RU2650534C2 - Method of differentiated management of crops irrigation and device for its implementation - Google Patents

Method of differentiated management of crops irrigation and device for its implementation Download PDF

Info

Publication number
RU2650534C2
RU2650534C2 RU2016133563A RU2016133563A RU2650534C2 RU 2650534 C2 RU2650534 C2 RU 2650534C2 RU 2016133563 A RU2016133563 A RU 2016133563A RU 2016133563 A RU2016133563 A RU 2016133563A RU 2650534 C2 RU2650534 C2 RU 2650534C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
irrigation
soil
model
unit
norms
Prior art date
Application number
RU2016133563A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2016133563A (en
Inventor
Илья Михайлович Михайленко
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Агрофизический научно-исследовательский институт" (ФГБНУ АФИ)
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 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Агрофизический научно-исследовательский институт" (ФГБНУ АФИ) filed Critical Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Агрофизический научно-исследовательский институт" (ФГБНУ АФИ)
Priority to RU2016133563A priority Critical patent/RU2650534C2/en
Publication of RU2016133563A publication Critical patent/RU2016133563A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2650534C2 publication Critical patent/RU2650534C2/en

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G25/00—Watering gardens, fields, sports grounds or the like
    • A01G25/16—Control of watering

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

FIELD: agriculture.
SUBSTANCE: group of inventions refers to the field of agriculture and can be used in irrigation of crops. Method of differentiated irrigation management includes the measurement of soil moisture and meteorological parameters, analysis of the mathematical model of soil moisture reserves and the definition of irrigation norms. Mathematical model of the dynamics of the reserve of soil moisture includes the total biomass and crude mass of plants and is supplemented by a model of the relationship between the parameters of plant biomass and their optical reflectance. Parameters of biomass and moisture reserve in the soil at all elementary sites of the field are estimated by means of aerial remote sensing data and mathematical models used. Based on the parameters obtained, the optimum average irrigation rate and irrigation rates for individual elementary areas are determined. Device for the differential management of irrigation of crops contains a multispectral remote sensing device, multichannel block for the formation of optimum irrigation norms and a control unit for the motion of the sprinkler. Remote sensing device is based on an unmanned aerial vehicle. Irrigation nozzles sprinkler equipped with controlled shut-off valves, flow meters and local regulators irrigation norms. Specified moisture regime of crops is provided.
EFFECT: accuracy of determining irrigation norms is increased.
7 cl, 8 dwg

Description

Изобретение относится к области мелиорации сельского хозяйства, в частности к способам и техническим средствам для орошения посевов сельскохозяйственных культур.The invention relates to the field of land reclamation of agriculture, in particular to methods and technical means for irrigation of agricultural crops.

Известен способ управления орошением посевов сельскохозяйственных культур, заключающийся в определении расчетной поливной нормы на основании информации о физических параметрах почвы, таких как γ - объемная масса почвы в расчетном слое, т/м3; hпр - расчетная глубина промачивания почвы, м; βнв - влажность почвы при наименьшей влагоемкости (НВ), % от сухой массы; βо - предполивная (допустимая) влажность почвы, % от сухой массы, и использовании расчетного соотношенияA known method of controlling irrigation of crops of crops, which consists in determining the estimated irrigation rate based on information about the physical parameters of the soil, such as γ is the bulk soil mass in the calculation layer, t / m 3 ; h CR - estimated depth of soil wetting, m; HB β - moisture soil at field capacity (MD),% of dry weight; β about - pre-irrigation (permissible) soil moisture,% of dry weight, and using the estimated ratio

mпр=10γ⋅hпр⋅(βнв-βо),m pr = 10γ⋅h pr ⋅ (β нв -β о ),

где mпр - расчетная поливная норма, т/га; hпр - эмпирический расчетный слой, величина которого зависит от вида орошаемой культуры, состояния агрофона (фазы развития культуры и глубины распространения корневой системы), а также способа полива.where m CR - estimated irrigation rate, t / ha; h pr - empirical calculation layer, the value of which depends on the type of irrigated culture, the state of the agricultural background (phase of development of the culture and the depth of distribution of the root system), as well as the method of irrigation.

Расчетная поливная норма mпр является заданием для поливных машин и имеет одно и тоже значение по всей площади поля.The estimated irrigation norm m ol is a task for irrigation machines and has the same value over the entire field area.

При этом для принятия решения о проведении полива с расчетной поливной нормой mпр измеряют такие метеопараметры, как интенсивность осадков, температуру воздуха, относительную влажность воздуха, скорость ветра на высоте 2 м, по этим параметрам определяют испаряемость влаги и суточное водопотребление в корнеобитаемом слое, по которым принимают решение о проведении полива (Ресурсосберегающие энергоэффективные экологически безопасные технологии и технические средства орошения: справ. - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2015. - 264 с., стр. 42, 58).At the same time, in order to make a decision on irrigation with an estimated irrigation norm of m pr , meteorological parameters such as precipitation intensity, air temperature, relative air humidity, wind speed at a height of 2 m are measured, moisture evaporation and daily water consumption in the root layer are determined by these parameters who decide to carry out irrigation (Resource-saving energy-efficient environmentally friendly technologies and technical irrigation equipment: Ref. - M.: FSINI Rosinformagroteh, 2015. - 264 p., p. 42, 58).

Недостатками данного способа является то, что расчетная поливная норма определяется эмпирическим путем, на основании приближенных физических параметров, что приводит к большим ошибкам. Кроме того, пространственная неоднородность состояния посевов и почвы приводит к дополнительным локальным ошибкам в определении нормы полива. Серьезным недостатком такого способа является то, что принятие решения о проведении полива осуществляется только по метеорологическим параметрам, без учета состояния самого посева. Этот недостаток нарушает принцип оптимальности водного режима сельскохозяйственного поля, на котором все технологические операции, включая поливы, направлены на требуемое изменение состояния посева сельскохозяйственной культуры.The disadvantages of this method is that the estimated irrigation rate is determined empirically, based on approximate physical parameters, which leads to large errors. In addition, the spatial heterogeneity of the state of crops and soil leads to additional local errors in determining the rate of irrigation. A serious drawback of this method is that the decision to carry out irrigation is carried out only by meteorological parameters, without taking into account the state of the sowing itself. This drawback violates the principle of optimality of the water regime of the agricultural field, in which all technological operations, including irrigation, are aimed at the required change in the state of sowing of agricultural crops.

Наиболее близким по технической сущности к заявляемому изобретению в части способа является способ, включающий в себя измерение влажности почвы и метеорологических данных за период, предшествующий очередному поливу, учет гидрологических параметров почвы, математическую модель запасов почвенной влаги и модель прогнозирования межполивных периодов. При этом модель запасов почвенной влаги имеет следующий вид:The closest in technical essence to the claimed invention in terms of the method is a method that includes measuring soil moisture and meteorological data for the period preceding the next irrigation, taking into account the hydrological parameters of the soil, a mathematical model of soil moisture reserves and a forecast model for inter-irrigation periods. Moreover, the model of soil moisture reserves has the following form:

Wi=Wi-1+P-ETcrop(1-kg),W i = W i-1 + P-ET crop (1-k g ),

где Wi - оценка запасов почвенной влаги на момент проведения полива, Wi-1 - оценка запасов почвенной влаги на начало периода времени между поливами, т/га; P - атмосферные осадки за период времени между поливами, т/га; kg - коэффициент капиллярного подпитывания, ETcrop - водопотребление культуры за период между поливами, т/га;where W i - assessment of soil moisture reserves at the time of irrigation, W i-1 - assessment of soil moisture reserves at the beginning of the time period between irrigation, t / ha; P - precipitation for the period between irrigation, t / ha; k g - capillary feeding coefficient, ET crop - crop water consumption for the period between irrigation, t / ha;

а модель прогнозов интервалов времени между поливами имеет следующий вид:and the model for forecasting time intervals between irrigation has the following form:

Figure 00000001
,
Figure 00000001
,

где

Figure 00000002
- прогнозируемый интервал времени между поливами, сут; j - индексы поливов,
Figure 00000003
- среднесуточное потребление влаги растениями, т/га; m - поливная норма, т/га; W a - активные запасы почвенной влаги, которые могут использоваться растениями, т/га.Where
Figure 00000002
- the predicted time interval between irrigation, days; j - watering indices,
Figure 00000003
- average daily moisture consumption by plants, t / ha; m - irrigation rate, t / ha; W a - active soil moisture reserves that can be used by plants, t / ha.

При этом решение о проведении очередного полива в данном способе принимается по сопоставлению оценок почвенной влаги Wi с влагозапасом, соответствующим наименьшей влагоемкости почвы Wнв, а норма полива определяется по разности между ними m=Wнв-Wi. Указанная норма полива и моменты времени его проведения являются общими для всей площади поля (Бородычев В.В., Лытов М.Н. Алгоритм решения задачи управления водным режимом при орошении сельскохозяйственных культур. 2015, Мелиорация и водное хозяйство, №1. С. 8-11, прототип способа).In this case, the decision to conduct the next irrigation in this method is made by comparing the estimates of soil moisture W i with a moisture reserve corresponding to the lowest soil moisture capacity W nv , and the irrigation rate is determined by the difference between them m = W nv -W i . The indicated irrigation rate and the times of its holding are common for the entire field area (Borodychev V.V., Lytov M.N. Algorithm for solving the problem of controlling the water regime in crop irrigation. 2015, Land reclamation and water management, No. 1. P. 8 -11, prototype method).

Недостатками данного способа является то, что в нем не обоснована оценка водопотребления культуры, как общего ETcrop за период между поливами, так и среднесуточного

Figure 00000003
, что приводит к ошибкам в моделировании водозапаса почвы и в прогнозировании интервалов времени между поливами. Кроме того, в данном способе не учитывается состояние посева и динамика его развития, а также пространственная неоднородность состояния посева и почвенной среды. В совокупности эти недостатки приводят к потерям урожая, перерасходу воды и заболачиванию почвы.The disadvantages of this method is that it does not substantiate the assessment of water consumption of the crop, both the total ET crop for the period between irrigation, and the average daily
Figure 00000003
, which leads to errors in modeling the water reserve of the soil and in predicting the time intervals between irrigation. In addition, this method does not take into account the state of sowing and the dynamics of its development, as well as the spatial heterogeneity of the state of sowing and soil environment. Together, these shortcomings lead to crop losses, water overruns and waterlogging.

