RU2020123108A - Устройство для определения относящейся к сельскому хозяйству информации - Google Patents
Устройство для определения относящейся к сельскому хозяйству информации Download PDFInfo
- Publication number
- RU2020123108A RU2020123108A RU2020123108A RU2020123108A RU2020123108A RU 2020123108 A RU2020123108 A RU 2020123108A RU 2020123108 A RU2020123108 A RU 2020123108A RU 2020123108 A RU2020123108 A RU 2020123108A RU 2020123108 A RU2020123108 A RU 2020123108A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- data
- agricultural
- area
- sensor
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/12—Sunshine duration recorders
-
- 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
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Ecology (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Soil Sciences (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
Claims (32)
1. Устройство (10) для определения относящейся к сельскому хозяйству информации в сельскохозяйственной окружающей среде, содержащее:
- блок (20) ввода; и
- блок (30) обработки данных;
причем блок ввода выполнен с возможностью обеспечения блока обработки данных по меньшей мере одним изображением сельскохозяйственной территории, причем по меньшей мере одно изображение было получено по меньшей мере одним искусственным спутником и/или по меньшей мере одним летательным аппаратом так, что по меньшей мере одно изображение было получено сквозь значительную толщину атмосферы Земли, причем по меньшей мере одно изображение соответствует по меньшей мере одному участку сельскохозяйственной территории так, что каждое изображение из по меньшей мере одного изображения соответствует отличному участку сельскохозяйственной территории; и причем по меньшей мере одно изображение содержит дистанционно полученные данные об интенсивности отражения, относящиеся к нескольким признакам на поверхности земли;
причем изображение из по меньшей мере одного изображения представляет собой первый участок сельскохозяйственной окружающей среды;
причем блок ввода выполнен с возможностью обеспечения блока обработки данных по меньшей мере данными одного датчика, относящимися к первому участку сельскохозяйственной окружающей среды, при этом данные по меньшей мере одного датчика были получены по меньшей мере одним наземным и/или по меньшей мере одним приземным датчиком;
причем блок обработки данных выполнен с возможностью реализации модели распространения излучения в атмосфере, которая использует по меньшей мере один параметр модели, при этом по меньшей мере один параметр модели содержит по меньшей мере один коэффициент рассеяния в атмосфере;
причем блок обработки данных выполнен с возможностью определения по меньшей мере одного уточненного параметра модели, при этом определение включает использование модели распространения излучения, дистанционно полученных данных об интенсивности отражения изображения первого участка и данных по меньшей мере одного датчика, относящихся к первому участку; и
причем блок обработки данных выполнен с возможностью определения по меньшей мере одной относящейся к сельскому хозяйству информации для области осмотра по меньшей мере одного участка, причем определение включает использование модели распространения излучения, по меньшей мере одного уточненного параметра модели и изображения из по меньшей мере одного изображения, то есть области осмотра по меньшей мере одного участка.
2. Устройство по п. 1, причем по меньшей мере один параметр модели содержит по меньшей мере один коэффициент поглощения в атмосфере.
3. Устройство по одному из пп. 1, 2, причем по меньшей мере один параметр модели содержит по меньшей мере одно состояние поляризации излучения, распространяющегося сквозь атмосферу.
4. Устройство по одному из пп. 1-3, причем область осмотра представляет собой первый участок, и блок обработки данных выполнен с возможностью определения уточненного изображения первого участка, при этом определение включает использование модели распространения излучения и по меньшей мере одного уточненного параметра модели и полученного изображения первого участка.
5. Устройство по одному из пп. 1-4, причем область осмотра представляет собой второй участок из нескольких участков, который отличается от первого участка, и причем изображение из по меньшей мере одного изображения представляет собой второй участок, и при этом блок обработки данных выполнен с возможностью определения уточненного изображения второго участка, причем определение включает использование модели распространения излучения и по меньшей мере одного уточненного параметра модели и полученного изображения второго участка.
