng et al. | Corn yield forecasting in northeast china using remotely sensed spectral indices and crop phenology metrics | |
CN103760872A (zh) | 精细化农业农作物生长告警与干预装置 | |
Manfron et al. | Estimating inter-annual variability in winter wheat sowing dates from satellite time series in Camargue, France | |
Ozdemir et al. | Precision Viticulture tools to production of high quality grapes. | |
CN114331753A (zh) | 农事智能化的方法、装置及控制设备 | |
CN114694047A (zh) | 一种玉米播种质量的评价方法及装置 | |
CN106248146A (zh) | 一种小麦白粉病预报方法及其装置 | |
Pandey et al. | Discrimination of sugarcane crop and cane yield estimation using Landsat and IRS resourcesat satellite data | |
Plaščak et al. | An overview of precision irrigation systems used in agriculture | |
CN107491724B (zh) | 一种冬小麦穗分化期识别方法及装置 | |
Kim et al. | Examining impact of weather factors on apple yield | |
CN116011812A (zh) | 一种基于农业物联网的气象灾害预警系统及方法 | |
Ji et al. | Using NDVI time series curve change rate to estimate winter wheat yield | |
Moukomla et al. | Mapping rice paddy fields in semiarid northeastern Thailand using Sentinel-1 and-2 time series data and phenological clustering | |
Rosenberg et al. | Are thermal images adequate for irrigation Management | |
CN110736710A (zh) | 一种基于ndvi时间序列的玉米产量评估方法 | |
CN109918826A (zh) | 一种基于关键物候期多源植被参量的水稻估产方法 | |
RU2003131542A (ru) | Способ автоматизированного управления формированием урожая |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PD4A | Correction of name of patent owner |