Известно устройство для орошения посевов (дождевальная машина), включающее самоходные тележки с гидроприводом, дождевальные аппараты, стационарную опору с неподвижной трубой и поворотным коленом, регулирующий клапан. Дождевальные аппараты снабжены регуляторами расходных характеристик. Регулирующий клапан установлен на поворотном колене и снабжен штоком. Шток взаимодействует с направляющей канавкой программного устройства. Программное устройство закреплено на неподвижной трубе в виде диска. В теле диска размещена направляющая канавка, отражающая обратный профиль поля по фронту движения машины. Регуляторы расходных характеристик выполнены в виде гидроуправляемых клапанов (патент РФ №2432737 МПК A01G 25/09, от 10.11.2011). Такое исполнение устройства позволяет корректировать поливную норму с учетом рельефа поля.A device for irrigation of crops (sprinkler machine), including self-propelled carts with hydraulic drive, sprinklers, stationary support with a fixed pipe and a rotary elbow, a control valve. Sprinklers are equipped with flow control regulators. The control valve is mounted on the knee and is equipped with a stem. The stem interacts with the guide groove of the software device. The software device is mounted on a fixed tube in the form of a disk. A guide groove is placed in the body of the disk, reflecting the inverse profile of the field along the front of the machine. Regulators flow characteristics are made in the form of hydraulic valves (RF patent No. 2432737 IPC A01G 25/09, from 10.11.2011). This embodiment of the device allows you to adjust the irrigation rate taking into account the topography of the field.

Недостатками данного устройства является то, что в нем отсутствует блок определения нормы полива с учетом состояния почвы и посевов, а коррекция нормы полива по рельефу поля не учитывает пространственную неоднородность состояния посева и почвенной среды.The disadvantages of this device is that it does not have a unit for determining the irrigation rate taking into account the state of the soil and crops, and the correction of the irrigation rate according to the relief of the field does not take into account the spatial heterogeneity of the state of the crop and soil environment.

Наиболее близким по технической сущности к заявляемому устройству является устройство, включающее в себя блок автоматизированного управления многоопорной дождевальной машиной фронтального действия точного полива с установленными на тележках с электроприводом трубопроводами правого и левого крыльев машины, блоком синхронизации движения по курсу с направляющим тросом и блоком управления скоростью движения машины. Входы микропроцессорного блока управления соединены с таймером, системой стабилизации курса, системой синхронизации тележек в линию, датчиками пути, задатчиком нормы полива, задатчиком длины участка полива, расходомером и манометром, установленным на трубопроводе, а выходы микропроцессорного блока управления соединены с электрогидрозадвижкой, частотным преобразователем, контактором, приборами синхронизации тележек в линию и приборами стабилизации курса левого и правого крыльев, через вакуум-насос с входом насоса, выход которого через электрогидрозадвижку и расходомер соединен с трубопроводом. Микропроцессорный блок управления соединен с входом-выходом Интерфейсного устройства. Сигнал с выхода частотного преобразователя подается на электропривод левого и правого крыльев машины, а выход контактора соединен через электродвигатель с входом насоса. Сигнал, полученный с измерителей влажности, установленных на орошаемом участке поля, поступает на систему управления поливом через GLONASS-спутник, сигнал с системы управления поливом через GLONASS-спутник передается на вход-выход GLONASS-приемника, выход которого через блок анализа сигналов соединен с микропроцессорным блоком управления, выход которого соединен с GLONASS-приемником (патент РФ №2522526 МПК A01G 26/16, A01G 25/09, G01N 25/56 от 20.07.2014, прототип устройства).The closest in technical essence to the claimed device is a device that includes a unit for automated control of a multisupport sprinkler front-acting precision irrigation machine with pipelines of the right and left wings of the machine mounted on electric carts, a heading synchronization unit with a guide cable and a speed control unit cars. The inputs of the microprocessor control unit are connected to a timer, the heading stabilization system, the cart synchronization system in line, the track sensors, the irrigation rate setter, the irrigation section length setter, a flow meter and a pressure gauge installed on the pipeline, and the microprocessor control unit outputs are connected to an electrohydraulic valve, a frequency converter, contactor, trolley synchronization devices in a line, and left and right wing course stabilization devices, through a vacuum pump with a pump inlet, the output of which is black of elektrogidrozadvizhku and flowmeter coupled to the conduit. The microprocessor control unit is connected to the input-output of the Interface device. The signal from the output of the frequency converter is fed to the electric drive of the left and right wings of the machine, and the output of the contactor is connected through an electric motor to the pump inlet. The signal received from moisture meters installed in the irrigated area is fed to the irrigation control system via a GLONASS satellite, the signal from the irrigation control system through a GLONASS satellite is transmitted to the input-output of a GLONASS receiver, the output of which is connected to a microprocessor through a signal analysis unit a control unit, the output of which is connected to a GLONASS receiver (RF patent No. 2522526 IPC A01G 26/16, A01G 25/09, G01N 25/56 from 07.20.2014, prototype device).

Недостатками данного устройства являются: отсутствие блока определения заданной нормы полива, учитывающей состояние посева и почвенной среды и их целенаправленные изменения, наличие единой нормы полива по всей площади поля, при наличии пространственной неоднородности состояния посева и почвенной среды. Эти недостатки приводят к тому, что данное устройство не обеспечивает заданный влажностный режим посева, а также приводит к перерасходу воды и заболачиваю почвы, в тех местах, где поливная норма превышает оптимальное значение для данного типа почвы и текущих погодных условий.The disadvantages of this device are: the lack of a unit for determining a given irrigation rate that takes into account the state of sowing and soil environment and their targeted changes, the presence of a single irrigation rate over the entire area of the field, in the presence of spatial heterogeneity of the state of sowing and soil environment. These shortcomings lead to the fact that this device does not provide the specified moisture regime for sowing, and also leads to an excessive consumption of water and waterlogging of the soil, in those places where the irrigation rate exceeds the optimal value for this type of soil and current weather conditions.

Заявляемый способ дифференцированного управления орошением посевов решает задачу обеспечения заданного влажностного режима посевов сельскохозяйственных культур и повышение точности определения норм полива с учетом пространственной неоднородности посева и параметров почвенной среды.The inventive method of differentiated control of irrigation of crops solves the problem of ensuring a given moisture regime of crops of crops and improving the accuracy of determining irrigation rates taking into account spatial heterogeneity of crops and soil parameters.

Заявляемый способ дифференцированного управления орошением посевов, как и прототип, включает в себя измерение влажности почвы и метеорологических показателей за период, предшествующий очередному поливу, математические модели запасов почвенной влаги и определение поливных норм на основе математических моделей.The inventive method of differential control of irrigation of crops, as well as the prototype, includes measuring soil moisture and meteorological indicators for the period preceding the next irrigation, mathematical models of soil moisture reserves and determining irrigation standards based on mathematical models.

Заявляемый способ отличается от прототипа тем, что математическую модель динамики запаса почвенной влаги расширяют за счет включения в нее величины общей биомассы и сырой массы растений и дополняют моделью связи параметров биомассы растений с их оптическими показателями отражения, при этом параметры этих моделей оценивают предварительно, по данным дистанционного зондирования посевов и пробам, отбираемым с 10-12 тестовых площадок площадью 15-20 м2, расположенных рядом с основным полем. Кроме того, разбивают весь интервал вегетации культуры на равные промежутки времени между поливами, площадь поля разбивают на элементарные участки площадью 5-10 м2. При этом предварительно, в начале каждого заданного интервала времени между поливами посредством данных авиационного дистанционного зондирования и используемых математических моделей оценивают параметры биомассы и влагозапаса в почве на всех элементарных участках поля. По полученным оценкам для 20-25 элементарных участков посредством математической модели динамики биомассы и влагозапаса в почве определяют оптимальную среднюю норму полива и нормы поливов для отдельных элементарных участков, обеспечивающих достижение заданной относительной влажности биомассы посева в конце заданного интервала времени, для выбранных 20-25 элементарных участков. Определяют в начале интервала времени между поливами отклонения параметров биомассы и влагозапаса почвы от средних значений, по этим отклонениям посредством корректирующего регулятора норм полива вырабатывают поправки к средней норме полива и откорректированные нормы полива принимают в качестве заданий локальным регуляторам норм полива устройства для орошения, посредством которых включают и отключают оросительные форсунки с одновременным перемещением устройства для орошения на каждую очередную линию элементарных участков, попадающих в зону технологического захвата дождевальной машины, где операции способа для реального времени повторяются, а по истечении текущего интервала времени между поливами повторяют все операции способа для очередного полива.The inventive method differs from the prototype in that the mathematical model of the dynamics of the soil moisture reserve is expanded by including the total biomass and wet weight of the plants and supplemented with a model for linking the parameters of plant biomass with their optical reflection indices, while the parameters of these models are estimated previously, according to remote sensing of crops and samples taken from 10-12 test sites with an area of 15-20 m 2 located next to the main field. In addition, the entire interval of the growing season of the crop is divided into equal time intervals between irrigation, the field area is divided into elementary plots with an area of 5-10 m 2 . At the same time, at the beginning of each given time interval between irrigation, the parameters of biomass and moisture content in the soil in all elementary sections of the field are estimated by means of aviation remote sensing data and used mathematical models. According to the estimates obtained, for 20-25 elementary plots, using the mathematical model of the dynamics of biomass and moisture reserve in the soil, the optimal average irrigation rate and irrigation rate for individual elementary plots are determined, which ensure the achievement of a given relative humidity of the crop biomass at the end of a given time interval, for the selected 20-25 elementary plots. At the beginning of the time interval between irrigation, the deviations of the soil biomass and moisture reserve parameters from the average values are determined, according to these deviations, corrections to the average irrigation rate are generated by the correcting irrigation rate regulator and the adjusted irrigation rates are taken as tasks for the local irrigation rate regulators of the irrigation device, by which they include and turn off the irrigation nozzles while moving the irrigation device to each successive line of elementary plots constituents in zone sprinkler capture process where process steps are repeated for real-time, and after the current interval time between waterings all operations are repeated for the next watering method.