6. Устройство по одному из пп. 1-5, причем данные по меньшей мере одного датчика содержат данные датчика об интенсивности отражения, относящиеся по меньшей мере к одному из нескольких признаков на поверхности земли.
7. Устройство по п. 6, причем дистанционно полученные данные об интенсивности отражения содержат спектральные данные, и данные датчика об интенсивности отражения содержат спектральные данные.
8. Устройство по одному из пп. 6, 7, причем по меньшей мере изображение от одного датчика содержит данные датчика об интенсивности отражения.
9. Устройство по одному из пп. 1-8, причем данные по меньшей мере одного датчика содержат одно или несколько из: данных температуры; данных о давлении воздуха; данных о влажности; состава воздуха; данных о плотности аэрозоля; состава аэрозоля; состава частиц; спектральных данных, относящихся к солнечному свету, падающему на первый участок.
10. Устройство по одному из пп. 1-9, причем по меньшей мере один параметр модели содержит одно или несколько из: данных температуры; данных о давлении воздуха; данных о влажности; состава воздуха; данных о плотности аэрозоля; состава аэрозоля; состава частиц.
11. Устройство по одному из пп. 1-10, причем определение по меньшей мере одной относящейся к сельскому хозяйству информации для области осмотра включает определение по меньшей мере одного показателя биомассы.
12. Устройство по одному из пп. 1-11, причем первое изображение было получено по сути в то же время, что и данные по меньшей мере от одного датчика.
13. Устройство по одному из пп. 1-11, причем область осмотра представляет собой участок, который отличается от первого участка, и при этом изображение из по меньшей мере одного изображения, то есть области осмотра, было получено по сути в то же время, что и данные по меньшей мере от одного датчика.
14. Система (100) для определения относящейся к сельскому хозяйству информации в сельскохозяйственной окружающей среде, содержащая:
- по меньшей мере один наземный и/или по меньшей мере один приземный датчик (ПО);
- устройство (10) для определения относящейся к сельскому хозяйству информации в сельскохозяйственной окружающей среде по одному из предыдущих пунктов; и
- блок (120) вывода;
причем по меньшей мере один наземный и/или по меньшей мере один приземный датчик выполнен с возможностью получать данные по меньшей мере от одного датчика; и причем, блок вывода выполнен с возможностью выводить по меньшей мере одну относящуюся к сельскому хозяйству информацию.
15. Способ (200) определения относящейся к сельскому хозяйству информации в сельскохозяйственной окружающей среде, который включает:
а) обеспечение (210) блока обработки данных по меньшей мере одним изображением сельскохозяйственной территории, причем по меньшей мере одно изображение было получено по меньшей мере одним искусственным спутником и/или по меньшей мере одним летательным аппаратом так, что по меньшей мере одно изображение было получено сквозь значительную толщину атмосферы Земли, причем по меньшей мере одно изображение соответствует по меньшей мере одному участку сельскохозяйственной территории так, что каждое изображение из по меньшей мере одного изображения соответствует отличному участку сельскохозяйственной территории; и при этом по меньшей мере одно изображение содержит дистанционно полученные данные об интенсивности отражения, относящиеся к нескольким признакам на поверхности земли; и при этом изображение из по меньшей мере одного изображения представляет собой первый участок сельскохозяйственной окружающей среды;
б) обеспечение (220) блока обработки данных по меньшей мере данными одного датчика, относящимися к первому участку сельскохозяйственной окружающей среды, причем данные по меньшей мере от одного датчика были получены по меньшей мере одним наземным и/или по меньшей мере одним приземным датчиком;
