UA125018C2 - Спосіб управління внесенням добрив з використанням цифрової моделі доступності біогенних речовин та система для його здійснення - Google Patents
Спосіб управління внесенням добрив з використанням цифрової моделі доступності біогенних речовин та система для його здійснення Download PDFInfo
- Publication number
- UA125018C2 UA125018C2 UAA201802972A UAA201802972A UA125018C2 UA 125018 C2 UA125018 C2 UA 125018C2 UA A201802972 A UAA201802972 A UA A201802972A UA A201802972 A UAA201802972 A UA A201802972A UA 125018 C2 UA125018 C2 UA 125018C2
- Authority
- UA
- Ukraine
- Prior art keywords
- data
- soil
- biogenic
- module
- crop
- Prior art date
Links
- 239000002689 soil Substances 0.000 title claims abstract description 342
- 238000011161 development Methods 0.000 title claims description 44
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 title 1
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 397
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 claims abstract description 199
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 152
- 238000002386 leaching Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000009418 agronomic effect Effects 0.000 claims abstract 95
- 230000000035 biogenic effect Effects 0.000 claims description 434
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 377
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 87
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 31
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 30
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 28
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 27
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 claims description 17
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 15
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 15
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 11
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 11
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 10
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 9
- -1 silt Substances 0.000 claims description 8
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N Potassium Chemical compound [K] ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims description 4
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 claims description 4
- 239000011591 potassium Substances 0.000 claims description 4
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 4
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000012010 growth Effects 0.000 claims description 2
- QJGQUHMNIGDVPM-UHFFFAOYSA-N nitrogen group Chemical group [N] QJGQUHMNIGDVPM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 230000029553 photosynthesis Effects 0.000 claims description 2
- 238000010672 photosynthesis Methods 0.000 claims description 2
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 claims 127
- 239000010410 layer Substances 0.000 claims 77
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 claims 38
- 230000004044 response Effects 0.000 claims 38
- 230000006870 function Effects 0.000 claims 32
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims 29
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims 29
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 claims 28
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims 25
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims 24
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims 23
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 claims 23
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 claims 23
- 230000008859 change Effects 0.000 claims 15
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 claims 14
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 claims 14
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 claims 14
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims 14
- 230000008569 process Effects 0.000 claims 14
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims 13
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 claims 11
- 210000003608 fece Anatomy 0.000 claims 11
- 239000010871 livestock manure Substances 0.000 claims 11
- DCUJJWWUNKIJPH-UHFFFAOYSA-N nitrapyrin Chemical compound ClC1=CC=CC(C(Cl)(Cl)Cl)=N1 DCUJJWWUNKIJPH-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 11
- 239000002028 Biomass Substances 0.000 claims 10
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims 10
- 238000003754 machining Methods 0.000 claims 10
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims 10
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N Ammonia Chemical compound N QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 8
- 239000000969 carrier Substances 0.000 claims 8
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims 8
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims 8
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims 8
- 239000000243 solution Substances 0.000 claims 8
- 238000003971 tillage Methods 0.000 claims 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims 7
- 239000004927 clay Substances 0.000 claims 7
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims 7
- 238000013515 script Methods 0.000 claims 7
- HPNSNYBUADCFDR-UHFFFAOYSA-N chromafenozide Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C(=O)N(NC(=O)C=2C(=C3CCCOC3=CC=2)C)C(C)(C)C)=C1 HPNSNYBUADCFDR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 6
- 239000003112 inhibitor Substances 0.000 claims 6
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 claims 6
- 239000013049 sediment Substances 0.000 claims 6
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims 6
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims 6
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims 5
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims 5
- 238000013479 data entry Methods 0.000 claims 5
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims 5
- 238000010899 nucleation Methods 0.000 claims 5
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims 5
- 239000003381 stabilizer Substances 0.000 claims 5
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims 4
- 241001124569 Lycaenidae Species 0.000 claims 4
- 230000002706 hydrostatic effect Effects 0.000 claims 4
- 125000001477 organic nitrogen group Chemical group 0.000 claims 4
- 230000003204 osmotic effect Effects 0.000 claims 4
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 claims 4
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 claims 4
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims 4
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-O Ammonium Chemical compound [NH4+] QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-O 0.000 claims 3
- 230000009471 action Effects 0.000 claims 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims 3
- 238000004883 computer application Methods 0.000 claims 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims 3
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims 3
- 238000013499 data model Methods 0.000 claims 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims 3
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 claims 3
- 230000036541 health Effects 0.000 claims 3
- 230000008642 heat stress Effects 0.000 claims 3
- 239000002917 insecticide Substances 0.000 claims 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 claims 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims 3
- 241000209149 Zea Species 0.000 claims 2
- 235000005824 Zea mays ssp. parviglumis Nutrition 0.000 claims 2
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 claims 2
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 claims 2
- 229910021529 ammonia Inorganic materials 0.000 claims 2
- 230000033558 biomineral tissue development Effects 0.000 claims 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims 2
- 238000001311 chemical methods and process Methods 0.000 claims 2
- 235000005822 corn Nutrition 0.000 claims 2
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 claims 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims 2
- 238000003795 desorption Methods 0.000 claims 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims 2
- 239000000417 fungicide Substances 0.000 claims 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims 2
- 238000011068 loading method Methods 0.000 claims 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims 2
- PWPJGUXAGUPAHP-UHFFFAOYSA-N lufenuron Chemical compound C1=C(Cl)C(OC(F)(F)C(C(F)(F)F)F)=CC(Cl)=C1NC(=O)NC(=O)C1=C(F)C=CC=C1F PWPJGUXAGUPAHP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims 2
- 238000005325 percolation Methods 0.000 claims 2
- 229920001690 polydopamine Polymers 0.000 claims 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims 2
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 claims 2
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 claims 2
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 claims 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims 2
- 230000035882 stress Effects 0.000 claims 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims 2
- VHUUQVKOLVNVRT-UHFFFAOYSA-N Ammonium hydroxide Chemical compound [NH4+].[OH-] VHUUQVKOLVNVRT-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 241001327708 Coriaria sarmentosa Species 0.000 claims 1
- 206010042135 Stomatitis necrotising Diseases 0.000 claims 1
- CCAZWUJBLXKBAY-ULZPOIKGSA-N Tutin Chemical compound C([C@]12[C@@H]3O[C@@H]3[C@@]3(O)[C@H]4C(=O)O[C@@H]([C@H]([C@]32C)O)[C@H]4C(=C)C)O1 CCAZWUJBLXKBAY-ULZPOIKGSA-N 0.000 claims 1
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 claims 1
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 claims 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 claims 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 claims 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 claims 1
- 239000003905 agrochemical Substances 0.000 claims 1
- 230000003698 anagen phase Effects 0.000 claims 1
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 claims 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims 1
- 230000000975 bioactive effect Effects 0.000 claims 1
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims 1
- 238000005341 cation exchange Methods 0.000 claims 1
- 238000007705 chemical test Methods 0.000 claims 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims 1
- 238000003967 crop rotation Methods 0.000 claims 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims 1
- 238000013498 data listing Methods 0.000 claims 1
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 claims 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 claims 1
- 239000002837 defoliant Substances 0.000 claims 1
- 239000002274 desiccant Substances 0.000 claims 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims 1
- 230000008014 freezing Effects 0.000 claims 1
- 238000007710 freezing Methods 0.000 claims 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims 1
- 238000002986 genetic algorithm method Methods 0.000 claims 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims 1
- 239000003630 growth substance Substances 0.000 claims 1
- 239000004009 herbicide Substances 0.000 claims 1
- 238000000265 homogenisation Methods 0.000 claims 1
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 claims 1
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 claims 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims 1
- 238000009533 lab test Methods 0.000 claims 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 claims 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims 1
- 230000008018 melting Effects 0.000 claims 1
- 238000002844 melting Methods 0.000 claims 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims 1
- 201000008585 noma Diseases 0.000 claims 1
- 235000021232 nutrient availability Nutrition 0.000 claims 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 claims 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims 1
- 239000004302 potassium sorbate Substances 0.000 claims 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 claims 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 claims 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 claims 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 claims 1
- 239000005413 snowmelt Substances 0.000 claims 1
- 238000005527 soil sampling Methods 0.000 claims 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims 1
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 claims 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 claims 1
- 238000010257 thawing Methods 0.000 claims 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 claims 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims 1
- 238000010792 warming Methods 0.000 claims 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01C—PLANTING; SOWING; FERTILISING
- A01C21/00—Methods of fertilising, sowing or planting
- A01C21/007—Determining fertilization requirements
-
- 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
- A01G25/167—Control by humidity of the soil itself or of devices simulating soil or of the atmosphere; Soil humidity sensors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/04—Inference or reasoning models
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01B—SOIL WORKING IN AGRICULTURE OR FORESTRY; PARTS, DETAILS, OR ACCESSORIES OF AGRICULTURAL MACHINES OR IMPLEMENTS, IN GENERAL
- A01B79/00—Methods for working soil
- A01B79/005—Precision agriculture
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
- Y02A40/10—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Soil Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Винахід стосується способу управління внесенням добрив з використанням цифрової моделі доступності біогенних речовин та системи для його здійснення. Спосіб включає отримання даних про сільськогосподарську культуру, ґрунт та погоду для одного або більше полів. На основі отриманих даних система, що містить пам’ять, підключену до одного або більше процесорів та контролер застосунку, моделює зміни температури ґрунту, переміщення і поглинання води, втрати і поглинання біогенних речовин, створює цифрову модель засвоювання біогенних речовин та на основі вказаної моделі генерує інструкції щодо внесення добрив для контролера застосунку, який управляє параметрами роботи сільськогосподарського транспорту.
Description
102 1о8 ся як г я Іа М. ;
Як: жо ше -- с 16 це |. п і Комплотер Р Сільськогослодарський ! оо кабіни пристрій Е і ! 1 115 Бінарний Я хг іа м кох аж оувуга: : ! ! ОМ Відвалений Я Контролер застосунку датчик Що нене ; І ; 132 Комунікаційний рівень р ; Ге 136 Інструкції з моделювання віфосної врожанності
ШЕ. 142 Температурний моду | рення рр | орні
Ов 154 Гідрологічний молуль | | Татлеенні и : Е: ШІ ЗОН ро Сховище
РУ 146 Модуль сільськогосподарської культурн
ШЕ Пн
Жеееенернй 134 Презентаційний рівень 140 Рівень управління даними 150 Рівень апаратного забезпечення зутугуалізації 130 Сізьськогосподавська інтелектуальна обчислювальна система
Фіг. 1
ПОВІДОМЛЕННЯ ПРО АВТОРСЬКІ ПРАВА
ЇООО1| Частина даного опису патентного документу містить матеріали, на які розповсюджується захист авторських прав. Власник авторських прав не проти факсимільного відтворення будь-ким патентного документа або опису патенту, як це видно з патентної картотеки або реєстрації патентів Бюро з реєстрації патентів і товарних знаків, а у решті залишає всі авторські права або права без змін. Є 2015 Те Сіїтаїе Согрогайоп
ОБЛАСТЬ ТЕХНІКИ
І0002| Даний винахід відноситься до цифрового комп'ютерного моделювання використання біогенних речовин на полі, наприклад, азоту, фосфору та калію, із використанням погодних даних, даних про грунт, та даних управління сільськогосподарськими культурами, що отримані через мережу. Додатково, даний винахід відноситься до комп'ютерного генерування повідомлень, рекомендацій та графічного інтерфейсу користувача на основі цифрових моделей доступності біогенних речовин.
РІВЕНЬ ТЕХНІКИ
0003) Викладені у даному розділі підходи є підходами, які необхідно здійснити, однак, не обов'язково, підходами, які були розроблені або здійснені раніше. Таким чином, якщо не вказано інше, не слід припускати, що будь-які підходи, що описані у даному розділі відносяться до попереднього рівня техніки виключно із того, що вони включені у даний розділ. 00041 Біогенні речовини необхідні для росту та розвитку сільськогосподарських культур.