При этом математическая модель динамики влагозапаса почвы и параметров биомассы в среднем по полю имеет следующий вид:At the same time, the mathematical model of the dynamics of the moisture content of the soil and the biomass parameters on average over the field has the following form:

Figure 00000004
Figure 00000004

где X - вектор параметров состояния модели, компонентами которого являются: x1, x2, x3 - соответственно общая и сырая надземная масса растений, влагозапас почвы, кг/м2; F - вектор метеоусловий, компонентами которого являются: ƒ1 - среднесуточная температура воздушной среды, °С; ƒ2 - среднесуточный уровень радиации, Вт/(м2⋅час); ƒ3 - среднесуточный уровень осадков, мм (кг/м2); u(t) - интенсивность полива, кг/(м2⋅сут); Ξ(t) - вектор случайных помех в модели с компонентами: ζ1(t), ζ2(t) ζ3(t), имеющими нулевое среднее и дисперсии d1, d2, d3;

Figure 00000005
- динамическая матрица модели,where X is the vector of state parameters of the model, the components of which are: x 1 , x 2 , x 3 - respectively, the total and wet aboveground mass of plants, soil moisture content, kg / m 2 ; F - vector of weather conditions, the components of which are: - 1 - daily average air temperature, ° С; ƒ 2 - the average daily radiation level, W / (m 2 ⋅ hour); ƒ 3 - average daily rainfall, mm (kg / m 2 ); u (t) - irrigation intensity, kg / (m 2 ⋅ day); Ξ (t) is the random noise vector in the model with components: ζ1 (t), ζ 2 (t) ζ 3 (t) having zero mean and variances d 1 , d 2 , d 3 ;
Figure 00000005
- dynamic matrix of the model,

Figure 00000006
- матрица-столбец передачи управления в модели,
Figure 00000007
- матрица передачи внешних возмущений в модели, a 11-a 33; b1-b3; c11-c33 - оцениваемые параметры модели, имеющие размерность сут-1; нули в матрицах обозначают отсутствие связи между переменными;
Figure 00000006
- matrix-column transfer control in the model,
Figure 00000007
- transfer matrix of external disturbances in the model, a 11 - a 33 ; b 1 -b 3 ; c 11 -c 33 - estimated parameters of the model having a dimension of day -1 ; zeros in the matrices indicate the absence of a connection between the variables;

модель оптических показателей отражения имеет следующий вид:The model of optical reflection indicators has the following form:

Figure 00000008
Figure 00000008

где Y - вектор оптических показателей отражения с компонентами:where Y is the vector of optical reflection indicators with components:

y1м - оптический показатель, полученный по первому каналу измерения (в видеодиапазоне); y2м - оптический показатель, полученный по второму каналу измерения (в инфракрасном диапазоне); W(P, X) - вектор-функция модели, имеющая следующий вид:y 1m - optical indicator obtained by the first measurement channel (in the video range); y 2m - optical indicator obtained by the second measurement channel (in the infrared range); W (P, X) is the vector function of the model, which has the following form:

Figure 00000009
,
Figure 00000009
,

p11-p27 - параметры оптической системы измерений, оцениваемые по экспериментальным данным; ε1(t), ε2(t) - случайные помехи в модели зондирующего измерителя, имеющие нулевое среднее и дисперсии

Figure 00000010
,
Figure 00000011
;p 11 -p 27 - parameters of the optical measurement system, estimated from experimental data; ε 1 (t), ε 2 (t) - random noise in the model of the probe meter, having zero mean and variance
Figure 00000010
,
Figure 00000011
;

алгоритм оценивания состояния посева и влагозапаса почвы по данным дистанционного зондирования на основании моделей (1), (2) имеет следующий вид:The algorithm for assessing the state of sowing and soil moisture stock according to remote sensing data based on models (1), (2) has the following form:

Figure 00000012
Figure 00000012

где

Figure 00000013
- оценка вектора состояния посевов и водозапаса почвы,
Figure 00000014
- матрица дисперсий помех в модели состояния посевов и водозапаса почвы,
Figure 00000015
- матрица ошибок измерения, Р - матрица ошибок оцениванияWhere
Figure 00000013
- assessment of the state vector of crops and water reserve of the soil,
Figure 00000014
- matrix of variances of interference in the model of the state of crops and water reserve of the soil,
Figure 00000015
- matrix of measurement errors, P - matrix of estimation errors

Figure 00000016
- матрица частных производных вектор-функции модели измерений по вектору состояния модели состояния посевов и водозапаса почвы.
Figure 00000016
- a matrix of partial derivatives of the vector function of the measurement model according to the state vector of the model of the state of crops and water reserve of the soil.

модель корректирующего регулятора норм полива имеет следующий вид:The model of the correcting irrigation regulator is as follows:

Figure 00000017
Figure 00000017

где Δu(t, h, z) - корректирующие поправки норм полива для элементарного участка с пространственными координатами (h, z),

Figure 00000018
- оценка среднего значения по площади поля вектора состояния модели,
Figure 00000019
- оценка вектора состояния модели для элементарного участка с координатами (h, z), K - матрица параметров корректирующего регулятора;where Δu (t, h, z) are the correcting amendments to the irrigation norms for an elementary section with spatial coordinates (h, z),
Figure 00000018
- assessment of the average value over the area of the field of the state vector of the model,
Figure 00000019
- assessment of the state vector of the model for an elementary site with coordinates (h, z), K is the matrix of parameters of the correcting controller;

критерий оптимизации норм полива имеет следующий вид:The criterion for optimizing irrigation norms is as follows:

Figure 00000020
Figure 00000020

где

Figure 00000021
- заданное значение относительной влажности биомассы посева, Tj - моменты времени проведения j-го полива.Where
Figure 00000021
- a given value of the relative humidity of the sowing biomass, T j - time instants of the j-th irrigation.

Заявляемое устройство дифференцированного управления орошением посевов решает задачу обеспечения заданного влажностного режима посевов сельскохозяйственных культур и повышения точности воспроизводства оптимальных норм полива с учетом пространственной неоднородности посева и параметров почвенной среды.The inventive device for differential control of irrigation of crops solves the problem of ensuring a given moisture regime of crops of crops and improving the accuracy of reproduction of optimal irrigation rates, taking into account spatial heterogeneity of crops and soil parameters.

Заявляемое устройство, как и прототип, включает в себя блок автоматизированного управления многоопорной дождевальной машиной фронтального действия точного полива с установленными на тележках с электроприводом трубопроводами правого и левого крыльев машины с оросительными форсунками, входы блока автоматизированного управления соединены с задатчиком нормы полива, а выходы блока управления соединены с электрогидрозадвижкой, при этом измеритель влажности, установленный на орошаемом участке поля, подключен к системе управления поливом через приемник системы ГЛОНАСС, выход которого через блок анализа сигналов соединен с микропроцессорным блоком управления.The inventive device, as well as the prototype, includes an automated control unit of a multi-support front-action irrigation sprinkler with precision irrigation with pipelines of the right and left wings of the machine with irrigation nozzles mounted on electric carts, the inputs of the automated control unit are connected to the irrigation rate regulator, and the outputs of the control unit connected to an electrohydraulic gate valve, while the moisture meter installed on the irrigated area of the field is connected to the irrigation control system through GLONASS receiver, which is output through the signal analysis unit is connected to the microprocessor control unit.

Заявляемое устройство отличается от прототипа тем, что в него введен мультиспектральный прибор дистанционного зондирования, базирующийся на беспилотном летательном аппарате, а также многоканальный блок формирования оптимальных норм полива и блок управления движением дождевальной машины. Кроме того, оросительные форсунки дождевальной машины оборудованы управляемыми запорными клапанами, расходомерами и локальными регуляторами норм полива. При этом расходомеры воды подключены к входам локальных регуляторов норм полива, управляющие выходы которых подключены к исполнительным механизмам управляемых запорных клапанов, а сигнальные выходы - к блоку управления движением дождевальной машины. Причем блок формирования оптимальных норм полива содержит базу данных оптических показателей отражения посева, блок идентификации математических моделей, блок оценивания состояния посева и водозапаса почвы, блок оптимизации норм полива, блок локальной коррекции норм полива, блок формирования заданий локальным регуляторам норм полива, приемник системы глобального позиционирования ГЛОНАСС, блок хранения данных о реальном состоянии посева и почвенной среды. К входу базы данных оптических показателей отражения посева подключен мультиспектральный прибор дистанционного зондирования и приемник системы глобального позиционирования ГЛОНАСС. Выход базы данных оптических показателей отражения посева соединен с входом блока идентификации математических моделей, входом блока оценивания состояния посева и водозапаса почвы, входом блока локальной коррекции норм полива и входом блока управления движением дождевальной машины. К входу блока идентификации математических моделей также подключен блок хранения данных о фактическом состоянии посева и почвенной среды. Выход блока идентификации математических моделей соединен с входами блока оценивания состояния биомассы и водозапаса почвы и блока оптимизации норм полива. Выход блока оценивания состояния посева и водозапаса почвы соединен с входами блока оптимизации норм полива, блока локальной коррекции норм полива и блока формирования заданий локальных регуляторов норм полива. Выход блока оптимизации норм полива соединен с входами блока локальной коррекции норм полива и блока формирования заданий локальным регуляторам норм полива. Выход блока локальной коррекции норм полива соединен с входом блока формирования заданий локальным регуляторам норм полива, выходы которого соединены с задающими входами локальных регуляторов норм полива.The inventive device differs from the prototype in that it introduced a multispectral remote sensing device based on an unmanned aerial vehicle, as well as a multi-channel unit for generating optimal irrigation rates and a control unit for the movement of the sprinkler. In addition, irrigation nozzles of the sprinkler are equipped with controlled shut-off valves, flow meters and local irrigation rate regulators. In this case, water flow meters are connected to the inputs of the local regulators of irrigation norms, the control outputs of which are connected to the actuators of the controlled shut-off valves, and the signal outputs to the control unit for the movement of the sprinkler machine. Moreover, the unit for generating optimal irrigation norms contains a database of optical indicators of sowing reflection, the identification block for mathematical models, the unit for assessing the state of sowing and water reserve of the soil, the unit for optimizing irrigation rates, the unit for local correction of irrigation rates, the unit for generating tasks for local regulators of irrigation norms, and a receiver for the global positioning system GLONASS, a unit for storing data on the real state of sowing and soil environment. A multispectral remote sensing device and a GLONASS global positioning system receiver are connected to the database input of optical indicators of reflection of crops. The output of the database of optical indicators of reflection of sowing is connected to the input of the identification block of mathematical models, the input of the unit for assessing the state of sowing and water reserve of the soil, the input of the block for local correction of irrigation norms and the input of the control unit for the movement of the sprinkler. An input unit for identifying mathematical models is also connected to a data storage unit about the actual state of sowing and soil environment. The output of the identification block of mathematical models is connected to the inputs of the block for assessing the state of biomass and water reserve of the soil and the block for optimizing irrigation norms. The output of the unit for assessing the state of sowing and water reserve of the soil is connected to the inputs of the unit for optimizing irrigation norms, the unit for local correction of irrigation norms, and the unit for generating tasks of local irrigation norm regulators. The output of the irrigation rate optimization unit is connected to the inputs of the local irrigation rate correction unit and the task generation unit to the local irrigation rate regulators. The output of the unit for local correction of irrigation norms is connected to the input of the unit for generating tasks to the local irrigation norm regulators, the outputs of which are connected to the setting inputs of the local irrigation norm regulators.