в) реализацию (230) блоком обработки данных модели распространения излучения в атмосфере, которая использует по меньшей мере один параметр модели, причем по меньшей мере один параметр модели содержит по меньшей мере один коэффициент рассеяния в атмосфере;
г) определение (240) блоком обработки данных по меньшей мере одного уточненного параметра модели, при этом определение включает использование модели распространения излучения, дистанционно полученных данных об интенсивности отражения изображения первого участка и данных по меньшей мере от одного датчика, относящихся к первому участку; и
д) определение (250) блоком обработки данных по меньшей мере одной относящейся к сельскому хозяйству информации для области осмотра по меньшей мере одного участка, при этом определение включает использование модели распространения излучения, по меньшей мере одного уточненного параметра модели и изображения из по меньшей мере одного изображения, которое представляет собой область осмотра по меньшей мере одного участка.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP17209557.2 | 2017-12-21 | ||
| EP17209557 | 2017-12-21 | ||
| PCT/EP2018/084156 WO2019121097A1 (en) | 2017-12-21 | 2018-12-10 | Apparatus for determining agricultural relevant information |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2020123108A true RU2020123108A (ru) | 2022-01-21 |
| RU2020123108A3 RU2020123108A3 (ru) | 2022-03-16 |
Family
ID=60781878
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020123108A RU2020123108A (ru) | 2017-12-21 | 2018-12-10 | Устройство для определения относящейся к сельскому хозяйству информации |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20210173120A1 (ru) |
| EP (1) | EP3726951B1 (ru) |
| CN (1) | CN111565556A (ru) |
| AR (1) | AR114004A1 (ru) |
| BR (1) | BR112020012552A2 (ru) |
| RU (1) | RU2020123108A (ru) |
| WO (1) | WO2019121097A1 (ru) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11925308B2 (en) * | 2018-02-16 | 2024-03-12 | Board Of Supervisors Of Louisiana State University And Agricultural And Mechanical College | Ionizing radiation-free dental imaging by near-infrared fluorescence, and related systems |
| JP2022538597A (ja) * | 2019-06-28 | 2022-09-05 | ビーエーエスエフ アグロ トレードマークス ゲーエムベーハー | センサフュージョン |
| CN112700453B (zh) * | 2020-12-14 | 2023-04-07 | 山东贵合信息科技有限公司 | 一种基于物联网的农业用水水质监管方法及设备、介质 |
| CN114051810A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-02-18 | 上海联适导航技术股份有限公司 | 一种无人驾驶高精度农机施肥控制方法、系统及智慧农机 |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4560279A (en) * | 1978-10-17 | 1985-12-24 | Kouns Charles W | Optical method for remote determination of the geological nature of a homogeneous surface |
| DE10002880C1 (de) * | 2000-01-10 | 2001-06-13 | Norsk Hydro As | Verfahren und Vorrichtung zum Kontrollieren und Beeinflussen des Pflanzenzustandes durch Pflanzenzustandsinformationen |
| US7068816B1 (en) * | 2002-01-15 | 2006-06-27 | Digitalglobe, Inc. | Method for using remotely sensed data to provide agricultural information |
| FR2988486B1 (fr) * | 2012-03-26 | 2014-03-21 | Centre Nat Rech Scient | Procede d'etude de l'atmosphere multi-lignes de visee |
| US9396528B2 (en) * | 2013-03-15 | 2016-07-19 | Digitalglobe, Inc. | Atmospheric compensation in satellite imagery |
| US9449244B2 (en) * | 2013-12-11 | 2016-09-20 | Her Majesty The Queen In Right Of Canada, As Represented By The Minister Of National Defense | Methods for in-scene atmospheric compensation by endmember matching |
| US9792557B2 (en) * | 2015-01-14 | 2017-10-17 | Accenture Global Services Limited | Precision agriculture system |
| US9140824B1 (en) * | 2015-01-23 | 2015-09-22 | Iteris, Inc. | Diagnosis and prediction of in-field dry-down of a mature small grain, coarse grain, or oilseed crop using field-level analysis and forecasting of weather conditions, crop characteristics, and observations and user input of harvest condition states |
| US11062223B2 (en) * | 2015-12-02 | 2021-07-13 | The Climate Corporation | Forecasting field level crop yield during a growing season |