Сільськогосподарські культури поглинають біогенні речовини, наприклад, азот, фосфор та калій, із грунту, який їх оточує, що сприяє росту сільськогосподарської культури. Різні типи сільськогосподарських культур мають різні потреби у кожній біогенній речовині. Коли сільськогосподарська культура не отримує необхідної кількості біогенної речовини, порушується розвиток сільськогосподарської культури. Наприклад, дефіцит азоту призводить до загибелі листя сільськогосподарської культури. Додатково, як тільки концентрація азоту у саджанці падає нижче критичного граничного значення, це негативно впливає на фотосинтез та накопичення сухої речовини. Кінцевим результатом є зниження врожайності сільськогосподарської культури, яка не отримує достатньої кількості біогенних речовин.
ЇО00О5| Тоді як біогенні речовини у грунті дуже важливі для розвитку саджанців, без
Зо виконання тестів на біогенні речовини дуже складно визначити, коли у грунті знижується вміст однієї або більше біогенних речовин. Додатково, вплив від застосування певної біогенної речовини не є явно вираженим. Наприклад, застосування сорока фунтів (18,14 кг) азоту на акр у певний час може призвести до чистого збільшення на десять фунтів (4.54 кг) азоту на акр, який є доступним для сільськогосподарської культури завдяки втраті азоту через множину факторів та низьку швидкість передавання до сільськогосподарської культури. Таке ж саме застосування сорока фунтів (18,14 кг) азоту на акр в інший час може призвести до того, що більша частина застосованого азоту буде доступна для сільськогосподарської культури. Без розуміння всіх цих факторів, що впливають на те, чи отримає сільськогосподарська культура азот, що додається на поле, застосування азоту у більшості випадків виконується на осліп. Фермер повинен застосовувати азот у певні періоди розвитку сільськогосподарської культури або коли сільськогосподарська культура явно страждає від нестачі азоту. Такі варіанти застосування азоту є малоефективними, так як вони призводять до надмірного витрачання азоту, а також до недостатнього додавання азоту для задоволення потреби саджанця. Додатково, азот втрачається на полі через вилуговування, що може створювати проблеми для навколишнього середовища, коли азот взаємодіє із водним басейном.
І0006| Об'єм засвоювання кожної біогенної речовини у більшості випадків залежить від широкого спектру факторів. Наприклад, вміст вологи, тип грунту та температура грунту впливають на перенесення азоту крізь грунт, вторинне передавання азоту до коренів саджанця, та втрату азоту через денітрифікацію, випаровування та вилуговування. Додатково, поглинання біогенних речовин саджанцем змінюється в залежності від однієї сільськогосподарської культури до іншої сільськогосподарської культури, та змінюється в залежності від етапу розвитку певної сільськогосподарської культури. Більш того, різні шари грунту мають різний склад, різні температури та різний вміст вологи. Таким чином, передавання біогенних речовин крізь грунт може змінюватися в залежності від одного шару грунту до іншого шару грунту.
І0007| Потрібна система, яка отримує дані про певне поле, що охоплюють діапазон від даних про грунт до даних про погодні умови, та моделює доступність біогенних речовин на певному полі на основі таких отриманих даних. Виникають деякі труднощі у контексті моделювання доступності біогенних речовин на основі широкого спектру факторів. Перша проблема у моделюванні доступності біогенних речовин полягає у визначенні доступності 60 біогенних речовин у майбутньому, таким чином, щоб рішення про розумне застосування біогенних речовин приймалося до того, як виникне проблема. Незважаючи на те, що поточні зразки грунту можуть використовуватися для визначення доступності біогенних речовин у заданий час, доступності біогенних речовин у майбутньому важко моделювати без даних про майбутню температуру та опади. Другою проблемою у моделюванні доступності біогенних речовин є витрати на обчислення факторів моделювання, що впливають на доступність біогенних речовин. Наприклад, способи моделювання вмісту вологи у грунті у більшості випадків є надзвичайно витратними з точки зору обчислювальних ресурсів, які потребують ітгераційних схем для вирішення нелінійних диференційних рівнянь, або обчислення є маловитратними, проте надзвичайно неточними.
КОРОТКИЙ ОПИС СУТІ ВИНАХОДУ
Claims (6)
- 0008) Формула винаходу, що додається, може служити коротким описом суті винаходу. КОРОТКИЙ ОПИС ГРАФІЧНИХ МАТЕРІАЛІВ І0010) На графічних матеріалах: 00111) Фіг. 1 ілюструє приклад обчислювальної системи, що виконана із можливістю виконувати функції, які описані в даному документі, та проілюстрована у польових умовах із іншими пристроями, з якими система може взаємодіяти. 0012) Фіг. 2 ілюструє два відображення прикладу логічної організації наборів інструкцій в основній пам'яті під час загрузки прикладу мобільного застосунку для виконання. І00О13) Фіг. З ілюструє запрограмований процес, за допомогою якого сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система генерує одну або більше попередньо налаштованих агрономічних моделей з використанням агрономічних даних, наданих одним або більше зовнішнім джерелом даних. 0014) Фіг. 4 є функціональною схемою, що ілюструє обчислювальну систему, на базі якої може бути здійснений варіант реалізації винаходу. 00151 Фіг. 5 ілюструє приклад способу створення цифрової моделі доступності біогенних речовин у грунті. 0016) Фіг. 6 ілюструє приклад способу об'єднання даних із множини цифрових моделей для визначення доступності біогенних речовин у грунті. 00171 Фіг. 7 ілюструє приклад способу для моделювання переміщення води у грунті. Зо 0018) Фіг. 8 ілюструє приклад графіку залежності матричного потенціалу від вмісту вологи у грунті. 00191) Фіг. 9 ілюструє приклад графіку доступності біогенних речовин для азоту. ДЕТАЛЬНИЙ ОПИС СУТІ ВИНАХОДУ І0020| У наступному описі, для роз'яснення, чисельні характерні деталі викладені для надання повного розуміння даного винаходу. Тім не менш, зрозуміло, що варіанти реалізації винаходу можуть бути реалізовані на практиці без цих характерних деталей. В інших випадках, добре знайомі структури та пристрої проілюстровані у вигляді функціональної схеми для запобігання надмірного ускладнення даного опису. Варіанти реалізації винаходу викладені у даному розділу відповідно до наступного плану:1. ЗАГАЛЬНИЙ ОГЛЯД
- 2. ПРИКЛАД СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКОЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОЇ СИСТЕМИ21. ОГЛЯД СТРУКТУРИ2.2. ОГЛЯД ПРИКЛАДНОЇ ПРОГРАМИ2.3. ПОТРАПЛЯННЯ ДАНИХ У ОБЧИСЛЮВАЛЬНУ СИСТЕМУ2.4. ОГЛЯД ПРОЦЕСУ - ПІДГОТОВКА АГРОНОМІЧНОЇ МОДЕЛІ2.5. ПРИКЛАД РЕАЛІЗАЦІЇ - ОГЛЯД АПАРАТНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
- 3. РАДНИК ІЗ ЗАСТОСУВАННЯ ДОБРИВ3.1. ОТРИМАНІ ДАНІ3.2. МОДЕЛЬ ДОСТУПНОСТІ БІОГЕННИХ РЕЧОВИН3.2.1. 1. ПОЧАТКОВА ДОСТУПНІСТЬ БІОГЕННИХ РЕЧОВИН3.2.2. НАКОПИЧЕННЯ ТА ВТРАТА БІОГЕННИХ РЕЧОВИН3.3. ТЕМПЕРАТУРНА МОДЕЛЬ3.4. ГІДРОЛОГІЧНА МОДЕЛЬ3.4.1. РЕГУЛЬОВАНІ ІНТЕРВАЛИ ЧАСУ3.4.2. ПАРАМЕТРИЗАЦІЯ3.5. МОДЕЛЬ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКОЇ КУЛЬТУРИ
- 4. ВИКОРИСТАННЯ ДАНИХ4.1. ГРАФІКИ ДОСТУПНОСТІ БІОГЕННИХ РЕЧОВИН 60 4.2. АГРОНОМІЧНІ МОДЕЛІ4.3. РЕКОМЕНДАЦІЇ4.4. ПОВІДОМЛЕННЯ4.5. ПРОПОЗИЦІЇ, ЩО ВИЗНАЧЕНІ КОРИСТУВАЧЕМ
- 5. ПЕРЕВАГИ ПЕВНИХ ВАРІАНТІВ РЕАЛІЗАЦІЇ ВИНАХОДУ
- 6. ДОДАТКОВІ ТА АЛЬТЕРНАТИВНІ ВАРІАНТИ ж (002111. ЗАГАЛЬНИЙ ОГЛЯД (0022) Аспекти даного винаходу відносяться, головним чином, до реалізованих на комп'ютері технологій для генерування моделей доступності біогенних речовин та передавання даних про доступність біогенних речовин до обчислювального пристрою. У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система запрограмована або виконана із можливістю отримувати, за допомогою мережі, польові дані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами, та зовнішні дані, наприклад, дані про грунт та прогнозовані погодні умови від зовнішнього серверного обчислювального пристрою. Температурний модуль сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи моделює зміни у температурі кожного шару грунту поля на основі щонайменше частково факторів грунту, вмісту вологи, та передбачуваного сонячного випромінювання. Гідрологічний модуль сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи моделює зміни вмісту вологи кожного шару грунту поля на основі щонайменше частково факторів грунту, температурних моделей, та передбачуваних опадів. Модуль сільськогосподарської культури сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи модулює поглинання азоту та води сільськогосподарською культурою на полі на основі щонайменше частково передбачуваного вмісту вологи, передбачуваної температури, факторів грунту, факторів сільськогосподарської культури, та факторів доступності азоту. На основі даних, що були змодельовані, та даних, що отримані за допомогою мережі, модуль радника із застосування добрив створює цифрову модель доступності біогенних речовин для сільськогосподарської культури на полі. Потім, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система може генерувати попередження, рекомендації, агрономічні моделі, та/або відображати доступність біогенних речовин, та відправляти їх обчислювальному пристрою керуючого польовими роботами. Зо І0023| У варіанті реалізації винаходу, спосіб включає: отримання, за допомогою мережі на сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі, що містить один або більше процесорів та цифрову пам'ять, електронних цифрових даних, які містять множину значень, що являють собою дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погодні умови для одного або більше полів; створення та зберігання у комп'ютерній пам'яті першої цифрової моделі температури грунту на одному або більше полів на основі щонайменше частково множини значень, що являють собою дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погодні умови, із використанням цифрової програмованої логіки у температурному модулі сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи; створення та зберігання у комп'ютерній пам'яті другої цифрової моделі переміщення води у грунті на одному або більше полів на основі, щонайменше, частково, множини значень, що являють собою дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погодні умови із використанням цифрової програмованої логіки у гідрологічному модулі сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи; створення та зберігання третьої цифрової моделі поглинання води однією або більше сільськогосподарськими культурами на одному або більше полів на основі щонайменше частково другої цифрової моделі перенесення води крізь одне або більше полів та множини значень, що являють собою дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погодні умови, із використанням цифрової програмованої логіки у модулі сільськогосподарської культури сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи; створення та зберігання четвертої цифрової моделі поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарськими культурами на одному або більше полів, на основі щонайменше частково множини значень, що являють собою дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погодні умови із використанням цифрової програмованої логіки у модулі сільськогосподарської культури сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи; створення та відображення п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин на одному або більше полів на основі щонайменше частково першої цифрової моделі температури грунту, другої цифрової моделі перенесення води, третьої цифрової моделі поглинання води однією або більше сільськогосподарською культурою, четвертої цифрової моделі поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарською культурою, та множини значень, бо що являють собою дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погодні умови для одного або більше полів, із використанням цифрової програмованої логіки у модулю радника із застосування добрив сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи. (0024) Інші характерні ознаки та аспекти даного винаходу будуть зрозумілими із графічних матеріалів, опису та формули винаходу. 0025) 2. ПРИКЛАД СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКОЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОЇ СИСТЕМИ І0026| 2.11 ОГЛЯД СТРУКТУРИ І0027| Фіг. 1 ілюструє приклад обчислювальної системи, що виконана із можливістю виконувати функції, які описані в даному документі, та проілюстрована у польових умовах із іншими пристроями, з якими система може взаємодіяти.У варіанті реалізації винаходу, користувач 102 є власником, працює або володіє обчислювальним пристроєм 104 керуючого польовими роботами на місці розташування поля, або пов'язаному із розташуванням поля, наприклад, на полі, що призначене для сільськогосподарської діяльності, або у місці керування одним або більше сільськогосподарськими полями.Обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 запрограмований або виконаний із можливістю надання польових даних 106 у сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему 130 через одну або більше мереж 109. І0028| Приклади польових даних 106 містять (а) ідентифікаційні дані, (наприклад, площу землі у акрах, назву поля, ідентифікатори поля, географічні ідентифікатори, ідентифікатори меж, ідентифікатори сільськогосподарської культури, та будь-які інші відповідні дані, які можуть використовуватися для ідентифікації землі фермерського господарства наприклад, одиниця суспільної землі (СІ О), номер лота та блока, номер земельної ділянки, географічні координати та кордони, серійний номер господарства (ЕМ), номер господарства, номер ділянки, номер поля, поле у 640 акрів, поле у 36 квадратних миль, та/або протяжність), (Б) дані про збір врожаю (наприклад, тип сільськогосподарської культури, сорти сільськогосподарських культур, сівозміна, чи вирощувалися посіви органічно, дата сбіру врожаю, фактичні показники врожайності (АРН), планова врожайність, врожайність, вартість сільськогосподарської культури, доходи від врожаю, вологість зернових, прийоми механічної обробки, інформація про попередні Зо погодні умови), (с) дані про грунт (наприклад, тип, склад, рН, органічні речовини (ОМ), обмінна ємність катіонів (СЕС)), (4) дані про саджання (наприклад, дата саджання, тип зернових, відносний розвиток (КМ) посаджених зернових, щільність саджання), (е) дані по добривам (наприклад, тип добрива (азотні, що містять фосфор, калійні), тип застосування, дата застосування, кількість, джерело), (Її) дані про пестициди (наприклад, пестициди, гербіциди, фунгіциди, інші речовини або суміші речовин, що використовуються у якості регуляторів росту, дефоліанту або десіктанту, дата застосування, кількість, джерело, спосіб), (9) дані про зрошення (наприклад, дата застосування, об'єм, джерело), (п) погодні умови (наприклад, опади, температура, вітер, прогнози, тиск, видимість, хмарність, тепловий індекс, точка роси, вологість, глибина снігу, якість повітря, схід сонця, захід сонця), (ї) дані про зображення (наприклад, інформація про зображення та світловий спектр із сільськогосподарського пристрою, датчика, камери, комп'ютера, смартфону, КПК, безпілотного літального апарату, літака або супутника), (|) розвідувальні спостереження (знімки, відео, записи у вільній формі, голосові записи, розшифрування записів, погодні умови (температура, опади (поточні та на протязі певного періоду часу), вологість грунту, фаза росту сільськогосподарської культури, швидкість вітру, відносна вологість, точка роси, шар черні)), та (К) грунт, насіння, фенологія сільськогосподарської культури, звіт про шкідників та хвороби, та прогнозовані джерела та бази даних.І0029| Зовнішній комп'ютер серверу даних 108, що функціонально зв'язаний (із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130 та запрограмований або виконаний із можливістю відправляння зовнішніх даних 110 сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130 через мережу) 109. Зовнішній комп'ютер серверу даних 108 може бути власністю, або на ньому може працювати одна і та ж юридична особа або об'єкт, що працює з сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130, або різні особи або об'єкти, наприклад, урядовий заклад, неурядова організація (НУО), та/або приватний постачальник послуг з передавання даних.Приклади зовнішніх даних містять дані про погоду, дані у вигляді зображень, дані про грунт або, між іншим, статистичні дані, що відносяться до врожайності сільськогосподарської культури.Зовнішні дані 110 можуть містити ті ж самі типи інформації, що і польові дані 106. У деяких варіантах реалізації винаходу, зовнішні дані 110, що надані сервером зовнішніх даних 108, належать тім самим об'єктам, яким належать бо та/або які працюють із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130.Наприклад, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може містити сервер даних, що фокусується на типі даних, наприклад, на даних про погоду, які, у іншому випадку, можуть бути надані сторонніми джерелами.00101 Сільськогосподарські пристрої 111 можуть мати один або більше віддалених датчиків112, що встановлені на них, при цьому ці датчики з'єднані із можливістю обміну даними, як напряму, так і не напряму через сільськогосподарські пристрої 111 із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130, та запрограмовані, або виконані із можливістю відправляти дані датчика сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130. Приклади сільськогосподарських пристроїв 111 містять трактори, комбайни,жниварки, сівалки, вантажні машини, обладнання для внесення добрив, безпілотні літальні апарати та будь-які інші одиниці фізичних механізмів або апаратного забезпечення, як правило, мобільні механізми, та які можуть використовуватися у задачах, пов'язаних із сільським господарством.У деяких варіантах реалізації винаходу, одна одиниця пристрою 111 може містити множину датчиків 112, що з'єднані локально у мережу пристроїв; локальна мережа контролерів (САМ) є прикладом такої мережі, що може бути встановлена на комбайни або жниварки.Контролер застосунку 114 з'єднаний із можливістю обміну даними (із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130 через мережу) 109, та запрограмований або виконаний із можливістю отримувати від сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130 один або більше скриптів для управління робочими параметрами сільськогосподарського транспорту, або їх виконання.Для прикладу, інтерфейс шини локальної мережі контролерів (САМ) може використовуватися для обміну даними між сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130 та сільськогосподарськими пристроями 111, наприклад, таким чином, як використовується. у СІІМАТЕ РІЕСГОМІЕЄММ ОКІМЕ, який доступний від компанії Те Сійпафе Согрогайоп, Сан-Франциско, Каліфорнія.Дані від датчиків можуть містити ті ж самі типи інформації, що і польові дані 106.00301 Пристрої 111 можуть містити комп'ютер кабіни 115, який містить програму кабіни, яка може містити версію або приклад мобільного застосунку для пристрою 104, який додатково описаний у інших розділах даного документу.У варіанті реалізації винаходу, комп'ютер кабіниЗо 115 містить портативний комп'ютер, найчастіше, комп'ютер розміром із планшет, або смартфон, із кольоровим графічним екраном, що встановлений всередині кабіни оператора пристрою 111. Комп'ютер кабіни 115 може реалізувати деякі або всі операції та функції, які описані додатково у даному документі по відношенню до портативного обчислювального пристрою 104.ІЇ0031| Мережа(ї) 109 широко представлена будь-якою комбінацією однієї або більше комунікаційних мереж, включно із локальними мережами, глобальними мережами або мережею Інтернет, з використанням дротових або бездротових каналів зв'язку, включаючи наземні або супутникові канали зв'язку.Мережа() може бути реалізована за допомогою будь-якого середовища передавання даних або механізму, що надається для обміну даними між різними елементами на Фіг. 1. Різні елементи на Фіг. 1 можуть мати прямі (дротові або бездротові)комунікаційні канали.Кожен із датчиків 112, контролер 114, комп'ютер серверу зовнішніх даних 108 та інші елементи системи містять інтерфейс, сумісний із мережею(ами) 109, та запрограмований або виконаний із можливістю використання стандартних протоколів обміну даними через мережу, наприклад, протоколів ТСР/Р, САМ, та протоколів високого рівня, наприклад, НТТР, ТІ 5 і тому подібних.00321 Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 запрограмована або виконана із можливістю отримувати польові дані 106 від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, зовнішніх даних 110, від комп'ютеру серверу зовнішніх даних 108, та даних датчиків від віддалених датчиків 112. Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може додатково бути виконана із можливістю розміщення,використання або виконання однієї або більше комп'ютерних програм, інших програмних елементів, цифрової програмованої логіки, наприклад, ЕРА або АБІС, або будь-якої їх комбінації для виконання трансляції та зберігання елементів даних, конструкцій цифрових моделей одного або більше посівів на одному або більше полях, генерування рекомендацій та повідомлень, та генерування і відправки скриптів контролеру застосунку 114, способами, що додатково описані у інших розділах даного опису.0033) У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 запрограмована із або містить комунікаційний рівень 132, презентаційний рівень 134, рівень управління даними 140, рівень апаратного забезпечення/віртуалізації 150 та сховище моделей та польових даних 160. У даному контексті, "рівень" означає будь-яку бо комбінацію електронних схем цифрового інтерфейсу, мікроконтролерів, вбудованого програмного забезпечення та/або комп'ютерних програм, або інших програмних елементів.(0034) Комунікаційний рівень 132 може бути запрограмований або виконаний із можливістю виконувати інтерфейсні функції введення/виведення, включаючи відправку запитів обчислювальному пристрою керуючого польовими роботами 104, комп'ютеру серверу зовнішніх даних 108 та віддаленим датчикам 112, на отримання польових даних, зовнішніх даних та даних датчиків, відповідно.Комунікаційний рівень 132 може бути запрограмований або виконаний із можливістю відправки отриманих даних у сховище моделей та польових даних 160 для зберігання в якості польових даних 106.0035) Презентаційний рівень 134 може бути запрограмований або виконаний із можливістю генерування графічного інтерфейсу користувача (ГІК) для відображення на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104, комп'ютері кабіни 115 або інших комп'ютерах, які підключені до системи 130 через мережу 109. ГІК може містити органи керування для даних, що вводяться, для їхнього введення у сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему 130, генерування запитів на моделі та/або рекомендації, та/або відображення рекомендацій, повідомлень, моделей, та інших польових даних.І0036| Рівень управління даними 140 може бути запрограмований або виконаний із можливістю керувати операціями зчитування та запису з використанням сховища 160 та іншими функціональними елементами системи, включаючи набори запитів та результатів, що передаються між функціональними елементами системи та сховищем.Приклади рівня управління даними 140 містять, між іншим, код інтерфейсу УОВС, 501 -серверів, та/або коду інтерфейсу НАБООР.Сховище 160 може містити базу даних.У контексті даного документу, термін "база даних" означає як масив даних, так і систему управління реляційною базою даних (КОВМФ5), або їх обох.У контексті даного документу, база даних може містити будь-який набір даних, включно з ієрархічною базою даних, реляційною базою даних, базою даних на пласких файлах, об'єктно-реляційною базою даних, об'єктно-орієнтовною базою даних, та будь-яким іншим структурованим набором записів або даних, що зберігаються у обчислювальній системі.Приклади КОВМ5 містять, крім іншого, бази даних ОКАСІЕФ, МУБОЇ, ІВМФ 082, МІСКОЗОБТФ БОЇ ЗЕКМЕК, ЗУВАБЗЕФ та РОБЗТОМКЕБОЇ.Тім не менш, може використовуватися будь-яка база даних, що дозволяє виконувати системи та способи, щоЗо описані у даному документі.Ї0037| Якщо польові дані 106 не потрапляють напряму до сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи за допомогою однієї чи більше сільськогосподарських машин або пристроїв сільськогосподарських машин, що взаємодіють із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою, користувачеві 102 може бути наданий запит на введення такої інформації за допомогою одного чи більше інтерфейсів користувача на пристрої користувача (який обслуговується сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою). У варіанті реалізації винаходу, що наводиться у якості прикладу, користувач 102 може вказати ідентифікаційні дані за допомогою доступу до мапи на пристрої користувача (яка обслуговується сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою) та вибрати певну СІ Ш, що графічно відображається на мапі.В альтернативному варіанті реалізації винаходу, користувач 102 може вказати ідентифікаційні дані за допомогою доступу до мапи на пристрої користувача (який обслуговується сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130), намалювавши межі ділянки зверху на мапі.Такий вибір СО або малювання на мапі відображає географічні ідентифікатори.В альтернативному варіанті реалізації винаходу, користувач 102 може вказати ідентифікаційні дані за допомогою доступу до ідентифікаційних польових даних (які надаються у вигляді векторних файлів або у аналогічному форматі) від Управління обслуговування фермерів Міністерства сільського господарства США або іншого джерела, за допомогою пристрою користувача, та надати такі ідентифікаційні польові дані сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі.І0038| У варіанті реалізації винаходу, моделі та польові дані зберігаються у сховищі моделей та польових даних 160. Дані моделі містять моделі даних, що створені для одного або більше полів.