При этом для реализации заявляемого способа математическая модель состояния посева и водозапаса почвы имеет следующий вид:Moreover, to implement the proposed method, the mathematical model of the state of sowing and water reserve of the soil has the following form:

Figure 00000022
Figure 00000022

где Xт=[x1 х2 х3] - вектор состояния модели, с компонентами: х1 - общая надземная масса растений, кг/м2; х2 - сырая надземная масса растений, кг/м2; х3 - влагозапас почвы, кг/м2; Fт=[ƒ1 ƒ2 ƒ3] - вектор внешних климатических возмущений, с компонентами: ƒ1 - среднесуточная температура воздушной среды, °С; ƒ2 - среднесуточный уровень радиации, Вт/(м2⋅час); ƒ3 - среднесуточный уровень осадков, мм (кг/м2); u(t) - норма полива, кг/м2; Ξт(t)=[ζ1(t), ζ2(t), ζ3(t)] - случайные помехи в модели, имеющие нулевое среднее и дисперсии d1, d2, d3;

Figure 00000023
- динамическая матрица модели,
Figure 00000024
- матрица управления модели,
Figure 00000025
- матрица возмущений модели, a 11-a 33; b1-b3; c11-c33 - оцениваемые параметры модели, имеющие размерность сут-1; нули в матрицах обозначают отсутствие связи между переменными.where X t = [x 1 x 2 x 3 ] - the state vector of the model, with components: x 1 - total aboveground mass of plants, kg / m 2 ; x 2 - wet above-ground mass of plants, kg / m 2 ; x 3 - soil moisture content, kg / m 2 ; F t = [ƒ 1 ƒ 2 ƒ 3 ] - the vector of external climatic disturbances, with components: ƒ 1 - daily average temperature of the air, ° С; ƒ 2 - the average daily radiation level, W / (m 2 ⋅ hour); ƒ 3 - average daily rainfall, mm (kg / m 2 ); u (t) is the irrigation rate, kg / m 2 ; Ξ t (t) = [ζ1 (t), ζ 2 (t), ζ 3 (t)] - random noise in the model having a zero mean and variances d 1 , d 2 , d 3 ;
Figure 00000023
- dynamic matrix of the model,
Figure 00000024
- model control matrix,
Figure 00000025
is the perturbation matrix of the model, a 11 - a 33 ; b 1 -b 3 ; c 11 -c 33 - estimated parameters of the model having a dimension of day -1 ; zeros in the matrices indicate the absence of a connection between the variables.

математическая модель оптического измерения состояния посевов посредстовм дистанционного зондирования имеет следующий вид:The mathematical model of optical measurement of the state of crops through remote sensing is as follows:

Figure 00000026
Figure 00000026

где

Figure 00000009
- вектор-функция модели,
Figure 00000027
- вектор параметров отражения посева с компонентами: y1 - оптический показатель отражения в инфракрасном диапазоне, y2 - оптический показатель отражения в красном диапазоне;
Figure 00000028
- вектор случайных ошибок измерения, имеющие нулевое среднее и дисперсии
Figure 00000029
,
Figure 00000030
.Where
Figure 00000009
is the vector function of the model,
Figure 00000027
- vector of reflection parameters of the crop with components: y 1 is the optical reflectance in the infrared range, y 2 is the optical reflectance in the red range;
Figure 00000028
- vector of random measurement errors having zero mean and variance
Figure 00000029
,
Figure 00000030
.

Алгоритм оценивания состояния посева и водозапаса почвы по данным дистанционного зондирования на основании моделей (1), (2) имеет следующий вид:The algorithm for assessing the state of sowing and water reserve of the soil according to remote sensing data based on models (1), (2) has the following form:

Figure 00000012
Figure 00000012

где

Figure 00000031
- оценка вектора состояния посевов и водозапаса почвы,
Figure 00000032
- матрица дисперсий помех в модели состояния посевов и водозапаса почвы,
Figure 00000033
- матрица ошибок измерения, Р - матрица ошибок оценивания.Where
Figure 00000031
- assessment of the state vector of crops and water reserve of the soil,
Figure 00000032
- matrix of variances of interference in the model of the state of crops and water reserve of the soil,
Figure 00000033
is the matrix of measurement errors, P is the matrix of estimation errors.

Figure 00000034
- матрица частных производных вектор-функции модели измерений по вектору состояния модели состояния посевов и водозапаса почвы.
Figure 00000034
- a matrix of partial derivatives of the vector function of the measurement model according to the state vector of the model of the state of crops and water reserve of the soil.

Локальную коррекцию норм полива по площади поля производят по модели корректирующего регулятора следующего видаLocal correction of irrigation norms according to the field area is carried out according to the model of the corrective regulator of the following type

Figure 00000035
Figure 00000035

где Δuj(Tj, z, h) - поправка на норму полива для любого элементарного участка поля с координатами (z, h),

Figure 00000036
- средняя по площади поля оценка начальных условий состояния посева и водозапаса почвы в начале j-го интервала полива,
Figure 00000037
- оценка начальных условий состояния посева и водозапаса почвы для любого элементарного участка поля с координатами (z, h), К - матрица параметров модели.where Δu j (T j , z, h) is the correction for the irrigation rate for any elementary section of the field with coordinates (z, h),
Figure 00000036
- the average field area estimate of the initial conditions of the state of sowing and water reserve of the soil at the beginning of the j-th irrigation interval,
Figure 00000037
- assessment of the initial conditions of the state of sowing and water reserve of the soil for any elementary section of the field with coordinates (z, h), K is the matrix of the model parameters.

Критерий оптимизации норм полива имеет следующий вид:The criterion for optimizing irrigation rates is as follows:

Figure 00000020
Figure 00000020

где

Figure 00000021
- заданное значение относительной влажности биомассы посева, Tj - моменты времени проведения j-го полива.Where
Figure 00000021
- a given value of the relative humidity of the sowing biomass, T j - time instants of the j-th irrigation.

На фиг. 1 представлена технологическая схема заявляемого устройства управления орошением, на фиг. 2 - схема подключения оросительных форсунок, на фиг. 3 - алгоритмическая схема реализации заявляемого способа управления орошением, на фиг. 4 - фрагмент распределения по площади поля показателя отражения в инфракрасном диапазоне посева многолетних трав для примера реализации способа, на фиг. 5 - фрагмент распределения по площади поля показателя отражения в красном диапазоне посева многолетних трав для примера реализации способа, на фиг. 6 - фрагмент распределения оценок биомассы посева многолетних трав для примера реализации способа, на фиг. 7 - фрагмент распределения по площади поля оценок относительной влажности биомассы многолетних трав для примера реализации способа, на фиг. 8 - фрагмент распределения по площади поля оптимальных норм полива.In FIG. 1 presents a process diagram of the inventive irrigation control device, FIG. 2 - connection diagram of irrigation nozzles, in FIG. 3 is a flow chart of an implementation of the inventive irrigation control method; FIG. 4 is a fragment of the distribution over the area of the field of the reflection index in the infrared range of planting of perennial grasses for an example implementation of the method, FIG. 5 is a fragment of the distribution over the area of the field of the reflection index in the red sowing range of perennial grasses for an example implementation of the method, FIG. 6 is a fragment of the distribution of estimates of biomass of sowing perennial grasses for an example implementation of the method, FIG. 7 is a fragment of the distribution over the area of the field of estimates of the relative humidity of the biomass of perennial grasses for an example implementation of the method, FIG. 8 is a fragment of the distribution over the area of the field of optimal irrigation rates.

Устройство содержит фронтальную дождевальную машину 1, перемещающуюся по полю посредством управляемых тележек 2 и оборудованную оросительными форсунками 3, расположенными равномерно по длине машины 1 (фиг. 1). Давление и расход воды в дождевальной машине обеспечивается мобильной насосной станцией 4 через напорный шланг 5. Забор воды мобильной насосной станцией осуществляется из оросительного канала 6 посредством безнапорного шланга 7. Для оценивания состояния посева и влагозапаса в почве используется беспилотный летательный аппарат 8 с размещенным на нем мультиспектральным прибором дистанционного зондирования 9. Устройство содержит многоканальный блок формирования оптимальных норм полива 10, связанный с прибором дистанционного зондирования 9 радиомодемной связью. Каждая оросительная форсунка оборудована локальным регулятором норм полива 11, задающие входы которых соединены с блоком формирования оптимальных норм полива 10. Управление тележками 2 дождевальной машины осуществляется блоком управления движением 12, сигнальный вход которого соединен с выходом блока формирования оптимальных норм полива 10, а пусковой вход - с сигнальными выходами локальных регуляторов норм полива 11.The device comprises a frontal sprinkler 1 moving along the field by means of controlled carts 2 and equipped with irrigation nozzles 3 located uniformly along the length of the machine 1 (Fig. 1). The pressure and water flow in the sprinkler are provided by the mobile pumping station 4 through the pressure hose 5. The water is pumped by the mobile pumping station from the irrigation channel 6 by means of a pressureless hose 7. An unmanned aerial vehicle 8 with multispectral placed on it is used to assess the state of sowing and moisture reserve in the soil. remote sensing device 9. The device comprises a multi-channel unit for generating optimal irrigation norms 10 associated with the remote sensing device 9 radio modem connection. Each irrigation nozzle is equipped with a local regulator of irrigation norms 11, the driving inputs of which are connected to the optimal irrigation rate formation unit 10. The carts 2 of the sprinkler are controlled by the motion control unit 12, whose signal input is connected to the output of the optimal irrigation rate formation unit 10, and the starting input is with signal outputs of local regulators of irrigation norms 11.