| JP6885394B2 (ja) * | 2016-03-31 | 2021-06-16 | 日本電気株式会社 | 情報処理システム、情報処理装置、シミュレーション方法およびシミュレーションプログラム |
-
2018
- 2018-12-10 CN CN201880081441.5A patent/CN111565556A/zh active Pending
- 2018-12-10 BR BR112020012552-0A patent/BR112020012552A2/pt active IP Right Grant
- 2018-12-10 WO PCT/EP2018/084156 patent/WO2019121097A1/en unknown
- 2018-12-10 EP EP18815695.4A patent/EP3726951B1/en active Active
- 2018-12-10 US US16/770,352 patent/US20210173120A1/en active Pending
- 2018-12-10 RU RU2020123108A patent/RU2020123108A/ru unknown
- 2018-12-20 AR ARP180103774A patent/AR114004A1/es unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2019121097A1 (en) | 2019-06-27 |
| US20210173120A1 (en) | 2021-06-10 |
| RU2020123108A3 (ru) | 2022-03-16 |
| AR114004A1 (es) | 2020-07-08 |
| CN111565556A (zh) | 2020-08-21 |
| EP3726951B1 (en) | 2023-09-06 |
| BR112020012552A2 (pt) | 2020-11-24 |
| EP3726951A1 (en) | 2020-10-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2020123108A (ru) | Устройство для определения относящейся к сельскому хозяйству информации | |
| Jackson et al. | An assessment of the impact of antishattering tips and artifact removal techniques on cloud ice size distributions measured by the 2D cloud probe | |
| Dabrowa et al. | A global study of volcanic infrasound characteristics and the potential for long-range monitoring | |
| Kratz et al. | The fast longwave and shortwave flux (FLASHFlux) data product: Single-scanner footprint fluxes | |
| CN105044039B (zh) | 一种根据激光雷达数据自动反演水平能见度的方法 | |
| Noh et al. | Influence of biogenic pollen on optical properties of atmospheric aerosols observed by lidar over Gwangju, South Korea | |
| Turner et al. | Water vapor observations in the ARM Program | |
| Pandit et al. | Characteristics of cirrus clouds and tropical tropopause layer: Seasonal variation and long-term trends | |
| David et al. | Evaluation of stratospheric ozone, temperature, and aerosol profiles from the LOANA lidar in Antarctica | |
| Protat et al. | Obtaining best estimates for the microphysical and radiative properties of tropical ice clouds from TWP-ICE in situ microphysical observations | |
| Chiliński et al. | Comparison of columnar, surface, and UAS profiles of absorbing aerosol optical depth and single-scattering albedo in South-East Poland | |
| Inoue et al. | Application of cloud particle sensor sondes for estimating the number concentration of cloud water droplets and liquid water content: case studies in the Arctic region | |
| KR20110087206A (ko) | 다파장 레이저 산란 신호를 이용한 물체의 물성분 특성 측정 장치 및 방법 | |
| Ksanfomality | Mobility and other features of hypothetical Venusian fauna | |
| RU2531765C1 (ru) | Способ отслеживания границы зоны "лес-тундра" | |
| Ravi Kiran et al. | Balloon-borne aerosol–cloud interaction studies (BACIS): field campaigns to understand and quantify aerosol effects on clouds | |
| KR101886539B1 (ko) | 월면 영상분석을 이용한 지상에서의 야간 에어로졸 탐지 시스템 및 탐지 방법 | |
| Emetere et al. | exploring the challenges confronting the West Africa climate system | |
| Miller et al. | Two new multirotor UAVs for glaciogenic cloud seeding and aerosol measurements within the CLOUDLAB project | |
| Strandgren | The life cycle of anvil cirrus clouds from a combination of passive and active satellite remote sensing | |
| Balugin et al. | An Optical Backscattersonde for Balloon Aerological Measurements | |
| Yingbin et al. | Application of TERRA/MODIS images, TM images and weather data to assess the effect of cold damage on rice yield | |
| Beyon et al. | Noise whitening in airborne wind profiling with a pulsed 2-micron coherent Doppler lidar at NASA Langley Research Center | |
| Li et al. | Polarimetric remote sensing of atmospheric particulate pollutants | |
| Brus et al. | Atmospheric aerosol, gases and meteorological parameters measured during the LAPSE-RATE campaign |