Наприклад, модель сільськогосподарської культури може містити сконструйовану цифрову модель розвитку сільськогосподарської культури на одному або більше полів.У контексті даного документу, "модель" означає збережений електронний цифровий набір інструкцій, що виконуються, та елементів даних, пов'язаних один з одним, які можуть отримувати та відповідати на програмний або інший цифровий виклик, активацію або запит аналізу, на основі вказаних вхідних даних, для виводу одного або більше збережених вихідних значень, які можуть служити, між іншим, основою для реалізованих на комп'ютері рекомендацій, відображення вихідних даних, або машинного управління.Фахівцям у даній області техніки60 може здатися зручною побудова моделей із використанням математичних рівнянь, однак така форма вираження не обмежує моделі, що викладені у даному документі у абстрактному понятті; замість цього, кожна модель у даному документі має практичне застосування на комп'ютері у формі збережених інструкцій, що виконуються, та даних, що реалізують модель (із використанням комп'ютера.Дані моделі можуть містити модель попередніх подій на одному або більше полях, модель поточного стану одного або більше полів, та/"або модель прогнозованих подій на одному або більше полів.Модель та польові дані можуть зберігатися у структурах даних у пам'яті, рядках у таблиці бази даних, у пласких файлах або цифрових таблицях, або інших формах збережених цифрових даних.І0039) У варіанті реалізації винаходу, кожен із модулів - модуль радника із застосування добрив 136, температурний модуль 142, гідрологічний модуль 144, модуль сільськогосподарської культури 146, модуль відображення біогенних речовин 148, модуль надання рекомендацій 152 та модуль агрономічної моделі 154 - містять набір із однієї або більше сторінок головної пам'яті, наприклад, КАМ, у сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130, у яку завантажуються інструкції, що виконуються, та які при виконанні спонукають сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему до виконання функцій або операцій, які описані із посиланням на ці модулі.Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може містити набір сторінок у КАМ, які містіть інструкції, що при виконанні спонукають до реалізації функцій радника із застосування добрив, що описані у даному документі.Ці інструкції можуть бути у вигляді коду, що виконується на машині, із набору інструкцій ЦПП, та можуть бути скомпільовані у залежності від похідного коду, що написаний на мові УЗАМА, С, Ся, ОВОЕСТІМЕ-С, або будь-якої іншої мові програмування або середовищі, що є легкою для читання людиною, як окремо, так і у комбінації із скриптами "АМАЗСРКІРТ, іншими мовами опису сценаріїв, та іншим вихідним програмним текстом.Термін "сторінки" призначений для опису у широкому розумінні будь-якої області всередині головної пам'яті, а специфічна термінологія, що використовується у системі, може змінюватися у широкому інтервалі, в залежності від архітектури пам'яті або архітектури процесора.У іншому варіанті реалізації винаходу, кожен із модулів - модуль радника із застосування добрив 136, температурний модуль 142, гідрологічний модуль 144, модуль сільськогосподарської культури 146, модуль відображення біогенних речовин 148, модуль надання рекомендацій 152 та модуль Зо агрономічної моделі 154 - також можуть являти собою один або більше файлів або проектів похідного коду, що зберігаються у цифровому вигляді на масових пристроях для зберігання, наприклад, енергонезалежній КАМ або дисковому сховищі, у сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130, або окремій системі зберігання, які потім після компіляції або інтерпретації спонукають генерування інструкцій, що виконуються, які при виконанні спонукають сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему до виконання функцій або операцій, які описані із посиланням на ці модулі.Іншими словами, графічні матеріали можуть відображати спосіб, у який програмісти або розробники програмного забезпечення організують та розміщують вихідний код для наступної компіляції у програму, що виконується, або інтерпретації у байт-код або еквівалент, для виконання сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130. Інструкції, що виконуються, у пам'яті або збережений вихідний код, що вказані у даному параграфі, є прикладами "модулів" в тому розумінні, в якому цей термін використовується в даному описі.І0040| Модуль радника із застосування добрив 136 запрограмований або виконаний із можливістю, головним чином, для виконання трансляції та зберігання значень даних, конструкцій цифрових моделей однієї або більше сільськогосподарських культур на одному або більше полів, конструкції цифрових моделей зовнішнього впливу на одну або більше сільськогосподарських культур, або на одне або більше полів, та конструкції однієї або більше цифрових моделей доступності біогенних речовин на одному або більше полів для однієї або більше сільськогосподарських культур.Температурний модуль 142 запрограмований або виконаний із можливістю моделювання змін у температурі одного або більше полів на основі щонайменше частково значень даних, що являють собою дані про погодні умови на одному або більше полів.Гідрологічний модуль 144 запрограмований або виконаний із можливістю створення однієї або більше цифрових моделей переміщення води під та над поверхнею одного або більше полів.Модуль сільськогосподарської культури 146 запрограмований або виконаний із можливістю створення однієї або більше цифрових моделей поглинання води та поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарськими культурами одного або більше полів.Модуль відображення біогенних речовин 148 запрограмований або виконаний із можливістю створення одного або більше графіків доступності біогенних речовин на основі щонайменше частково конструкції однієї або більше цифрових моделей доступності біогенних 60 речовин на одному або більше полів для однієї або більше сільськогосподарських культур.Модуль надання рекомендацій 152 запрограмований або виконаний із можливістю створення однієї або більше рекомендацій щодо застосування біогенних речовин, застосування води або майбутніх способах механічної обробки на основі щонайменше частково однієї або більше цифрових моделей доступності біогенних речовин на одному або більше полів для однієї або більше сільськогосподарських культур. 0041) У варіанті реалізації винаходу, модуль агрономічної моделі 154 запрограмований або виконаний із можливістю виконувати розрахунок та зберігання агрономічних факторів із використанням польових даних 106, зовнішніх даних 110 та даних, що отримані від модуля радника із застосування добрив 136. Модуль агрономічної моделі може бути виконаний із можливістю генерувати попередження на основі збережених агрономічних факторів та відправляти повідомлення на презентаційний рівень 134 або комунікаційний рівень 132. І0042| Рівень апаратного забезпечення/віртуалізації 150 містить один або більше центральних процесорних пристроїв (ЦПП), контролери пам'яті та інші пристрої, компоненти або елементи обчислювальної системи, наприклад, енергозалежну або енергонезалежну пам'ять, енергонезалежне сховище, наприклад, диск, та пристрої введення/виведення або інтерфейси, як проілюстровано та описано, наприклад, на Фіг. 4. Рівень 150 також може містити програмні інструкції, що виконані із можливістю підтримки віртуалізації, контейнеризації та інших технологій. 0043) Для ілюстрації простого прикладу, Фіг. 1 ілюструє невелику кількість центральних функціональних елементів. Тім не менш, у інших варіантах реалізації винаходу, може існувати будь-яка кількість таких елементів. Наприклад, варіанти реалізації винаходу можуть використовувати тисячі або мільйони різних портативних обчислювальних пристроїв 104, пов'язаних із різними користувачами. Додатково, система 130 та/або комп'ютер серверу зовнішніх даних 108 може бути реалізований із використанням одного або більше процесорів, ядер, кластерів або об'єктів фізичних машин або віртуальних машин, налаштованих на окремих місцях розташування, або поєднані із іншими елементами у центрах обробки даних, загальнодоступних обчислювальних центрах або центрах хмарних обчислень. (0044) 2.2. ОГЛЯД ПРИКЛАДНОЇ ПРОГРАМИ І0045| У варіанті реалізації винаходу, для реалізація функцій, що описані у даному Зо документі, використовується одна або більше комп'ютерних програм, або інших програмних елементів, які завантажуються у та виконуються за допомогою одного або більше комп'ютерів загального призначення, які спонукають комп'ютери загального призначення налаштовуватися в якості певної машини або комп'ютера, що спеціально пристосовані для виконання функцій, що описані у даному документі. Додатково, кожна блок-схема, що описана додатково у даному З5 документі, може служити, сама по собі або у комбінації із описом процесів та функцій, що описані формально у даному документі, в якості алгоритмів, планів або інструкцій, які можуть використовуватися для програмування комп'ютера або логічної схеми з метою реалізації функцій, що описані. Іншими словами, текстовий опис у даному документі та всі графічні матеріали разом призначені для надання опису алгоритмів, планів та інструкцій, що є достатніми, щоб дозволити фахівцям програмувати комп'ютер для виконання функцій, що описані у даному документі, у комбінації із знаннями та вміннями таки осіб з урахування рівня вмінь, які є відповідними для винаходу та опису таких типів. 0046) У варіанті реалізації винаходу, користувач 102 взаємодіє із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130 із використанням обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, який передбачає операційну систему та одну або більше прикладних програм або застосунківх при цьому обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 також може взаємодіяти із сільськогосподарською інтелектуальною обчислювальною системою 130 незалежно та автоматично, під керуванням програми, або під керуванням логічної схеми, а пряма взаємодія користувача не завжди потрібна. Обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 широко представлений одним або більше смартфонами, КПК, планшетами, ноутбуками, настільними комп'ютерами, робочими станціями, або будь-якими обчислювальними пристроями, що здатні передавати та отримувати інформацію та виконувати функції, що описані у даному документі. Обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може обмінюватися даними через мережу із використанням мобільного застосунку, який зберігається на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104, та, у деяких варіантах реалізації винаходу, пристрій може бути підключений, за допомогою кабелю 113 або з'єднувального елементу, до датчиків 112 та/або до контролерів114. Певний користувач 102 може бути власником, працювати або володіти та використовувати, разом із системою 130, більш ніж один обчислювальний пристрій керуючого польовими 60 роботами 104 одночасно.І0047| Мобільний застосунок може надавати функціональність серверної частини, за рахунок використання мережі 109, одному чи більше мобільним обчислювальним пристроям.У варіанті реалізації винаходу, що наводиться у якості прикладу, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може мати доступ до мобільного застосунку за допомогою веб-браузеру або локального клієнтського застосунку.Обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може передавати дані до та отримувати дані з одного або більше серверів інтерфейсу із використанням протоколів або форматів вебу, наприклад, НТТР, ХМІ. та/або 5ОМ, або специфічних програмних протоколів.У варіанті реалізації винаходу, що наводиться у якості прикладу, дані можуть отримувати форму запиту та введення інформації користувачем, наприклад, польових даних, на мобільному обчислювальному пристрої.У деяких варіантах реалізації винаходу, мобільний застосунок взаємодії із апаратним та програмним забезпеченням на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104 для відстеження місцезнаходження, яке визначає місце розташування обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, із використанням стандартних технологій відстеження місцезнаходження, наприклад, глобальної системи позиціонування (СРБ), УМі-Гі систем позиціонування, або інших способів мобільного позиціонування.У деяких випадках, дані про місцезнаходження або дані, що пов'язані із пристроєм 104, користувачем 102 та/або обліковим записом користувачай(ів), можуть біти отримані за допомогою запитів до операційної системи пристрою, або за допомогою запиту до мобільного застосунку для отримання даних із операційної системи.І0048| У варіанті реалізації винаходу, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 відправляє дані 106 сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130, які містять або включають елементи даних, які відображають одне або більше із наступного: географічне місцезнаходження одного або більше полів, інформацію про прийоми механічної обробки для одного або більше полів, сільськогосподарські культури, що посаджені на одному або більше полів, та дані про грунт, отримані з одного або більше полів.Обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може відправляти польові дані 106 у відповідь на введення даних користувачем 102, які вказують на елементи даних для одного або більше полів.Додатково, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами104 може автоматично відправляти польові дані 106, коли один або більше елементів даних стають доступними для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Наприклад, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може бути з'єднано із можливістю обміну даними із віддаленим датчиком 112 та/або контролером застосунку 114. У відповідь на отримання даних, що вказують на те, що контролер застосунку 114 випустив воду на одне або більше полів, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може відправити польові дані 106 сільськогосподарській інтелектуальній обчислювальній системі 130, які вказують на те, що вода була випущена на одне або більше полів.Польові дані 106, що розглядаються у даному описі, можуть бути введені або передані із використанням електронних цифрових даних, якими обмінюються між собою обчислювальні пристрої з використанням параметризованих ШКІ-адрес по протоколу НТТР, або інших підходящих комунікаційних протоколів або протоколів передавання повідомлень.(0049) Комерційним прикладом мобільного застосунку є програма СГІМАТЕ РІЕСОМІЕМУ, що є доступною для придбання у компанії Те Сіїтаге Согрогайоп, Сан-Франциско, Каліфорнія.Застосунок СГІМАТЕ РІЕГОМІЕЕМУ або інші застосунки можуть бути модифіковані, розширені або адаптовані для включення у них характерних ознак, функцій та програмного коду, що не викладені раніше, ніж дата подання цієї заявки.В одному варіанті реалізації винаходу, мобільний застосунок містить інтегровану програмну платформу, яка дозволяє сільгоспвиробнику отримувати об'єктивні рішення щодо його подальших дій, за рахунок того, що вона комбінує ретроспективні дані про поля сільгоспвиробника із іншими даними, які сільгоспвиробник бажає порівняти.Комбінація та порівняння можуть виконуватися у режимі реального часу, та можуть базуватися на специфічних моделях, що надають потенційні сценарії, які дозволяють сільгоспвиробнику приймати кращі, більш усвідомлені рішення.І0О50) Фіг. 2 ілюструє два відображення прикладу логічної організації наборів інструкцій в основній пам'яті під час загрузки прикладу мобільного застосунку для виконання.На фіг. 2 кожен іменований елемент відображає область однієї або більше сторінок КАМ або іншої головної пам'яті або одного або більше блоків дискового сховища, або іншого енергонезалежного сховища, та програмних інструкцій всередині цих областей.В одному варіанті реалізації винаходу, на зображенні (а) застосунок для мобільного комп'ютера 200 містить інструкції щодо облікового запису-поля-отримання и обробки даних-спільного бо використання 202, інструкції щодо загального огляду та попереджень 204, інструкції щодо карт у формі книги 206, інструкції щодо насіння та саджання 208, інструкції щодо використання азоту 210, інструкції щодо погоди 212, інструкції щодо здоров'я поля 214 та інструкції щодо продуктивності 216. І0О51) В одному варіанті реалізації винаходу, застосунок для мобільного комп'ютера 200 містить інструкції щодо облікового запису-поля-отримання и обробки даних-спільного використання 202, що запрограмовані для отримання, перетворення та обробки польових даних від сторонніх систем за рахунок ручного завантаження або АРІ.Типи даних можуть містити, між іншим, межі поля, карти врожайності, карти саджання, результати тестів грунту, карти застосування, та/або зони управління.Формати даних можуть містити, між іншим, векторні файли, сторонні вихідні формати даних, тал"або файли експорту з інформаційної системи керування господарством (ІСКГ). Отримання даних може здійснюватися за допомогою ручного завантаження, зовнішніх АРІ, що додають дані у мобільний застосунок, або інструкцій, що викликають АРІ зовнішніх систем для вилучення даних у мобільний застосунок. 0052) В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо карт у формі книги 206 містять шари даних мапи поля, що збережені у пам'яті пристрою та запрограмовані із використанням інструментів візуалізації, та геопросторових польових даних.Це дозволяє сільгоспвиробникам мати під рукою зручну інформацію для довідки, реєстрації у журналі та візуального відображення продуктивності поля.В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо огляду та попереджень 204 запрограмовані для надання розширеного огляду операцій, що важливі для сільгоспвиробника, та своєчасних рекомендацій для вжиття заходів або фокусування на певних проблемах.Це дозволяє сільгоспвиробнику приділити час проблемам, що потребують уваги, для збереження часу та захисту врожайності протягом сезону.В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо насіння та саджання 208 запрограмовані для надання інструментів обрання насіння, розміщення гібридів та створення скрипту, включно із створенням скрипту змінної норми посіву (ЗН), яка базується на наукових моделях та емпіричних даних.Це дозволяє сільгоспвиробникам максимізувати врожайність або ефективність інвестицій за рахунок оптимальної закупівлі насіння, розміщення та щільності саджання.І0053| В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо застосування азоту 210 Зо запрограмовані для надання інструментів інформування при прийнятті рішень щодо застосування азоту за рахунок візуалізації засвоювання азоту для сільськогосподарських культур та створення скриптів змінної норми (ЗН) висіву.Це дозволяє сільгоспвиробникам максимізувати врожайність або ефективність інвестицій за рахунок оптимального застосування азоту протягом сезону.Приклад запрограмованих функцій містить демонстрацію зображень, наприклад, зображень З550НСО для малювання зон застосування; вивантаження існуючих зон, що визначені сільгоспвиробником; надання графіку застосування для приводу механізму; інструментів для масового введення даних та настроювання; та/або, крім іншого, мап для візуалізації даних.У контексті даного документу, "масове введення даних" означає одноразове введення даних та подальше застосування однакових даних до множини полів, визначених у системі; прикладом даних можуть бути дані про застосування азоту, які є однаковими для декількох полів одного й того ж сільгоспвиробника.Наприклад, інструкції щодо застосування азоту 210 можуть бути запрограмовані для прийняття визначень програм для внесення азоту та прийомів застосування, та для прийняття введення даних користувачем, що вказують на застосування таких програм для множини полів.У контексті даного документу, "програми введення азоту" означають збережені, іменовані набори даних, які об'єднують, крім іншого: назву, кольоровий код або інший ідентифікатор, одну або більше дат застосування, типи матеріалу або продукту для кожної дати та їх кількість, спосіб застосування або введення, наприклад, впорскування або ножовий розріз, та/або кількість або норми застосування для кожної дати, сільськогосподарську культуру або гібрид, що є предметом застосунку.У контексті даного документу, "програми застосування азоту" означають збережені, іменовані набори даних, що об'єднують: назву застосування, попередню сільськогосподарську культуру, систему механічної обробки; дату первинної механічної обробки; одну або більше попередніх систем механічної обробки, що використовувалися; один або більше індикаторів застосування навозу, що використовувався.Інструкції щодо застосування азоту 210 можуть бути запрограмовані для генерування та спонукання до графічного відображення застосування азоту, як тільки програма застосовувалася на полі, яке вказує на передбачуване внесення вказаної кількості азоту, незалежно від того, чи прогнозований надлишок, чи нестача; у деяких варіантах реалізації винаходу, різні кольорові індикатори можуть сигналізувати про величину надлишку або величину нестачі.В одному варіанті реалізації винаходу, графічне відображення застосування бо азоту містить графічне відображення на екрані комп'ютера множини рядків, при цьому кожен рядок пов'язаний із та ідентифікує поле; дані вказують на те, які посіви посаджені на полі, розмір поля, місцезнаходження поля, та графічне відображення периметру поля; у кожному рядку часова шкала розділена по місяцях із графічними індикаторами, що вказують на кожне застосування азоту, та кількість у точках, що співвідносяться із назвами місяців; та цифрові та/або кольорові індикатори надлишку або нестачі, у яких колір вказує на величину.(0054) В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо погоди 212 запрограмовані для надання свіжих погодних даних, що враховують особливості поля, та прогнозовану інформацію про погоду.Це дозволяє сільгоспвиробникам зберегти час та мати ефективну узагальнену індикацію по відношенню до щоденних оперативних рішень.Ї0055| В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо здоров'я поля 214 запрограмовані для надання своєчасних зображень дистанційного дослідження із виділенням сезонних коливань посівів та потенційних проблем.Приклади запрограмованих функцій містять, крім іншого, перевірку хмарності для ідентифікації можливої хмарності або тіні від хмар; визначення показників азоту на основі зображень поля; графічну візуалізацію шарів, за якими ведеться спостереження, наприклад, включно із тими, що відносяться до здоров'я поля, та огляд та/або спільне використання інформації про спостереження; та/або завантаження супутникових знімків від множини джерел та визначення пріоритетності знімків для сільгоспвиробника.І0056| В одному варіанті реалізації винаходу, інструкції щодо продуктивності 216 запрограмовані для надання звітів, аналізу та інструментів отримання висновків із використанням даних по господарству для порівняння, отримання висновків та прийняття рішень.Це дозволяє сільгоспвиробнику домогтися покращених результатів на наступний рік за рахунок об'єктивних висновків щодо того, чому ефективність інвестицій залишилася на попередньому рівні, та зробити висновки по відношенню до факторів, що вплинули на врожайність.Інструкції щодо продуктивності 216 можуть бути запрограмовані на обмін даними через мережу(і) 109 із серверними програмами аналізу, які виконуються на комп'ютері серверу зовнішніх даних 108, та виконані із можливістю аналізувати, крім іншого, кількісні показники, наприклад, врожайність, гібриди, щільність, ЗБОКСО, проби грунту або висоту.Запрограмовані звіти та аналіз даних можуть містити аналіз мінливості врожайності, порівняльний аналізЗо врожайності та інші кількісні показники у порівнянні із іншими сільгоспвиробниками на основі анонімної інформації, зібраної від багатьох сільгоспвиробників, або, крім іншого, дані про насіння та саджання.І0057| Застосунки, що мають інструкції, налаштовані у такий спосіб, можуть бути реалізовані для різних платформ обчислювальних пристроїв із підтримкою такого ж загального вигляду інтерфейсу користувача.Наприклад, мобільний застосунок може бути запрограмований для виконання на планшетах, смартфонах або серверних комп'ютерах, доступ до яких здійснюється за допомогою браузерів на комп'ютерах користувачів.Додатково, мобільний застосунок, що налаштовано для планшетів або смартфонів, може надавати повну функціональність застосунку або застосунку кабіни, які підходять для можливостей відображення та обробки даних комп'ютером кабіни 115. Наприклад, посилаючись на зображення (б) на Фіг. 2, в одному варіанті реалізації винаходу, застосунок для комп'ютеру кабіни 220 може містити інструкції щодо мап - кабіни 222, інструкції щодо віддаленого перегляду 224, інструкції щодо збору та передавання 226, інструкції щодо попереджень механізму 228, інструкції щодо передавання скрипту 230 та інструкції щодо спостереження - кабіни 232. База похідного коду для інструкцій на зображенні (5) може бути такою самою, що й на зображенні (а), а файли, що виконуються, які реалізують код, можуть бути запрограмовані для визначення типу платформи, на якій вони будуть виконуватися, та надавати, за допомогою графічного інтерфейсу користувача, тільки ті функції, що відповідають платформі кабіни або повній платформі.Такий підхід дозволяє системі визначати цілковито різні механізми взаємодії із користувачем, що підходять для умов всередині кабіни та різному технологічному середовищу кабіни.Інструкції щодо мап - кабіни 222 можуть бути запрограмовані для надання огляду мапи полів, господарств та регіонів, що придатні для того, щоб скерувати на них роботу механізмів.Інструкції щодо віддаленого огляду 224 можуть бути запрограмовані для увімкнення, управління та надання відображення роботи механізму, у режимі реального часу або близького до режиму реального часу, іншим обчислювальним пристроям, що підключені до системи 130 через бездротові мережі, дротові з'єднувальні елементи або адаптери, і тому подібне... Інструкції щодо збору та передавання 226 можуть бути запрограмовані для увімкнення, управління та передавання даних, зібраних датчиками та контролерами механізму, до системи 130 через бездротові мережі, дротові з'єднувальні елементи або адаптери, і тому подібне.