Оросительные форсунки 3 крепятся к напорному трубопроводу 13 дождевальной машины 1 посредством трубопровода 14, на котором установлены запорные клапаны 15 с исполнительными механизмами 16, а также расходомеры воды 17. Расходомеры подключены к входам локальных регуляторов норм полива 11, управляющие выходы которых соединены с исполнительными механизмами 16 запорных клапанов 15 (фиг. 2).Irrigation nozzles 3 are attached to the pressure pipe 13 of the sprinkler 1 by means of a pipe 14 on which shut-off valves 15 with actuators 16 are installed, as well as water flow meters 17. The flow meters are connected to the inputs of the local regulators of irrigation norms 11, the control outputs of which are connected to the actuators 16 shut-off valves 15 (Fig. 2).

Блок формирования оптимальных норм полива 10 содержит базу данных оптических показателей отражения посева 18, блок идентификации математических моделей 19, блок оценивания состояния посева и водозапаса почвы 20, блок оптимизации норм полива 21, блок локальной коррекции норм полива 22 и блок формирования заданий локальным регуляторам 23, приемник системы глобального позиционирования ГЛОНАСС 24 и блок хранения данных о реальном состоянии посева и почвенной среды 25 (фиг. 3). К входу базы данных оптических показателей отражения посева 18 подключен мультиспектральный прибор дистанционного зондирования 9, приемник системы глобального позиционирования ГЛОНАСС 24. Выход базы данных оптических показателей отражения посева 18 соединен с входом блока идентификации математических моделей 19, входом блока оценивания состояния посева и водозапаса почвы 20, входом блока локальной коррекции норм полива 22 и входом блока управления движением 12 дождевальной машины 1. К входу блока идентификаций математических моделей 19 также подключен блок хранения данных о фактическом состоянии посева и почвенной среды 25. Выход блока идентификации математических моделей соединен с входами блока Оценивания состояния биомассы и водозапаса почвы 20 и блока оптимизации норм полива 21. Выход блока оценивания состояния посева и водозапаса почвы 20 соединен с входами блока оптимизации норм полива 21, блока локальной коррекции норм полива 22 и блока формирования заданий локальных регуляторов норм полива 11. Выход блока оптимизации норм полива 21 соединен с входами блока локальной коррекции норм полива 22 и блока формирования заданий локальным регуляторам норм полива 23. Выход блока локальной коррекции норм полива 22 соединен с входом блока формирования заданий локальным регуляторам норм полива 23, выходы которого соединены с задающими входами локальных регуляторов норм полива 11.The unit for generating optimal irrigation norms 10 contains a database of optical indicators of reflection of the crop 18, the identification unit for mathematical models 19, the unit for assessing the status of the crop and water reserve of soil 20, the optimization unit for irrigation rates 21, the local correction unit for irrigation rates 22, and the task formation unit for local controllers 23, a GLONASS 24 global positioning system receiver and a data storage unit about the actual state of the sowing and soil environment 25 (Fig. 3). A multispectral remote sensing device 9, a GLONASS 24 global positioning system receiver is connected to the input of the database of optical reflection indicators of the crop 18, the output of the database of optical indicators of reflection of the crop 18 is connected to the input of the identification block of mathematical models 19, the input of the unit for assessing the condition of the crop and soil water reserve 20, the input of the block of local correction of irrigation norms 22 and the input of the motion control unit 12 of the sprinkler 1. To the input of the identification block of mathematical models 19 the data storage unit about the actual state of the sowing and soil environment 25 is connected. The output of the mathematical model identification unit is connected to the inputs of the unit for assessing the state of biomass and water reserve of the soil 20 and the optimization unit for irrigation norms 21. The output of the unit for assessing the state of the crop and soil water reserve 20 is connected to the inputs of the unit optimization of irrigation norms 21, block of local correction of irrigation norms 22 and block of task formation of local irrigation norm regulators 11. The output of irrigation norm optimization block 21 is connected to the inputs of the local corrector the section of irrigation norms 22 and the unit for generating tasks to local irrigation rate regulators 23. The output of the local correction unit for irrigation norms 22 is connected to the input of the formation unit for local irrigation norm regulators 23, the outputs of which are connected to the setting inputs of the local irrigation rate regulators 11.

Заявляемый способ осуществляется следующим образом.The inventive method is as follows.

Шаг 1. Предварительно, до момента проведения первого полива j=1, по данным дистанционного зондирования, формируемым мультиспектральным прибором 9 и накапливаемым в базе данных 18 и данным о реальном состоянии посевов и почвенной среды, получаемым по пробам, отбираемым с 10-12 тестовых площадок площадью 1,5-2,0 м2 и хранящимся в блоке 25, в блоке идентификации математических моделей 19 оценивают параметры моделей (1), (2). Весь интервал вегетации культуры разбивают на интервалы между отдельными поливами. Задают требуемую относительную влажность биомассы посева

Figure 00000038
и допустимую величину критерия оптимальности (5) - I*.Step 1. Previously, until the first irrigation, j = 1, according to remote sensing data generated by multispectral instrument 9 and accumulated in database 18 and data on the real state of crops and soil environment, obtained from samples taken from 10-12 test sites the area of 1.5-2.0 m 2 and stored in block 25, in the identification block of mathematical models 19 evaluate the parameters of the models (1), (2). The entire interval of vegetation is divided into intervals between individual irrigations. Set the required relative humidity of the crop biomass
Figure 00000038
and the admissible value of the optimality criterion (5) is I *.

Шаг 2. На интервале времени, предшествующем первому поливу j=1, (Т0, Т1), посредством летательного аппарата 8 и мультиспектрального прибора дистанционного зондирования 9 формируют оперативные снимки посева сельскохозяйственной культуры. На фиг. 4, 5 представлен пример таких снимков в таблично-цифровой форме для двух спектральных диапазонов: инфракрасного и красного, полученных для посева многолетних трав. Здесь единицей измерения является масштабированный показатель спектрального отражения в заданных диапазонах.Step 2. On the time interval preceding the first irrigation j = 1, (T 0 , T 1 ), by means of an aircraft 8 and a multispectral remote sensing device 9, operational images of the crop are formed. In FIG. 4, 5, an example of such images is presented in table-digital form for two spectral ranges: infrared and red, obtained for planting perennial grasses. Here, the unit of measurement is a scaled spectral reflection in specified ranges.

Шаг 3. На основе полученных спектральных снимков посредством алгоритма (3) в блоке 20 формируют начальные условия состояния посевов и водозапаса почвы на всех элементарных участках поля, координаты которых обозначаются переменными (z, h). На фиг. 6 показан пример построения оценок общей биомассы посева многолетних трав, а на фиг. 7 - оценки относительной влажности биомассы. Выделяют оценки на 20-25 элементарных участках, которые усредняют. Средние значения

Figure 00000039
и локальные значения
Figure 00000040
оценок состояния посева и водозапаса почвы по этим участкам поступают в блок оптимизации норм полива 21. В блоке 21 принимают начальные значения среднего по этим элементарным участкам значения нормы полива u0 и локальные начальные значения норм полива u0(z, h), которые вместе с прогнозными значения внешних климатических возмущений F вводят в модели состояния посева и водозапаса почвы для каждого выбранного элементарного участка с координатами (z, h)Step 3. Based on the obtained spectral images, using the algorithm (3) in block 20, the initial conditions for the state of crops and water reserve of the soil are formed in all elementary sections of the field, the coordinates of which are indicated by the variables (z, h). In FIG. 6 shows an example of constructing estimates of the total biomass of sowing perennial grasses, and in FIG. 7 - estimates of the relative humidity of the biomass. Estimates are allocated to 20-25 elementary plots that average. Averages
Figure 00000039
and local values
Figure 00000040
estimates of the state of sowing and water reserve of the soil in these areas go to the optimization of irrigation norms 21. In block 21, the initial values of the average irrigation rate u 0 and local initial values of irrigation norms u 0 (z, h), which together with the predicted values of external climatic disturbances F are introduced into the model of the state of sowing and water reserve of the soil for each selected elementary plot with coordinates (z, h)

Figure 00000041
Figure 00000041

которые решают на интервале времени, в начале которого осуществляется первый полив (T0, T1).which decide on the time interval at the beginning of which the first watering is carried out (T 0 , T 1 ).

По полученным решениям в конце интервала времени (T1) вычисляют критерий оптимальности (5) для среднего значения начальных условий - Ij=1 и для каждого локального значения начальных условий - Ij=1(z, h), которые сравнивают с допустимой величиной I*. Если вычисленные текущие значения критериев Ij=1 или Ij=1(z, h) меньше допустимого значения, то текущее значение нормы полива u0 или u0(z, h) принимается в качестве оптимального uj * или uj*(z, h) и процедуру оптимизации для этого варианта останавливают. В противном случае переходят к следующему шагу оптимизации.Based on the obtained solutions, at the end of the time interval (T 1 ), the optimality criterion (5) is calculated for the average value of the initial conditions - I j = 1 and for each local value of the initial conditions - I j = 1 (z, h), which are compared with an acceptable value I * . If the calculated current values of the criteria I j = 1 or I j = 1 (z, h) are less than the permissible value, then the current value of the irrigation norm u 0 or u 0 (z, h) is taken as the optimal u j * or u j * ( z, h) and the optimization procedure for this option is stopped. Otherwise, go to the next optimization step.

Шаг 4. Решают модели для сопряженной переменной в обратном времени (-t), для чего концы интервала времени меняют местами (Т1, Т0)Step 4. Solve models for the conjugate variable in reverse time (-t), for which the ends of the time interval are interchanged (T 1 , T 0 )

Figure 00000042
, t∈(T1,T0),
Figure 00000042
, t∈ (T 1 , T 0 ),

Figure 00000043
Figure 00000043

решение разворачивают в прямом времени и фиксируют в начале интервала времени Λ(T0, z, h).the solution is deployed in direct time and fixed at the beginning of the time interval Λ (T 0 , z, h).

Шаг 5. Уточняют среднюю по площади поля и локальные нормы полива по следующей итерационной процедуреStep 5. Clarify the average field area and local irrigation rates using the following iterative procedure

Figure 00000044
Figure 00000044

u(T1, z, h)i+1=u(T1, z, h)i-Δi(Λт(T1, z, h)b).u (T 1 , z, h) i + 1 = u (T 1 , z, h) i -Δ i (Λ t (T 1 , z, h) b).

