RU2013119900A - Способ автоматизированного управления состоянием посевов - Google Patents

Способ автоматизированного управления состоянием посевов Download PDF

Info

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
Application number
RU2013119900/13A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2537912C2 (ru
Inventor
Илья Михайлович Михайленко
Original Assignee
Государственное научное учреждение Агрофизический научно-исследовательский институт Российской академии сельскохозяйственных наук (ГНУ АФИ Россельхозакадемии)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное научное учреждение Агрофизический научно-исследовательский институт Российской академии сельскохозяйственных наук (ГНУ АФИ Россельхозакадемии) filed Critical Государственное научное учреждение Агрофизический научно-исследовательский институт Российской академии сельскохозяйственных наук (ГНУ АФИ Россельхозакадемии)
Priority to RU2013119900/13A priority Critical patent/RU2537912C2/ru
Publication of RU2013119900A publication Critical patent/RU2013119900A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2537912C2 publication Critical patent/RU2537912C2/ru

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)

  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.
RU2013119900/13A 2013-04-29 2013-04-29 Способ автоматизированного управления состоянием посевов RU2537912C2 (ru)

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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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