Інструкції щодо попереджень механізму60 228 можуть бути запрограмовані для виявлення проблем із роботою механізму або інструментів, пов'язаних із кабіною, та генерування попереджень оператору.Інструкції щодо передавання скрипту 230 можуть бути налаштовані для передавання у скриптах інструкцій, що налаштовані для керування роботи механізмів або збору даних.Інструкції щодо спостереження - кабіни 232 можуть бути запрограмовані для відображення попереджень на основі місцезнаходження та інформації, отриманої від системи 130, на основі місцезнаходження сільськогосподарських пристроїв 111 або датчиків 112 на полі, та для потрапляння, управління та передавання результатів спостереження на основі місцезнаходження до системи 130, у залежності від положення сільськогосподарських пристроїв 111 або датчиків 112 на полі.(0058) 2.3. ПОТРАПЛЯННЯ ДАНИХ У ОБЧИСЛЮВАЛЬНУ СИСТЕМУІ0059| У варіанті реалізації винаходу, комп'ютер серверу зовнішніх даних 108 зберігає зовнішні дані 110, включно із даними про грунт, що відображають склад грунту для одного або більше полів, та дані про погоду, що відображають температуру та опади на одному або більше полях.Дані про погоду можуть містити минулі та теперішні дані про погоду, а також прогнози щодо майбутніх погодних даних.У варіанті реалізації винаходу, комп'ютер серверу зовнішніх даних 108 містить множину серверів, що розміщені різними об'єктами.Наприклад, перший сервер можу містити дані про склад грунту, тоді як другий сервер може містити дані про погоду.Додатково, склад грунту може зберігатися у множині серверів.Наприклад, один сервер може зберігати дані, що відображають відсоток піску, мулу та глини, тоді як другий сервер може зберігати дані, що відображають відсоток органічних речовин (ОР) у грунті.0060) У варіанті реалізації винаходу, віддалений датчик 112 містить один або більше датчиків, запрограмованих або виконаних із можливістю виконувати одне або більше вимірювань.Віддалені датчики 112 можуть бути повітряними датчиками, наприклад, супутниковими, датчиками транспортного засобу, датчиками обладнання для саджання, датчиками обладнання механічної обробки, датчиками обладнання для внесення добрив або інсектицидів, датчиками жниварки, та будь-яким іншим механізмом, що здатен отримувати дані від одного або більше полів.У варіанті реалізації винаходу, контролер застосунку 114 запрограмований або виконаний із можливістю отримувати інструкції від сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130. Контролер застосунку 114 також може бути запрограмований або виконаний із можливістю управління робочими параметрамиЗо сільськогосподарського транспортного засобу або обладнання.Наприклад, контролер застосунку може бути запрограмований або виконаний із можливістю управління робочими параметрами транспортного засобу, наприклад, трактору, обладнання для саджання, обладнання для механічної обробки, обладнання для внесення добрив або інсектицидів, обладнання жниварки або іншим господарським обладнанням, наприклад, водяним клапаном.Інші варіанти реалізації винаходу можуть використовувати комбінацію датчиків та контролерів, які наводяться нижче виключно для прикладу.І0061| Система 130 може збирати та приймати дані під управлінням користувача 102 на масовій основі від великої кількості сільгоспвиробників, які надають дані у загальнодоступну систему баз даних.Така форма отримання даних може називатися "ручне приймання даних",коли запитуються або запускаються одна або більше комп'ютерних операцій, якими керує користувач, для збору даних, що використовуються системою 130. В якості прикладу, застосунок МІТКОСЕМ АОМІЗОРЕК, доступний для придбання у компанії Те Сіїтаїе Согрогаїйоп, Сан-Франциско, Каліфорнія, може працювати для експорту даних у систему 130 для зберігання у сховищі 160.І0062| Наприклад, системи контролю насіння можуть одночасно керувати компонентами сівалки та отримувати дані про саджання, включно із сигналами від датчиків насіння через сигнальний шлейф дротів, що містить магістраль САМ, та з'єднання точка-точка для реєстрації та/або діагностики.Системи контролю насіння можуть бути запрограмовані або виконані із можливістю відображати щільність саджання насіння та іншу інформацію користувачеві через комп'ютер кабіни 115 та інші пристрої всередині системи 130. Приклади викладені у патенті США Мо 8 738 243 та патентній публікації США Мо 20150094916, а даний опис приймає відомості цих інших патентних описів.(0063) Аналогічно, системи контролю врожайності можуть містити датчики врожайності для механізму комбайну, який відправляє дані вимірювання врожайності у комп'ютер кабіни 115 або інший пристрій всередині системи 130. Системи контролю врожайності можуть використовувати один або більше віддалений датчиків 112 для отримання вимірювань вологості зернових у комбайні або жниварці та передавання цих вимірювань користувачеві за допомогою комп'ютера кабіни 115 або іншого пристрою всередині системи 130.І0064) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися бо із рухомими транспортними засобами або механізмами певних типів, що описані в інших місцях даного документу, містять кінематичні датчики та датчики положення.Кінематичні датчики можуть містити будь-які типи датчиків швидкості, наприклад, Допплерівські датчики швидкості або датчики швидкості обертання колеса, акселерометри або гіродатчики.Датчики положення можуть містити, крім іншого, СРЗ-приймачі або прийомопередавачі, або мобільні застосунки для визначення положення за рахунок УМі-Рі або картографії, що запрограмовані визначати положення на основі найближчих УМі-Рі точок доступу.І00О65) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, що можуть використовуватися із тракторами або іншими рухомими транспортними засобами, містять датчики оборотів двигуна, датчики споживання палива, вказівник площі або відстані, що взаємодіє із сигналамиСРБЗ або радіолокації, датчики швидкості відбору потужності, датчики гідравлічної системи трактору, що налаштовані визначати гідравлічні параметри, наприклад, тиск або витрату рідини, та/або датчики швидкості гідравлічної помпи, датчики швидкості колеса або датчики пробуксовки колеса.У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, що можуть використовуватися із тракторами, містять датчики гідророзподільника, контролери тиску, та/або контролери витрачання рідини; контролери швидкості гідравлічної помпи; контролери швидкості або регулятори обертів; контролери положення зчіпки; або контролери положення колеса, що надають автоматичне керування.І00О66) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися обладнанням для саджання саджанців, наприклад, із апаратом для висівання або пневмосіялкою, містять датчики насіння, які можуть бути оптичними, електромагнітними або датчиками удару; датчики притискної сили, як штифт навантаження, тензометер, датчики тиску; датчики властивості грунту, наприклад, датчики відбиття, датчики вологості, датчики електричної електропровідності, оптичні датчики залишків або температурні датчики; датчики критерію роботи компонентів, наприклад, датчики глибини саджання, датчики притискної сили тиску у циліндрі, датчики швидкості диску із насінням, перетворювач приводу насіння, датчики швидкості системи конвеєру із насінням, або датчики рівня вакууму; або датчики застосування пестицидів, наприклад, оптичні або інші електромагнітні датчики, або датчики удару.У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, які можуть використовуватися із таким обладнанням для саджання саджанців, містять: датчик вигину навісного брусу, наприклад,Зо контролери клапанів, пов'язаних із гідравлічними циліндрами; контролери притискної сили, наприклад, контролери для клапанів, пов'язаних із пневматичними циліндрами, повітряними подушками, або гідравлічними циліндрами, та запрограмованими для застосування притискної сили до окремих висівних секцій або всієї рами сіялки; контролери глибини саджання, наприклад, лінійних приводів; контролери дозування, наприклад, електричних приводів дозування насіння, гідравлічних приводів дозування насіння, або муфти для переключення валку; контролери вибору гібридів, наприклад приводів дозування насіння, або інших приводів, що запрограмовані для вибіркового виходу або перекриття подачі насіння, або суміші насіння та повітря, із каналу подачі до або від дозатора насіння, або центрального великого бункеру; контролери дозування, наприклад, електричних приводів дозування насіння, або гідравлічних приводів дозування насіння; контролери системи конвеєру насіння, наприклад, контролери для двигуна ремінного конвеєру насіння; контролери маркеру, наприклад, контролер для пневматичного або гідравлічного приводу; або контролери норми застосування пестицидів, наприклад, контролери приводу дозатора, контролери прохідного перетину або положення.І0067| У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із обладнанням для механічної обробки, містять датчики положення для інструментів, наприклад, сошників або дисків; датчики положення інструменту для таких інструментів, що налаштовані для визначення глибини, кута механічного з'єднання, або проміжку між каналами; датчики притискної сили; або датчики тягового зусилля.У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, які можуть використовуватися із обладнанням для механічної обробки, містять контролер притискної сили або контролери положення інструменту, наприклад, контролери, що налаштовані для управління глибиною інструмента, кутом механічного з'єднання або проміжком між каналами.І00О68) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із пристроями для застосування добрив, інсектицидів, фунгіцидів і так далі, наприклад,встановлені на сіялці системи початкового внесення добрив, машинах для внесення добрив у нижній шар грунту або розприскувачах добрив, містять: датчики показників рідинних систем, наприклад, датчики витрачання рідини або датчики тиску; датчики, що вказують на те, що відкриті клапани головки для розприскування або клапани каналу рідини; датчики пов'язані із резервуарами, наприклад, датчики рівня; секційні датчики або загальносистемні датчики60 живильної системи, або датчики живильної системи, що враховують особливості рядків; або кінематичні датчики, наприклад, датчики швидкості, що розміщені на штанзі розприскувача.У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, які можуть використовуватися із таким обладнанням містять контролери швидкості помпи; контролери клапанів, що запрограмовані для управління тиском, витратою рідини, напрямком, широтно-імпульсною модуляцією і тому подібним; або приводи позиціонування, наприклад, висотою штанги, глибиною нижнього шару грунту, або положенням штанги.І0069) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із жниварками містять монітори врожайності, наприклад, прибор для визначення деформації амортизаційної подушки або датчики положення, ємнісні датчики витрачання рідини, датчики навантаження, датчики ваги або датчики обертаючого моменту, пов'язані із підйомниками або шнеками, або оптичні чи інші електромагнітні датчики висоти зернових; датчики вологості зернових, наприклад, ємнісні датчики; датчики втрати зерна, включно із датчики удару, оптичні або ємнісні датчики; датчики критеріїв роботи жатки, наприклад, висоти жатки, типу жатки, проміжку у плиті настилу, швидкості фідеру, та датчики швидкості мотовила; датчики критеріїв роботи сепаратора, наприклад, датчики зазору підбарабання; швидкості ротору, зазору колодки або зазору сита; шнекові датчики положення, роботи або швидкості; або датчики обертів двигуна.У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, які можуть використовуватися із жниварками, містять контролери критеріїв роботи жатки для елементів, наприклад, висоти жатки, типу жатки, проміжку у плиті настилу, швидкості фідеру, та контролери швидкості мотовила; контролери критеріїв роботи сепаратора для компонентів, наприклад, контролери зазору підбарабання; швидкості ротору, зазору колодки або зазору сита; або контролери положення шнеку, роботи або швидкості.І0070) У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112, які можуть використовуватися із причепами для зернових, містять датчики ваги або датчики положення шнеку, роботи або швидкості.У варіанті реалізації винаходу, приклади контролерів 114, які можуть використовуватися із причепами для зернових, містять контролери положення шнеку, роботи або швидкості.00711 У варіанті реалізації винаходу, приклади датчиків 112 та контролерів 114 можуть бути встановлені на безпілотних літальних апаратах (БЛА) або "дронах". Такі датчики можуть міститиЗо камери із датчиками, ефективними для будь-якого діапазону електромагнітного спектру, включно із видимим світлом, інфрачервоним, ультрафіолетовим, ближнім інфрачервоним (БічЧ) і тому подібним; висотоміри; датчики температури; датчики вологості; датчики повного тиску або інші датчики швидкості повітряного потоку або швидкості вітру; датчики ресурсу акумулятору; або пристрої визначення випромінюючої радіолокаційної станції та відбитої радіолокаційної енергії.