Осуществляют переход к шагу 3 по каждому варианту, вплоть до достижения сходимости. Полученные значения средних по выбранным 20-25 элементарным участкам поля оптимальных норм полива uj * поступают в блок локальной коррекции норм полива 22 и в блок формирования заданий локальным регуляторам 23. Полученные локальные значения оптимальных нор полива uj *(z, h) поступают в блок локальной коррекции норм полива 22.Go to step 3 for each option, up to convergence. The obtained values of the average for the selected 20-25 elementary sections of the field of optimal irrigation norms u j * go to the local correction unit of irrigation norms 22 and to the task formation unit to local controllers 23. The obtained local values of the optimal irrigation norms u j * (z, h) go to block of local correction of irrigation norms 22.

Шаг 6. В блоке локальной коррекции норм полива 22 определяют отклонения локальных оценок начальных условий состояния посева и водозапаса почвы от среднего значения для выбранных 20-25 элементарных участковStep 6. In the block of local correction of irrigation norms 22, deviations of local estimates of the initial conditions of sowing and water reserve of the soil from the average value for the selected 20-25 elementary plots are determined

Figure 00000045
Figure 00000045

и отклонения локальных от средних значений оптимальных норм поливаand deviations local from average values of optimal irrigation rates

Figure 00000046
,
Figure 00000046
,

и по полученным данным уточняют параметры модели корректирующего регулятора норм полива (4).and according to the data obtained, the model parameters of the corrective regulator of irrigation norms are specified (4).

Шаг 7. В реальном времени, по данным дистанционного зондирования, формируемых мультиспектральным прибором 9, накапливаемых в базе данных 18 в начале j-го интервала полива посредством алгоритма (3) в блоке 20 формируют оценки состояния посевов и водозапаса почвы на элементарных участках, попадающих в зону технологического захвата дождевальной машины 1, которые поступают в блок формирования заданий локальным регуляторам 23. В блоке 23 формируются локальные поправки норм полива

Figure 00000047
,Step 7. In real time, according to remote sensing data generated by the multispectral instrument 9, accumulated in the database 18 at the beginning of the jth irrigation interval, using algorithm (3) in block 20, estimates of the state of crops and water reserve of the soil in the elementary areas falling into the technological capture zone of the sprinkler 1, which enters the task formation block for local regulators 23. In block 23, local amendments to irrigation norms are formed
Figure 00000047
,

которые складываются со средними значениями оптимальных норм поливаwhich add up to average values of optimal irrigation rates

Figure 00000048
,
Figure 00000048
,

и полученные значения норм полива являются заданиями локальным регуляторам 11. На фиг. 8 представлено распределение оптимальных норм полива по площади поля для примера реализации способа для посева многолетних трав.and the obtained values of the irrigation norms are the tasks of the local regulators 11. In FIG. 8 shows the distribution of optimal irrigation rates over the field area for an example implementation of the method for planting perennial grasses.

Шаг 8. После отработки локальных регуляторов 11, которые включают и отключают локальные оросительные форсунки 3, производят перемещение дождевальной машины на новую линию элементарных участков, попадающих в зону захвата дождевальной машины 1, после чего все операции реального времени повторяют.Step 8. After practicing the local regulators 11, which enable and disable the local irrigation nozzles 3, the sprinkler is moved to a new line of elementary sections falling into the capture zone of the sprinkler 1, after which all real-time operations are repeated.

Шаг 9. По истечении интервала времени между поливами, осуществляют переход к следующему интервалу времени j=j+1 и все операции способа по пп. 1-9 повторяют.Step 9. After the time interval between irrigation, the transition to the next time interval j = j + 1 and all the operations of the method according to paragraphs. 1-9 repeat.

Устройство, реализующее заявляемый способ орошения, работает следующим образом.A device that implements the inventive method of irrigation, works as follows.

Предварительно, перед началом работы на основе спектральной информации, формируемой посредством беспилотного летательного аппарата 8 с установленным на нем мультиспектральным прибором дистанционного зондирования 9 и проб, отбираемых с тестовых площадок, в блоке формирования оптимальных норм полива 10 формируют задания локальным регуляторам норм полива 11. В реальном времени дождевальную машину 1 устанавливают на поле в начальное положение, которому соответствует первая линия элементарных участков поля, попадающих в зону технологического захвата дождевальной машины 1. Одновременно с установкой дождевальной машины 1 в начальное положение включают локальные регуляторы норм полива 11. С включением локальных регуляторов норм полива 11 подаются пусковые сигналы на исполнительные механизмы 16, и запорные клапаны 15 отрываются. За счет давления в напорном трубопроводе 13 вода через трубопроводы 14 поступает на оросительные форсунки 3. Общий расход воды в дождевальной машине и поддержание требуемого напора в напорном трубопроводе 13 обеспечивается мобильной насосной станцией 4 путем забора воды из оросительного канала 6 посредством безнапорного шланга 4 и подачей ее через шланг 5 в напорный трубопровод 13. Расход воды в трубопроводах 14 измеряется расходомерами 17, сигналы которых поступают на сигнальные входы локальных регуляторов норм полива 11. При равенстве сигналов расходомеров 17 с заданиями, формируемыми блоком формирования оптимальных норм полива, локальные регуляторы норм полива отключают оросительные форсунки 3 путем закрытия запорных клапанов 15. При закрытии последнего запорного клапана 15, что соответствует максимальной норме полива на отдельном элементарном участке, на блок управления движением 12 подается пусковой сигнал, включающий ходовые тележки 2, за счет которых осуществляется перемещение дождевальной машины 1 на следующую линию элементарных участков, попадающих в зону технологического захвата. Контроль пространственного положения дождевальной машины 1 осуществляется приемником системы пространственного позиционирования ГЛОНАСС 24 и базой данных 18. На каждой последующей линии элементарных участков на площади поля, попадающих в зону технологического захвата дождевальной машины 1, вплоть до последней, вся последовательность работы устройства повторяется.Previously, before starting work, based on the spectral information generated by an unmanned aerial vehicle 8 with a multispectral remote sensing device 9 and samples taken from test sites installed on it, tasks for local regulators of irrigation norms 11 are formed in the unit for generating optimal irrigation rates 10. In real time sprinkler machine 1 is installed on the field in the initial position, which corresponds to the first line of elementary sections of the field falling into the zone of technological th capture sprinkler 1. Simultaneously with the installation of a sprinkler 1 in the initial position of irrigation controllers include local rules 11. With the inclusion of local controllers actuating signals irrigating 11 standards supplied to actuators 16, and check valves 15 detached. Due to the pressure in the pressure pipe 13, water through the pipes 14 enters the irrigation nozzles 3. The total water flow in the sprinkler and maintaining the required pressure in the pressure pipe 13 is provided by the mobile pump station 4 by taking water from the irrigation channel 6 by means of a pressureless hose 4 and supplying it through the hose 5 to the pressure pipe 13. The water flow in the pipes 14 is measured by flow meters 17, the signals of which are fed to the signal inputs of the local regulators of watering standards 11. If the signal is equal in flowmeters 17 with tasks formed by the unit for generating optimal irrigation norms, local irrigation regulators turn off the irrigation nozzles 3 by closing the shut-off valves 15. When closing the last shut-off valve 15, which corresponds to the maximum irrigation rate in a separate elementary section, the motion control unit 12 is fed trigger signal, including running trolleys 2, due to which the sprinkler 1 is moved to the next line of elementary sections falling into the technological zone whom capture. The spatial position of the sprinkler 1 is controlled by the receiver of the GLONASS 24 spatial positioning system and the database 18. On each subsequent line of elementary plots in the field area falling into the technological capture zone of the sprinkler 1, up to the last, the entire sequence of the device is repeated.

Claims (20)

