RU2018144365A - Прогноз урожая и эффективность использования света - Google Patents

Прогноз урожая и эффективность использования света Download PDF

Info

Publication number
RU2018144365A
RU2018144365A RU2018144365A RU2018144365A RU2018144365A RU 2018144365 A RU2018144365 A RU 2018144365A RU 2018144365 A RU2018144365 A RU 2018144365A RU 2018144365 A RU2018144365 A RU 2018144365A RU 2018144365 A RU2018144365 A RU 2018144365A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
greenhouse
plant
tmfw
acy
radiation
Prior art date
Application number
RU2018144365A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2018144365A3 (ru
Inventor
Менахем ДИНАР
Омри МОРАГ
Original Assignee
Паскаль Текнолоджиз Эгрикалчер Кооперэйтив Сосаети Лтд.
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 Паскаль Текнолоджиз Эгрикалчер Кооперэйтив Сосаети Лтд. filed Critical Паскаль Текнолоджиз Эгрикалчер Кооперэйтив Сосаети Лтд.
Publication of RU2018144365A publication Critical patent/RU2018144365A/ru
Publication of RU2018144365A3 publication Critical patent/RU2018144365A3/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01GHORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00Botany in general
    • A01G7/04Electric or magnetic or acoustic treatment of plants for promoting growth
    • A01G7/045Electric or magnetic or acoustic treatment of plants for promoting growth with electric lighting

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Botany (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Greenhouses (AREA)
  • Cultivation Of Plants (AREA)

Claims (45)