Такі контролери можуть містити пристрої наведення або керування двигуном, контролери рульової поверхні або контролери, що запрограмовані для увімкнення, роботи отримання даних, управління та налаштування будь-яких з описаних вище датчиків.Приклади викладені у патенті США Мо 14/831 165, а даний опис приймає відомості цих інших патентних описів.І0072| У варіанті реалізації винаходу, датчики 112 та контролери 114 можуть бути прикріплені до пристроїв збирання та тестування зразків грунту та вимірювання, які виконані із можливістю або запрограмовані на збирання зразків грунту та виконання хімічних тестів грунту, тестів вологості грунту та інших тестів по відношенню до грунту.Наприклад, можуть використовуватися пристрої, що описані у патенті США Мо 8 767 194 та патентній публікаціїСША Мо 8 712 148, а даний опис приймає відомості цих інших патентних описів.0073) 2.4 ОГЛЯД ПРОЦЕСУ - ПІДГОТОВКА АГРОНОМІЧНОЇ МОДЕЛІ0074) У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 запрограмована або виконаний із можливістю створення агрономічної моделі.У контексті даного документу, агрономічна модель є структурою даних у пам'яті сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130, що містить польові дані 106, наприклад, ідентифікаційні дані та дані про збір врожаю для одного або більше полів.Агрономічна модель також може містити розраховані агрономічні параметри, що описують як умови, що мають вплив на розвиток однієї або більше сільськогосподарських культур на полі, так і параметри однієї або більше сільськогосподарських культур, або всі їх разом.Додатково,агрономічна модель може містити рекомендації, що базуються на агрономічних факторах, наприклад, рекомендації щодо сільськогосподарської культури, рекомендації щодо зрошування, рекомендації щодо саджання та рекомендації щодо збору врожаю.Агрономічні фактори також можуть бути використані для розрахунку результатів для однієї або більше сільськогосподарських культур, наприклад, агрономічної врожайності.Агрономічна врожайність бо сільськогосподарської культури враховує кількість сільськогосподарських культур, що були вирощені або, у деяких прикладах, дохід або прибуток, отриманий від вирощених сільськогосподарських культур.0075) У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може використовувати попередньо налаштовану агрономічну модель для розрахунку агрономічних параметрів, що відносяться до отриманого у даний момент місцезнаходження та інформації щодо сільськогосподарської культури на одному або більше полях.Попередньо налаштована агрономічна модель базується на польових даних, що були оброблені раніше, включно з, крім іншого, ідентифікаційними даними, даними про врожайність, даними про застосування добрив та погодними даними.Попередньо налаштована агрономічна модель може бути перехресно перевірена з метою забезпечення точності моделі.Перехресна перевірка може містити порівняння із експериментальними даними, коли порівнюються прогнозовані результати із фактичними результатами на полі, наприклад, порівняння прогнозованої оцінки опадів за допомогою плювіометру на одній і тій самій ділянці, або прогнозованого вмісту азоту за допомогою вимірювання у зразках грунту.0076) Фіг.З ілюструє запрограмований процес, за допомогою якого сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система генерує одну або більше попередньо налаштованих агрономічних моделей з використанням польових даних, наданих одним або більше зовнішнім джерелом даних.Фіг.3 може служити алгоритмом або інструкціями для програмування функціональних елементів сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130 для виконання операцій, що тут описані.І0077| В блоці 305 сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 запрограмована або виконана із можливістю реалізувати агрономічні дані за рахунок попередньої обробки польових даних, що отримані від одного або більше зовнішніх джерел даних.Польові дані, отримані від одного або більше зовнішніх джерел даних, можуть бути попередньо оброблені для видалення спотворень та ефектів, що спотворюють дані всередині агрономічних даних, включаючи виміряні сторонні дані, що впливають на отримані значення польових даних.Варіанти реалізації попередньої обробки агрономічних даних містять, крім іншого, видалення елементів даних, що, як правило, пов'язані із сторонніми елементами даних, певними точками вимірювання даних, які відомі як такі, що занадто відхиляються від іншихЗо елементів даних, технології згладжування даних, що використовуються для видалення або зниження адитивного або мультиплікативного ефекту від спотворень, та інші технології фільтрування або вилучення даних, що використовуються для надання очищення розбіжностей між позитивними та негативними вхідними даними.ІЇ0078| У блоці 310 сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 виконана із можливістю або запрограмована для виконання вибору підмножини набору даних із використанням попередньо оброблених польових даних для ідентифікації наборів даних, що придатні для початкового генерування агрономічної моделі.Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може реалізувати технологію вибору підмножини набору даних, включно з, крім іншого, методом генетичного алгоритму, методом всієї підмножини моделей, методом послідовного пошуку, методом ступінчастої регресії, оптимізацією методом рою, та методом алгоритму мурашиної колонії.Наприклад, технологія вибору за допомогою генетичного алгоритму використовує адаптивний алгоритм евристичного пошуку, що базується на еволюційних принципах натурального вибору та генетики, для визначення та оцінки наборів даних всередині попередньо оброблених агрономічних даних.ІЇ0079| У блоці 315 сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 виконана із можливістю або запрограмована для реалізації оцінки масиву польових даних.У варіанті реалізації винаходу, певний масив польових даних оцінюється за рахунок створення агрономічної моделі та використання певних параметрів якості для створеної агрономічної моделі.Агрономічні моделі можуть порівнюватися із використанням технологій перевірки,включно, крім іншого, із середньоквадратичною похибкою методу виключення по одному (КМ5ЕСМ), середньою абсолютною похибкою та середньою відсотковою похибкою.Наприклад, КЕМ5ЕСМ може виконати перехресну перевірку агрономічної моделі за рахунок порівняння прогнозованого значення агрономічної властивості, створеного агрономічною моделлю, із попереднім значенням агрономічної властивості, яке було зібрано та проаналізовано.У варіанті реалізації винаходу, оціночна логіка агрономічного набору даних використовується у якості циклу зворотного зв'язку, де агрономічний набір даних не досягнув налаштованих параметрів якості, що використовуються під час наступних етапів вибору підмножини набору даних (блок 310).І0О80| У блоці 320 сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 бо запрограмована або виконана із можливістю реалізувати створення агрономічної моделі на основі перехресно перевірених агрономічних наборів даних. У варіанті реалізації винаходу, створення агрономічної моделі може реалізувати технологію множинної регресії для створення попередньо налаштованої агрономічної моделі даних. ІЇОО81| У блоці 325 сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 запрограмована або виконана із можливістю зберігання попередньо налаштованої агрономічної моделі даних для подальшої оцінки польових даних. 0082) 2.5 ПРИКЛАД РЕАЛІЗАЦІЇ - ОГЛЯД АПАРАТНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ І0083| Відповідно до одного варіанту реалізації винаходу, описані у даному документі технології, реалізовані за допомогою одного або більше обчислювальних пристроїв спеціального призначення. Пристрої спеціального призначення можуть бути реалізовані апаратно для виконання цих технологій, або можуть містити цифрові електронні пристрої, наприклад, однієї або більше спеціалізованих інтегральних схем (СІС), або логічних інтегральних схем, що програмуються (ПЛІС), які цілеспрямовано запрограмовані для виконання цих технологій, або можуть містити один або більше апаратних процесорів загального призначення, запрограмованих для виконання технологій відповідно до програмних інструкцій у вбудованому програмному забезпеченні, пам'яті, інших сховищах, або їх комбінації. Такі обчислювальні пристрої спеціального призначення також можуть бути комбінацією заказаної логіки, що реалізована апаратно, СІС, або ПЛІС, запрограмованої по заказу для виконання даних технологій. Обчислювальні пристрої спеціального призначення можуть бути настільними комп'ютерними системами, переносними комп'ютерними системами, портативними пристроями, мережевими пристроями або будь-якими іншими пристроями, що поєднують у собі логіку, що реалізована апаратно та/або програмно, для реалізації даних технологій. (0084) Наприклад, Фіг. 4 є функціональною схемою, що ілюструє обчислювальну систему 400, на базі якої може бути здійснений варіант реалізації винаходу. Обчислювальна система 400 містить шину 402 або механізм обміну даними для обміну інформацією, та апаратний процесор 404, що підключений до шини 402 для обробки інформації. Апаратний процесор 404 може бути, наприклад, мікропроцесором загального призначення. (0085) Обчислювальна система 400 також містить основну пам'ять 406, наприклад, пам'ять із довільним доступом (КАМ) або інший динамічний пристрій зберігання, що підключений до Зо шини 402 для збереження інформації та інструкцій, які будуть виконуватися процесором 404. Головна пам'ять 406 також може використовуватися для зберігання тимчасових змінних або іншої проміжної інформації під час виконання інструкцій, які будуть виконуватися процесором404. Такі інструкції, при збереженні на енергонезалежному носії даних, доступ до якого має процесор 404, перетворюють обчислювальну систему 400 у машину спеціального призначення, що налаштовується для виконання операцій, що вказані в інструкціях. І0086| Обчислювальна система 400 додатково містить постійний запам'ятовуючий пристрій (КОМ) 408 або інше статичний пристрій для зберігання, підключений до шини 402, для зберігання стичної інформації та інструкцій для процесора 404. Пристрій для зберігання 410, наприклад, магнітний диск, оптичний диск або твердотільний диск встановлюється та підключається до шини 402 для зберігання інформації та інструкцій. І0087| Обчислювальна система 400 може бути підключена за допомогою шини 402 до екрану 412, наприклад, електронно-променевої трубки (ЕПТ), для відображення інформації користувачеві комп'ютера. Пристрій введення 414, включено із цифровою та іншою клавіатурою, підключений до шини 402 для обміну інформацією та вибору команд для процесора 404. Іншим типом пристрою введення користувача є пристрій управління курсором 416, наприклад, миша, трекбол або клавіші управління курсором для передавання інформації про напрямок та вибору команд для процесора 404, та для управління переміщенням курсору на екрані 412. Такі пристрої введення, як правило, мають два ступеня свободи по двом осям, по першої осі (наприклад, Х) та по другій осі (наприклад, У), що дозволяє пристрою вказувати положення на плоскості. І0088| Обчислювальна система 400 може реалізувати технології, що описані в даному документі, із використанням реалізованої апаратно логіки, однієї або більше СІС або ПЛІС, вбудованого програмного забезпечення та/або програмної логіки, що у комбінації із обчислювальною системою або програмами обчислювальної системи 400 є машиною спеціального призначення. Відповідно до одного варіанту реалізації винаходу, описані в даному документі технології виконуються обчислювальною системою 400 у відповідь на виконання процесором 404 однієї або більше послідовностей однієї або більше інструкцій, що розміщені у пам'яті 406. Такі інструкції можуть бути прочитані із основної пам'яті 406, та з іншого носія даних, наприклад, пристрою для зберігання 410. Виконання послідовності інструкцій, що бо розміщені в основній пам'яті 406 спонукають процесор 404 виконувати етапи процесу, описані у даному документі. У альтернативному варіанті реалізації винаходу, схеми, що реалізовані апаратно, можуть використовуватися замість або у комбінації із програмними інструкціями. (00891) Термін "носій даних", що використовується в даному документі, означає будь-який енергонезалежний носій даних, що зберігає дані та/або інструкції, що спонукають машину до виконання певної роботи. Такі носії даних можуть містити енергонезалежні носії даних та/або енергозалежні носії даних. Енергонезалежні носії даних містять, наприклад, оптичні диски, магнітні диски або твердотільні пристрої, наприклад, пристрій для зберігання даних 410. Енергозалежні носії даних містять динамічну пам'ять, наприклад, основну пам'ять 406. Загальні форми носіїв даних