1. Способ дифференцированного управления орошением посевов, включающий в себя измерение влажности почвы и метеорологических показателей за период, предшествующий очередному поливу, математические модели запасов почвенной влаги и определение поливных норм на основе математических моделей, отличающийся тем, что математическую модель динамики запаса почвенной влаги расширяют за счет включения в нее величины общей биомассы и сырой массы растений и дополняют моделью связи параметров биомассы растений с их оптическими показателями отражения, при этом параметры этих моделей оценивают предварительно, по данным дистанционного зондирования посевов и пробам, отбираемым с 10-12 тестовых площадок площадью 15-20 м2, расположенных рядом с основным полем, кроме того, разбивают весь интервал вегетации культуры на равные промежутки времени между поливами, площадь поля разбивают на элементарные участки площадью 5-10 м2, при этом предварительно, в начале каждого заданного интервала времени между поливами, посредством данных авиационного дистанционного зондирования и используемых математических моделей оценивают параметры биомассы и влагозапаса в почве на всех элементарных участках поля, по полученным оценкам для 20-25 элементарных участков посредством математической модели динамики биомассы и влагозапаса в почве определяют оптимальную среднюю норму полива и нормы поливов для отдельных элементарных участков, обеспечивающих достижение заданной относительной влажности биомассы посева в конце заданного интервала времени, для выбранных 20-25 элементарных участков определяют отклонения начальных значений параметров биомассы и влагозапаса в почве и норм полива от средних значений по данным участкам, и на основании этих отклонений оценивают параметры линейной модели корректирующего регулятора норм полива, используемого для всех элементарных участков поля, в реальном времени на всех элементарных участках поля, попадающих в зону технологического захвата дождевальной машины, определяют в начале интервала времени между поливами отклонения параметров биомассы и влагозапаса почвы от средних значений, по этим отклонениям посредством корректирующего регулятора норм полива вырабатывают поправки к средней норме полива и откорректированные нормы полива принимают в качестве заданий локальным регуляторам норм полива устройства для орошения, посредством которых включают и отключают оросительные форсунки с одновременным перемещением устройства для орошения на каждую очередную линию элементарных участков, попадающих в зону технологического захвата дождевальной машины, где операции способа для реального времени повторяют, а по истечении текущего интервала времени между поливами повторяют все операции способа для очередного полива.1. The method of differential management of irrigation of crops, which includes measuring soil moisture and meteorological indicators for the period preceding the next irrigation, mathematical models of soil moisture reserves and determining irrigation standards based on mathematical models, characterized in that the mathematical model of the dynamics of the soil moisture reserve is expanded beyond by including in it the values of the total biomass and the wet weight of the plants and supplement the model with the connection of the parameters of the plant biomass with their optical reflectance Nia, the parameters of these models is evaluated in advance, according to the remote sensing of crops and samples taken from the test sites area of 10-12 m 2 15-20 located adjacent to the main field, in addition, divide the entire interval vegetative culture at regular intervals between waterings, farmland area is divided into elementary sections area of 5-10 m 2, and the advance, at the beginning of each predetermined time interval between waterings by airborne remote sensing data and used Mat of statistical models, the parameters of soil biomass and moisture reserve in all elementary areas of the field are estimated; according to the estimates obtained for 20-25 elementary areas, the optimal average irrigation rate and irrigation rates for individual elementary areas, ensuring the achievement of a given relative moisture biomass sowing at the end of a given time interval, for the selected 20-25 elementary plots determine the deviation of the initial values of the parameters of bio mass and moisture content in the soil and irrigation norms from the average values for these areas, and on the basis of these deviations, the parameters of the linear model of the correcting irrigation rate regulator used for all elementary field sections are estimated in real time on all elementary field sections falling into the technological capture zone sprinkler machine, determine at the beginning of the time interval between irrigation deviations of the biomass and soil moisture from the average values, according to these deviations through corrective regulation the irrigation norms torch develop amendments to the average irrigation norm and the adjusted irrigation norms are taken as tasks for the local regulators of the irrigation norms of the irrigation device, by means of which irrigation nozzles are turned on and off while the irrigation device is moved to each successive line of elementary sections falling into the technological capture zone sprinkler machine, where the operations of the method for real time are repeated, and after the current time interval between waterings is repeated ce process operation for the next watering. 2. Устройство для дифференцированного управления орошением посевов, включающее в себя блок автоматизированного управления многоопорной дождевальной машиной фронтального действия точного полива с установленными на тележках с электроприводом трубопроводами правого и левого крыльев машины с оросительными форсунками, входы блока автоматизированного управления соединены с задатчиком нормы полива, а выходы блока управления соединены с электрогидрозадвижкой, при этом измеритель влажности, установленный на орошаемом участке поля, подключен к системе управления поливом через приемник системы ГЛОНАСС, выход которого через блок анализа сигналов соединен с микропроцессорным блоком управления, отличающееся тем, что в него введен мультиспектральный прибор дистанционного зондирования, базирующийся на беспилотном летательном аппарате, а также многоканальный блок формирования оптимальных норм полива и блок управления движением дождевальной машины, кроме того, оросительные форсунки дождевальной машины оборудованы управляемыми запорными клапанами, расходомерами и локальными регуляторами норм полива, при этом расходомеры воды подключены к входам локальных регуляторов норм полива, управляющие выходы которых подключены к исполнительным механизмам управляемых запорных клапанов, а сигнальные выходы к блоку управления движением дождевальной машины, причем блок формирования оптимальных норм полива содержит базу данных оптических показателей отражения посева, блок идентификации математических моделей, блок оценивания состояния посева и водозапаса почвы, блок оптимизации норм полива, блок локальной коррекции норм полива, блок формирования заданий локальным регуляторам норм полива, приемник системы глобального позиционирования ГЛОНАСС, блок хранения данных о реальном состоянии посева и почвенной среды, при этом к входу базы данных оптических показателей отражения посева подключен мультиспектральный прибор дистанционного зондирования и приемник системы глобального позиционирования ГЛОНАСС, выход базы данных оптических показателей отражения посева соединен с входом блока идентификации математических моделей, входом блока оценивания состояния посева и водозапаса почвы, входом блока локальной коррекции норм полива и входом блока управления движением дождевальной машины, к входу блока идентификации математических моделей также подключен блок хранения данных о фактическом состоянии посева и почвенной среды, выход блока идентификации математических моделей соединен с входами блока оценивания состояния биомассы и водозапаса почвы и блока оптимизации норм полива, выход блока оценивания состояния посева и водозапаса почвы соединен с входами блока оптимизации норм полива, блока локальной коррекции норм полива и блока формирования заданий локальных регуляторов норм полива, выход блока оптимизации норм полива соединен с входами блока локальной коррекции норм полива и блока формирования заданий локальным регуляторам норм полива, выход блока локальной коррекции норм полива соединен с входом блока формирования заданий локальным регуляторам норм полива, выходы которых соединены с задающими входами локальных регуляторов норм полива.2. A device for differential control of crop irrigation, which includes an automated control unit for multi-support front-acting irrigation sprinkler with precision irrigation with pipelines of the right and left wings of the machine with irrigation nozzles installed on electric carts, the inputs of the automated control unit are connected to the irrigation rate regulator, and the outputs the control unit is connected to an electrohydraulic gate valve, while the moisture meter installed on the irrigated area of the field is connected It is connected to an irrigation control system through a GLONASS receiver, the output of which is connected to a microprocessor control unit through a signal analysis unit, characterized in that a multispectral remote sensing device based on an unmanned aerial vehicle, as well as a multi-channel unit for generating optimal irrigation rates and a unit are introduced into it control the movement of the sprinkler, in addition, the irrigation nozzles of the sprinkler are equipped with controlled shut-off valves, flow meters and locally irrigation rate regulators, while water flowmeters are connected to the inputs of local irrigation rate regulators, the control outputs of which are connected to actuators of controlled shut-off valves, and the signal outputs are connected to the control unit for the movement of the sprinkler, and the optimal irrigation rate generation unit contains a database of optical reflection indicators sowing, mathematical model identification block, soil sowing and water reserve assessment unit, irrigation rate optimization block, local correction block irrigation norms, a unit for generating tasks for local regulators of irrigation norms, a GLONASS global positioning system receiver, a storage unit for data on the actual state of the crop and soil environment, while a multispectral remote sensing device and a GLONASS global positioning system receiver are connected to the input of the optical reflection reflectance database , the output of the database of optical indicators of reflection of the crop is connected to the input of the identification block of mathematical models, the input of the evaluation unit the state of sowing and water reserve of the soil, the input of the block for local correction of irrigation norms and the input of the control unit for the movement of the sprinkler, the storage unit for data on the actual state of the crop and soil environment is also connected to the input of the identification block of mathematical models, the output of the identification block of mathematical models is connected to the inputs of the state assessment unit biomass and water reserve of the soil and the block of optimization of irrigation norms, the output of the block for assessing the state of sowing and water reserve of the soil is connected to the inputs of the block of optimization of the norm willow, a unit for local correction of irrigation norms and a unit for generating tasks of local irrigation norm regulators, the output of an optimization unit for irrigation norms is connected to the inputs of a local correction unit for irrigation norms and a unit for generating tasks for local irrigation normators, the output of a local correction unit for irrigation norms is connected to the input of an assignment unit local irrigation rate regulators, the outputs of which are connected to the driving inputs of the local irrigation rate regulators. 3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что математическая модель динамики влагозапаса почвы и параметров биомассы в среднем по полю имеет следующий вид:3. The method according to p. 1, characterized in that the mathematical model of the dynamics of the moisture content of the soil and the biomass parameters on average over the field has the following form:
Figure 00000049
Figure 00000049
 где X - вектор параметров состояния модели, компонентами которого являются: х1, x2, х3 - соответственно общая и сырая надземная масса растений, влагозапас почвы, кг/м2; F - вектор метеоусловий, компонентами которого являются: f1 - среднесуточная температура воздушной среды, °С; f2 - среднесуточный уровень радиации, Вт/(м2⋅час); f3 - среднесуточный уровень осадков, мм (кг/м2); u(t) - интенсивность полива, кг/м2;
Figure 00000050
- вектор случайных помех в модели с компонентами: ζ1(t), ζ2(t) ζ3(t), имеющими нулевое среднее и дисперсии d1, d2, d3;
Figure 00000051
- динамическая матрица модели,
Figure 00000052
- матрица-столбец передачи управления в модели,
Figure 00000053
- матрица передачи внешних возмущений в модели, а 11-а 33; b1-b3; с11-с33 - оцениваемые параметры модели.where X is the vector of state parameters of the model, the components of which are: x 1 , x 2 , x 3 - respectively, the total and wet aboveground mass of plants, soil moisture content, kg / m 2 ; F is the weather vector, the components of which are: f 1 is the average daily temperature of the air, ° C; f 2 - the average daily radiation level, W / (m 2 ⋅ hour); f 3 - average daily rainfall, mm (kg / m 2 ); u (t) is the irrigation intensity, kg / m 2 ;
Figure 00000050
- the vector of random noise in the model with components: ζ1 (t), ζ 2 (t) ζ 3 (t) having a zero mean and variances d 1 , d 2 , d 3 ;
Figure 00000051
- dynamic matrix of the model,
Figure 00000052
- matrix-column transfer control in the model,
Figure 00000053
- transfer matrix of external disturbances in the model, and 11 - a 33 ; b 1 -b 3 ; from 11 to 33 - estimated parameters of the model. 4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что модель оптических показателей отражения имеет следующий вид:4. The method according to p. 1, characterized in that the model of optical reflection indicators has the following form:
Figure 00000054
Figure 00000054
 где Y - вектор оптических показателей отражения с компонентами:where Y is the vector of optical reflection indicators with components: у1м - оптический показатель, полученный по первому каналу измерения (в видеодиапазоне); у2м - оптический показатель, полученный по второму каналу измерения (в инфракрасном диапазоне); W(P,X) - вектор-функция модели, имеющая следующий вид:at 1 m - the optical indicator obtained by the first measurement channel (in the video range); at 2 m - the optical indicator obtained by the second measurement channel (in the infrared range); W (P, X) is the vector function of the model, which has the following form:
Figure 00000055
Figure 00000055
 р11-р27 - параметры оптической системы измерений, оцениваемые по экспериментальным данным; ε1(t), ε2(t) - случайные помехи в модели зондирующего измерителя, имеющие нулевое среднее и дисперсии ,
Figure 00000056
,
Figure 00000057
.p 11- p 27 - the parameters of the optical measurement system, estimated from experimental data; ε 1 (t), ε 2 (t) - random noise in the model of the probing meter, having zero mean and variance,
Figure 00000056
,
Figure 00000057
. 5. Способ по пп. 1, 3, 4, отличающийся тем, что алгоритм оценивания состояния посева и водозапаса почвы по данным дистанционного зондирования на основании моделей (1), (2) имеет следующий вид:5. The method according to PP. 1, 3, 4, characterized in that the algorithm for assessing the state of sowing and water reserve of the soil according to remote sensing data based on models (1), (2) has the following form:
Figure 00000058
Figure 00000058
 где
Figure 00000059
- оценка вектора состояния посевов и водозапаса почвы,
Figure 00000060
- матрица дисперсий помех в модели состояния посевов и водозапаса почвы,
Figure 00000061
- матрица ошибок измерения, Р - матрица ошибок оценивания
Figure 00000062
- матрица частных производных вектор-функции модели измерений по вектору состояния модели состояния посевов и водозапаса почвы.Where
Figure 00000059
- assessment of the state vector of crops and water reserve of the soil,
Figure 00000060
- matrix of variances of interference in the model of the state of crops and water reserve of the soil,
Figure 00000061
- matrix of measurement errors, P - matrix of estimation errors
Figure 00000062
- a matrix of partial derivatives of the vector function of the measurement model according to the state vector of the model of the state of crops and water reserve of the soil. 6. Способ по пп. 1, 5, отличающийся тем, что локальную коррекцию норм полива по площади поля производят по модели корректирующего регулятора следующего вида6. The method according to PP. 1, 5, characterized in that the local correction of irrigation norms according to the field area is carried out according to the model of the correcting controller of the following form
Figure 00000063
Figure 00000063
 где Δuj(Tj,z,h) - поправка на норму полива для любого элементарного участка поля с координатами (z,h),
Figure 00000064
- средняя по площади поля оценка начальных условий состояния посева и водозапаса почвы в начале j-го интервала полива,
Figure 00000065
- оценка начальных условий состояния посева и водозапаса почвы для любого элементарного участка поля с координатами (z,h), К - матрица параметров модели.where Δu j (T j , z, h) is the correction for the irrigation rate for any elementary section of the field with coordinates (z, h),
Figure 00000064
- the average field area estimate of the initial conditions of the state of sowing and water reserve of the soil at the beginning of the j-th irrigation interval,
Figure 00000065
- assessment of the initial conditions of the state of sowing and water reserve of the soil for any elementary section of the field with coordinates (z, h), K is the matrix of the model parameters. 7. Способ по пп. 1, 3, отличающийся тем, что критерий оптимизации норм полива имеет следующий вид:7. The method according to PP. 1, 3, characterized in that the criterion for optimizing irrigation norms is as follows:
Figure 00000066
Figure 00000066
 где
Figure 00000067
- заданное значение относительной влажности биомассы посева, Tj - моменты времени проведения j-го полива.Where
Figure 00000067
- a given value of the relative humidity of the sowing biomass, T j - time instants of the j-th irrigation.
RU2016133563A 2016-08-15 2016-08-15 Method of differentiated management of crops irrigation and device for its implementation RU2650534C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016133563A RU2650534C2 (en) 2016-08-15 2016-08-15 Method of differentiated management of crops irrigation and device for its implementation