1. Система прогнозирования фактического урожая культуры (ACY) в теплице, содержащая:
- множество блоков взвешивания, причем блоки взвешивания распределены в теплице, каждый из блоков взвешивания присоединен к единичному растению или группе растений и содержит средство для взвешивания растения или группы растений, блоки взвешивания подвешены на приподнятом проводе на одном конце и подключены к верхнему концу растения или группы растений на противоположном конце;
- сеть связи, содержащую средство для передачи веса растения или группы растений от блоков взвешивания к центральному блоку; и
- центральный блок, содержащий:
- средство для приема, сохранения, обработки и анализа данных, принятых от блоков взвешивания через сеть связи;
- специализированный фильтр для идентификации изменений в весе растений и различения между PCC (продуктивным вычисленным компонентом) и VCC (вегетативным вычисленным компонентом) упомянутого веса;
- программный инструментальный компонент, который выполнен с возможностью определения отношения между VCC и PCC, которые образуют суммарный измеренный сырой вес (TMFW) растений в реальном времени;
- программный инструментальный компонент, который выполнен с возможностью вычисления вклада светового излучения от естественных и необязательных искусственных источников в урожай культуры с аппроксимацией полиномиальным уравнением для идентификации соотношения между суммарной величиной упомянутого светового излучения и упомянутым TMFW, причем упомянутая аппроксимация полиномиальным уравнением принимает упомянутое световое излучение и создает упомянутый TMFW;
- программный инструментальный компонент, который выполнен с возможностью генерации предыдущего прогноза суммарного излучения, который будет применяться в конкретной теплице с конкретным географическим положением, геометрической формой и типом покрытия на конкретных видах растений в теплице в течение периода времени выращивания упомянутых конкретных видов растений, и осуществления дополнительных характеризации и определения соотношения между упомянутым излучением и накопленной производительностью растительной культуры в течение периода времени выращивания, причем упомянутый программный инструментальный компонент выполнен с возможностью обеспечения прогнозирования упомянутых PCC и VCC упомянутого периода времени выращивания с учетом данных роста самого недавнего периода роста, предшествующего упомянутому периоду времени выращивания упомянутых конкретных видов растений в упомянутой конкретной теплице; и
- программный инструментальный компонент, который выполнен с возможностью осуществления предсказания и прогнозирования фактического урожая культуры (ACY) в течение будущего периода времени на основании измеренного упомянутого TMFW растений, VCC и PCC и выделения ресурсов для получения предсказанного ACY, причем упомянутый программный инструментальный компонент выполнен с возможностью вычисления соотношения между упомянутыми ACY и TMFW с помощью уравнения полиномиальной аппроксимации для получения упомянутых предсказания и прогнозирования.
2. Система по п. 1, в которой упомянутый специализированный блок управления обратной связью содержит:
- программный инструментальный компонент, выполненный с возможностью сбора и анализа обработанных и необработанных данных, принятых от упомянутого средства для приема, сохранения, обработки и анализа данных; и
- программный инструмент оптимизации, выполненный с возможностью оптимизации распределения упомянутого ACY внутри теплицы для упомянутых конкретных видов растений, расположенных на упомянутой конкретной площади в теплице, причем упомянутые компоненты программного инструмента оптимизации выполнены с возможностью генерации набора исполнимых действий и рекомендаций для коррекции и модификации различных параметров управления внутри теплицы.
3. Система по п. 2, в которой упомянутые данные содержат данные измеренного веса растений, извлеченные упомянутые параметры VCC, PCC и TMFW, текущие и прогнозируемые данные излучения и ACY теплицы, условия локальной окружающей среды и общие климатические данные, принятые от упомянутого центрального блока и датчиков, распределенных внутри теплицы и/или внешних баз данных.
4. Система по п. 2, в которой упомянутые параметры содержат рекомендованные параметры распределения температуры и влажности окружающей среды.
5. Система по п. 4, дополнительно содержащая, по меньшей мере, одно устройство источника искусственного светового излучения распределенный в теплице, причем упомянутые параметры дополнительно содержат интенсивность искусственного излучения и рекомендованную конфигурацию распределения упомянутых устройств источника искусственного света.
6. Система по п. 5, в которой упомянутое, по меньшей мере, одно устройство источника искусственного светового излучения распределенный в теплице действует согласно упомянутому прогнозированию упомянутого ACY.
7. Система по п. 5, в которой упомянутое, по меньшей мере, одно устройство источника искусственного светового излучения управляется вручную.
8. Система по п. 5, в которой упомянутое, по меньшей мере, одно устройство источника искусственного светового излучения автоматически управляется средством коротковолновой связи.
9. Система по п. 1, в которой упомянутый центральный блок выполнен с возможностью предсказания ACY в упомянутой теплице с известными условиями климата, окружающей среды и роста на основании упомянутых параметров TMFW, VCC и PCC.
10. Система по п. 1, в которой упомянутые VCC и PCC определяются путем прямого измерения снижения веса упомянутой культуры, причем упомянутое измерение осуществляется сразу после действия отбора, причем измеренные значения упомянутых VCC и PCC поступают на упомянутый программный инструментальный компонент для определения отношения между VCC и PCC, которые образуют TMFW растений в реальном времени.
11. Система по п. 1, в которой упомянутый короткий период составляет от трех до четырех недель вперед на основании накопленных предыдущих данных, полученных из конкретной теплицы и/или множества теплиц.
12. Система по п. 1, в которой упомянутый центральный блок дополнительно выполнен с возможностью создания планирования операций, предназначенных для посадки, выращивания, уборки урожая, упаковки, отгрузки и продажи выбранного количества упомянутых культур в выбранный сезон конкретного года на основании упомянутого прогнозирования упомянутого ACY.
13. Система по п. 1, в которой упомянутый прогноз излучения измеряется метеорологическими станциями.
14. Система по п. 1, в которой упомянутый прогноз излучения оценивается из средних значений излучения, вычисленных из локальных экспериментальных измерений излучения, осуществляемых в положении теплицы в течение нескольких лет.
15. Система по п. 1, в которой изменения локальной температуры в теплице измеряются согласно изменениям в системе источников излучения и нагрева в теплице.
16. Способ прогнозирования ACY выбранных видов культур в теплице, причем упомянутый способ содержит этапы, на которых:
- распределяют множество блоков взвешивания в теплице, причем каждый из блоков взвешивания присоединен к единичному растению или группе растений и содержит средство для взвешивания растения или группы растений, блоки взвешивания подвешены на приподнятом проводе на одном конце и подключены к верхнему концу растения или группы растений на противоположном конце;
- развертывают сеть связи в теплице, причем сеть связи содержит средство для передачи веса растения или группы растений от блоков взвешивания к центральному блоку;
- соединяют упомянутые блоки взвешивания с упомянутым центральным блоком через упомянутую сеть связи; и
- осуществляют следующие операции в упомянутом центральном блоке:
- сбор данных, содержащих TMFW на заданной частоте дискретизации по времени;
- классификацию упомянутых данных согласно положению и id теплицы, типу растения и технологии измерения;
- разделение между операционными задачами уборки урожая культуры и дефолиации с помощью временного фильтра;
- извлечение вычисленных параметров VCC и PCC по отдельности;
- сбор накопленных данных излучения вне и внутри теплицы;
- сбор данных о конкретном положении теплицы, геометрической форме и типе покрытия;
- анализ и вычисление соотношения полиномиальной аппроксимации между интенсивностью упомянутого излучения и TMFW;
- повторное вычисление упомянутого соотношения по отдельности заново для каждого экспериментального периода времени для устранения собственных экспериментальных изменений, которые особенно выражены между разными периодами времени выращивания;
- вычисление соотношения полиномиальной аппроксимации между ACY и упомянутым TMFW;
- повторное вычисление упомянутого соотношения между упомянутыми TMFW и ACY заново для каждого из упомянутых разных экспериментальных периодов времени;
- генерирование коэффициентов полиномиальной аппроксимации между интенсивностью упомянутого излучения и TMFW и между упомянутыми TMFW и ACY; и
- прогнозирование упомянутого ACY и TMFW по времени на основании упомянутых коэффициентов полиномиальной аппроксимации в течение периода времени 3-4 недели вперед.
17. Способ по п. 16, дополнительно содержащий этап, на котором собирают данные о спецификациях и типе искусственного светового излучения.
18. Способ по п. 16, дополнительно содержащий этап, на котором модифицируют параметры условий окружающей среды, интенсивность источника и распределение искусственного излучения для оптимизации будущего урожая культуры в теплице.
RU2018144365A 2016-05-18 2017-05-17 Прогноз урожая и эффективность использования света RU2018144365A (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662337923P 2016-05-18 2016-05-18
US62/337,923 2016-05-18
PCT/IL2017/050552 WO2017199253A1 (en) 2016-05-18 2017-05-17 Yield forecast and light use efficiency

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2018144365A true RU2018144365A (ru) 2020-06-18
RU2018144365A3 RU2018144365A3 (ru) 2020-09-02

Family

ID=60324928

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018144365A RU2018144365A (ru) 2016-05-18 2017-05-17 Прогноз урожая и эффективность использования света

Country Status (4)

Country Link
EP (1) EP3457835A4 (ru)
CA (1) CA3024419C (ru)
RU (1) RU2018144365A (ru)
WO (1) WO2017199253A1 (ru)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109615148B (zh) * 2018-12-29 2023-04-28 航天信息股份有限公司 一种确定玉米气象产量的方法和系统
JP7342541B2 (ja) 2019-09-06 2023-09-12 オムロン株式会社 ハウス管理システム、ハウス管理装置、ハウス管理方法及びプログラム
CN112115414B (zh) * 2020-07-16 2023-10-24 华东师范大学 一种广布种分布范围的预测方法
CN112904920B (zh) * 2021-01-15 2022-05-10 康子秋 一种预测温室作物光合作用干物质产量的方法
CN116596141B (zh) * 2023-05-18 2024-01-19 淮阴工学院 一种基于物联网与多模型耦合的板蓝根产量预测系统

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140288850A1 (en) * 2011-10-30 2014-09-25 Paskal Technologies Agriculture Cooperative LTD. Self-learning of plant growth strategy in a greenhouse
KR20140145782A (ko) * 2013-06-14 2014-12-24 한국전자통신연구원 작물 성장 관리 장치 및 그 방법
EP2823703A1 (en) * 2013-07-10 2015-01-14 Heliospectra AB Method and system for controlling growth of a plant
US20150089867A1 (en) * 2013-10-02 2015-04-02 Intelligent Light Source, LLC Intelligent light sources to enhance plant response

Also Published As

Publication number Publication date
EP3457835A1 (en) 2019-03-27
WO2017199253A1 (en) 2017-11-23
RU2018144365A3 (ru) 2020-09-02
EP3457835A4 (en) 2020-01-29
CA3024419A1 (en) 2017-11-23
CA3024419C (en) 2021-03-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2018144365A (ru) Прогноз урожая и эффективность использования света
US11647700B2 (en) Method for monitoring growth of plants and generating a plant grow schedule
US10798891B2 (en) Controlling agricultural production areas
Casadesús et al. A general algorithm for automated scheduling of drip irrigation in tree crops
CA2851129C (en) Self-learning of plant growth strategy in a greenhouse
JP2022508999A (ja) 植物の成長を制御するシステム
JP2021056573A (ja) 作物成長予測プログラム、作物成長予測方法および作物成長予測装置
Park et al. A layered features analysis in smart farm environments
CN204742292U (zh) 一种烟草虫害测报系统
Brinkhoff et al. Soil moisture forecasting for irrigation recommendation
WO2018081853A1 (en) Controlling agricultural production areas
CN114365682A (zh) 一种设施栽培土壤水分预测方法、装置及电子设备
CA2761682C (en) Real-time process for targeting trait phenotyping of plant breeding experiments
KR102355211B1 (ko) 농작물 재배 모니터링 시스템
Robinson et al. Precision irrigation management of apple with an apple-specific Penman-Monteith model
JP7335459B2 (ja) 調整された育成プロトコル目標値を用いる実験
CN116046687A (zh) 一种农作物生长过程监测方法、设备及介质
Robinson et al. Studies in precision crop load management of apple
EP4340590B1 (en) Greenhouse environment optimisation
Tepkasetkul et al. Exploring the Best Environmental Conditions for the Growth of Butterhead Lettuce in a Closed System
WO2021011991A1 (en) Local productivity prediction and management system
Kisekka Orchard Water Management
CN117151335A (zh) 一种农业实验监控管理方法和系统
Canales et al. Data management in drip irrigation monitoring for vineyards in pot by weighing lysimeter
Bartzanas et al. Online professional irrigation scheduling system for greenhouse crops

Legal Events

Date Code Title Description
FA92 Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted)

Effective date: 20210420