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016133563A RU2650534C2 (en) 2016-08-15 2016-08-15 Method of differentiated management of crops irrigation and device for its implementation

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2016133563A RU2016133563A (en) 2018-02-20
RU2650534C2 true RU2650534C2 (en) 2018-04-16

Family

ID=61227569

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016133563A RU2650534C2 (en) 2016-08-15 2016-08-15 Method of differentiated management of crops irrigation and device for its implementation

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2650534C2 (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2683724C1 (en) * 2018-07-31 2019-04-01 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Российский научно-исследовательский институт проблем мелиорации" (ФГБНУ "РосНИИПМ") Method for determining irrigation rate drip irrigation of plants
RU2684746C1 (en) * 2018-11-06 2019-04-12 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова" (ФГБНУ "ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова") Method of fine-dispersed sprinkling
RU2695436C1 (en) * 2018-07-31 2019-07-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждения высшего образования "Самарский государственный технический университет" Method for differential control of water supply for wide-grasping sprinklers based on normalized differential water index
RU2726542C1 (en) * 2019-08-05 2020-07-14 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Агрофизический научно-исследовательский институт" (ФГБНУ АФИ) Device for differentiated irrigation of crops with simultaneous introduction of liquid mineral fertilizers
US10820472B2 (en) 2018-09-18 2020-11-03 Cnh Industrial America Llc System and method for determining soil parameters of a field at a selected planting depth during agricultural operations
RU2744069C1 (en) * 2020-04-21 2021-03-02 Общество С Ограниченной Ответственностью "Адаптивные Инновационно-Интеллектуальные Технологии" Method and control system for differential irrigation of crops
RU2796845C1 (en) * 2022-07-01 2023-05-29 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н.И. Вавилова" Robotic way to control irrigation by circular or frontal sprinklers

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112931166B (en) * 2021-03-05 2022-06-03 中国水利水电科学研究院 Variable irrigation management decision method
CN113994868B (en) * 2021-09-27 2023-07-28 上海易航海芯农业科技有限公司 Automatic irrigation method and system based on plant growth cycle
CN116326460B (en) * 2023-05-24 2023-08-04 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 Multichannel data acquisition method and crop precise irrigation and fertilization control system

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1271407A1 (en) * 1985-07-11 1986-11-23 Новочеркасский Ордена "Знак Почета" Инженерно-Мелиоративный Институт Apparatus for controlling sprinkler
RU2432737C1 (en) * 2010-02-24 2011-11-10 Федеральное Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования "Саратовский Государственный Аграрный Университет Имени Н.И. Вавилова" Irrigation system
CN203675790U (en) * 2013-10-26 2014-07-02 贾鹏飞 Automatic control device for crop irrigation
RU2522526C1 (en) * 2012-12-11 2014-07-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный аграрный университет" (ФГБОУ ВПО "СПбГАУ") Device of automated control of multisupporting irrigation machine of front action for precision irrigation
RU2537912C2 (en) * 2013-04-29 2015-01-10 Государственное научное учреждение Агрофизический научно-исследовательский институт Российской академии сельскохозяйственных наук (ГНУ АФИ Россельхозакадемии) Method of automatic control of crop condition

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1271407A1 (en) * 1985-07-11 1986-11-23 Новочеркасский Ордена "Знак Почета" Инженерно-Мелиоративный Институт Apparatus for controlling sprinkler
RU2432737C1 (en) * 2010-02-24 2011-11-10 Федеральное Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования "Саратовский Государственный Аграрный Университет Имени Н.И. Вавилова" Irrigation system
RU2522526C1 (en) * 2012-12-11 2014-07-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный аграрный университет" (ФГБОУ ВПО "СПбГАУ") Device of automated control of multisupporting irrigation machine of front action for precision irrigation
RU2537912C2 (en) * 2013-04-29 2015-01-10 Государственное научное учреждение Агрофизический научно-исследовательский институт Российской академии сельскохозяйственных наук (ГНУ АФИ Россельхозакадемии) Method of automatic control of crop condition
CN203675790U (en) * 2013-10-26 2014-07-02 贾鹏飞 Automatic control device for crop irrigation

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2683724C1 (en) * 2018-07-31 2019-04-01 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Российский научно-исследовательский институт проблем мелиорации" (ФГБНУ "РосНИИПМ") Method for determining irrigation rate drip irrigation of plants
RU2695436C1 (en) * 2018-07-31 2019-07-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждения высшего образования "Самарский государственный технический университет" Method for differential control of water supply for wide-grasping sprinklers based on normalized differential water index
US10820472B2 (en) 2018-09-18 2020-11-03 Cnh Industrial America Llc System and method for determining soil parameters of a field at a selected planting depth during agricultural operations
RU2684746C1 (en) * 2018-11-06 2019-04-12 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова" (ФГБНУ "ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова") Method of fine-dispersed sprinkling
RU2726542C1 (en) * 2019-08-05 2020-07-14 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Агрофизический научно-исследовательский институт" (ФГБНУ АФИ) Device for differentiated irrigation of crops with simultaneous introduction of liquid mineral fertilizers
RU2744069C1 (en) * 2020-04-21 2021-03-02 Общество С Ограниченной Ответственностью "Адаптивные Инновационно-Интеллектуальные Технологии" Method and control system for differential irrigation of crops
RU2796845C1 (en) * 2022-07-01 2023-05-29 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Саратовский государственный университет генетики, биотехнологии и инженерии имени Н.И. Вавилова" Robotic way to control irrigation by circular or frontal sprinklers

Also Published As

Publication number Publication date
RU2016133563A (en) 2018-02-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2650534C2 (en) Method of differentiated management of crops irrigation and device for its implementation
US11429071B2 (en) System and method for irrigation management using machine learning workflows
AU2018317494B2 (en) Method and system for water distribution and soil moisture determination
RU2522526C1 (en) Device of automated control of multisupporting irrigation machine of front action for precision irrigation
US11246269B2 (en) Autonomous mobile platform and variable rate irrigation method for preventing frost damage
CN103999841B (en) A kind of automatic target detection spraying system
Kranz et al. A review of mechanical move sprinkler irrigation control and automation technologies
CN205366078U (en) Unmanned aerial vehicle intelligence sprinkling system
CN108012640A (en) It is a kind of based on the Irrigation and fertilization system for making substance environment collaborative feedback
US20120290140A1 (en) Method and System to Control Irrigation Across Large Geographic Areas Using Remote Sensing, Weather and Field Level Data
US10412907B2 (en) Deficit-irrigation control system, based on dynamic organization of multi-agents systems and wireless or wired network
CN204104581U (en) A kind of automatic target detection spraying system based on binocular vision technology
CN112931166B (en) Variable irrigation management decision method
WO2019039954A1 (en) Smart modular variable watering system
CN105684838A (en) Rotational irrigation system and method for plants according to environmental parameters
US20160366841A1 (en) Crop canopy temperature controlled irrigation system
RU2726542C1 (en) Device for differentiated irrigation of crops with simultaneous introduction of liquid mineral fertilizers
KR101242214B1 (en) irrigation method and variable-depth soil tensiometer device applicable to efficient management of soil water movement
CN110235588B (en) Irrigation and fertilization system based on cloud computing technology
CN113557834A (en) Diagnosis method for leakage state of water and fertilizer drip irrigation device
Mohamed et al. The accuracy of distribution uniformity test under different moving irrigation systems
RU2796845C1 (en) Robotic way to control irrigation by circular or frontal sprinklers
TEMPLO et al. HYDRAULIC CALIBRATION, AUTOMATION, IRRIGATION SCHEDULING OF SPRINKLER IRRIGATION SYSTEM–UNALM
CN116267541A (en) Intelligent irrigation system based on Internet of things
Chamara et al. Real-time modeling of soil water properties in maize and soybean fields through the above canopy sensor and weather data fusion and machine learning