містять, наприклад, гнучкі магнітні диски, гнучкі диски, жорсткі диски, твердотільні накопичувачі, магнітні стрічки або магнітні носії даних, СО-КОМ, будь-які оптичні носії даних, будь-які фізичні носії даних із розташованими отворами, КАМ, РКОМ, та ЕРКОМ, ЕГАЗН-ЕРКОМ, МУКАМ, будь-які чипи пам'яті або картриджі. ІЇ0090| Носії даних є віддаленими, але можуть використовуватися у поєднанні із середовищем передавання даних. Середовище передавання даних приймає участь у передаванні інформації між носіями даних. Наприклад, середовище передавання даних містить коаксіальні кабелі, мідну проволоку та оптоволоконні кабелі, включно із дротами, що містять шину 402. Середовище передавання даних також може приймати форму акустичних або світлових хвиль, наприклад, тих, що генеруються під час обміну даними за допомогою радіохвиль або інфрачервоних хвиль. Ї0091| Різні форми носіїв можуть приймати участь у підтримці однієї або більше послідовностей однієї або більше інструкцій для виконання процесором 404. Наприклад, інструкції можуть спочатку бути розміщені на магнітному диску або твердотільному накопичувачі на віддаленому комп'ютері. Віддалений комп'ютер може завантажувати інструкції у свою динамічну пам'ять та відправляти інструкції через телефонну лінію із використанням модему. Локальний модем по відношенню до обчислювальної системи 400 може приймати дані по телефонній лінії та використовувати інфрачервоний передавач для перетворення даних у інфрачервоний сигнал. Інфрачервоний детектор може приймати дані, що містяться в інфрачервоному сигналі, а відповідна схема може розміщувати дані у шині 402. Шина 402 передає дані в основну пам'ять 406, із якої процесор 404 вилучає та виконує інструкції. Зо Інструкції, які отримані основною пам'яттю 406, можуть додатково зберігатися на пристрої для зберігання 410 як до, так і після їх виконання процесором 404. Ї0092| Обчислювальна система 400 також містить комунікаційний інтерфейс 418, підключений до шини 402. Комунікаційний інтерфейс 418 надає двостороннє комунікаційне з'єднання із мережевим каналом 420 для обміну даними, який підключений до локальної мережі422. Наприклад, комунікаційний інтерфейс 418 може являти собою карту інтегрованої цифрової мережі із комплексними послугами, кабельний модем, супутниковий модем або модем для надання комунікаційного з'єднання для обміну даними із відповідним типом телефонної лінії. В якості іншого прикладу, комунікаційний інтерфейс 418 може бути картою локальної мережі (ГАМ), для надання комунікаційного з'єднання для обміну даними із відповідною ГАМ. Також може бути реалізований бездротовий канал з'єднання. В будь-якої із таких реалізацій, комунікаційний інтерфейс 418 відправляє та отримує електричні, електромагнітні або оптичні сигнали, що несуть у собі потоки цифрових даних, які відображають різни типи інформації. І0093| Мережевий канал зв'язку 420, як правило, надає можливість передавання даних через одну або більше мереж до інших пристроїв даних. Наприклад, мережевий канал зв'язку 420 може надавати з'єднання через локальну мережу 422 на серверний комп'ютер 424 або обладнання для передавання даних, що знаходиться під керування постачальника послуг Інтернет (І5Р) 426. І5Р 426 в свою чергу надає послуги передавання даних через всесвітню мережу передавання пакетних даних, яка тепер, у більшості випадків, називається "Інтернет"428. | локальна мережа 422, і мережа Інтернет 428 використовують електричні, електромагнітні та оптичні сигнали, що несуть у собі потоки цифрових даних. Ці сигнали, через різні мережі, та сигнали через мережевий канал зв'язку 420 та через комунікаційний інтерфейс 418, що несуть у собі цифрові дані до та від обчислювальної системи 400, є прикладами форм середовища передавання даних. І0094| Обчислювальна система 400 може відправляти повідомлення та отримувати дані, включно із програмним кодом, через мережу(і), мережевий канал зв'язку 420 та комунікаційні інтерфейс 418. У прикладі мережі Інтернет, сервер 430 може передавати код, що запитується, для прикладного застосунку через Інтернет 428, ІЗР 426, локальну мережу 422 та комунікаційний інтерфейс 418. І0095| Отриманий код може виконуватися процесором 404, так як він отриманий та/або 60 зберігається у пристрої для зберігання 410, або іншому енергонезалежному сховищі для подальшого виконання.0096) 3. РАДНИК ІЗ ЗАСТОСУВАННЯ ДОБРИВІ00971| 3.1. ОТРИМАНІ ДАНІ0098) Фіг. 5 ілюструє приклад способу створення цифрової моделі доступності біогенних речовин у грунті.І0099)| На етапі 502, отримуються дані про сільськогосподарську культуру, поле та погодні умови.Наприклад, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може отримувати польові дані 106 від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 та/або зовнішні дані 110 від комп'ютеру серверу зовнішніх даних 108. Польові дані 106 можуть містити інформацію, що пов'язана із самим полем, наприклад, ім'я поля та ідентифікатори, типи грунту або класифікації, стан механічної обробки, стан зрошення, склад грунту, дані про застосування біогенних речовин, агротехнічні прийоми та дані про зрошення.Термін "поле", що використовується в даному документі, означає географічно обмежену область, що містить головне поле, що може містити одне або більше підпорядкованих полів.Польові дані 106 також можуть містити інформацію, що відноситься до однієї або більше поточних сільськогосподарських культур, наприклад, дату саджання, тип або типи насіння, відносна ступінь зрілості посадженого насіння або видів насіння, та щільність саджання.Додатково, польові дані 106 можуть містити інформацію, що відноситься до ретроспективних даних збір врожаю, включно із типом сільськогосподарської культури або класифікацією, датою збору врожаю, фактичні показники врожайності, врожайністю, вологістю зернових та прийомами механічної обробки.ІО100) У варіанті реалізації винаходу, польові дані 106 отримуються від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Наприклад, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може спонукати відображення інтерфейсу на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104 для введення інформації, наприклад, межі поля, типів посадженого насіння та іншу інформацію, що пов'язана із сільськогосподарською культурою та полем.Додатково та/або у якості альтернативи, зразки грунту та насіння можуть бути отримані та проаналізовані на полі, а обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може відправити проаналізовані дані до сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130. Наприклад, на одному або більше полів може використовуватися інструмент для вилучення грунту з поля та визначення відсоткового співвідношення піску, мулу, глини та органічного вуглецю у грунті.Потім, дані про грунт відправляються від інструменту до обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 або напряму у сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему 130.ІО1011 Зовнішні дані 110 можуть містити будь-які додаткові дані про поле, оду або більше сільськогосподарських культур, погодні умови, опади, метеорологічні умови та/або грунт та фенологію сільськогосподарської культури.Погодні умови, опади та метеорологічні умови можуть бути отримані у вигляді поточних даних про температуру/опади, та у вигляді майбутніх прогнозованих даних для одного або більше полів.Додатково та/або у якості альтернативи,поточні дані про температуру/опади та прогнозовані дані можуть містити дані на особливих пунктах спостереження, які інтерполюються на локації між пунктами спостереження, наприклад, у звичайній заявці 14/640 900, повний зміст якої включено в даний документ за допомогою посилання.Зовнішні дані 110 також можуть містити дані про грунт для одного або більше полів.Наприклад, база даних географічного обстеження грунту (ЗБОКОО) містить дані по кожному шару грунту на рівні підпорядкованого поля для областей у США, включно із відсотком піску, мулу та глини для кожного шару грунту.У варіанті реалізації винаходу, зовнішні дані 110 містять дані, що отримані від 550КОО або інших джерел даних про грунт.У варіанті реалізації винаходу, зовнішні дані доповнюють дані сільгоспвиробника та/або лабораторні дані.Наприклад, грунт, зібраний з одного або більше полів, може використовуватися для налаштування зовнішніх даних, що отримані від 55ОКОО, у яких зовнішні дані є неточними.Додатково, коли деяка інформація вірогідно є неточною, наприклад, коли певні статистичні дані про грунт є неузгодженими із іншими статистичними даними про грунт, можуть використовуватися суміжні дані та/або дані про грунт з одного або більше полів для визначення коректних статистичних даних.(01021) 3.2. МОДЕЛЬ ДОСТУПНОСТІ БІОГЕННИХ РЕЧОВИНІО103| На етапі 502, створюється цифрова модель доступності біогенних речовин у грунті одного або більше полів.Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може створювати модель доступності біогенних добрив у грунті на основі однієї або більше цифрових моделей, що пов'язані із сільськогосподарською культурою, на одному або більше полів,60 температури одного або більше полів, талабо переміщення води крізь одне або більше полів.Доступність біогенних речовин означає біогенні речовини, що засвоюються однією або більше сільськогосподарськими культурами на одному або більше полів.Біогенні речовини можуть знаходитися всередині грунту, що оточує сільськогосподарську культуру, однак не засвоюються сільськогосподарською культурою з різних причин.Наприклад, деякі біогенні речовини всередині грунту можуть знаходитися дуже глибоко у грунті, так що сільськогосподарська культура могла до них дотягнутися.Деякі біогенні речовини можуть бути втрачені до того, як сільськогосподарська культура може їх засвоїти.Наприклад, азот у грунті можу бути втрачено за рахунок вилуговування, денітрифікації та випаровування.Додатково, деякі біогенні речовини можуть не засвоюватися сільськогосподарською культурою у залежності від здатності грунту переносити біогенні речовини до сільськогосподарської культури в залежності від температури грунту або вологості.Цифрова модель доступності біогенних речовин приймає до уваги не просто біогенні речовини у системі, але і біогенні речовини, які може отримати та використовувати сільськогосподарська культура в залежності від різноманітних факторів.ІО104| Фіг. 6 ілюструє приклад способу об'єднання даних із множини цифрових моделей для визначення доступності біогенних речовин у грунті.Спосіб, що зображений на Фіг. б приймає до уваги початкову доступність біогенних речовин 610, поглинання сільськогосподарською культурою біогенних речовин 620, та втрату/накопичення біогенних речовин 630 для визначення загальної доступності біогенних речовин у грунті 640. Кожне початкове значення доступності біогенних речовин 610, поглинання сільськогосподарською культурою біогенних речовин 620, та втрати/накопичення біогенних речовин 630 може бути визначено модулем радника із застосування добрив 136 на основі однієї або більше цифрових моделей, що пов'язані із однією або більше сільськогосподарською культурою та одним або більше полів.Наприклад, один або більше інших модулів можуть використовувати введені польові дані 106 та зовнішні дані 110 для створення взаємопов'язаних моделей температури, переміщення води та взаємодії сільськогосподарської культури із грунтом.Технології моделювання, що використовуються одним або більше модулями описані більше детально в даному документі.(01051 3.2.1. ПОЧАТКОВА ДОСТУПНІСТЬ БІОГЕННИХ РЕЧОВИНІО106)| Початкова доступність біогенних речовин 610 може бути визначено на основі впливу складу грунту на доступність біогенних речовин 612, впливу вологості грунту на засвоюванняЗо біогенних речовин 614, та впливу способів механічної обробки на засвоювання біогенних речовин 616. Склад грунту, вологість грунту та способи механічної обробки також можуть мати тривалий вплив на модель доступність біогенних речовин.Таким чином, у варіанті реалізації винаходу, вологість грунту та способи механічної обробки враховуються при кожному вимірюванні доступності біогенних речовин разом із початковим визначенням доступності біогенних речовин у системі.ІО107| Склад грунту можу бути ідентифіковано як комбінацію даних про шари грунту, що отримані від комп'ютеру серверу зовнішніх даних 108, та даних про застосування навозу, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Дані про застосування навозу можуть описувати склад навозу по відношенню до кожної біогенної речовини.Наприклад, навіз може бути розділено на три компоненти: неорганічний азот, нестійкий органічний азот та стабільний органічний азот.Нестабільний органічний азот розкладається протягом приблизно одного року, тоді як стабільний органічний азот має властивість розкладання протягом від п'яти до десяти років.Таким чином, певний склад навозу не тільки впливає на поточне засвоювання азоту для саджанця, але і на засвоювання азоту у грунті протягом певного часу.У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 отримує інформацію про тип навозу, що використовується на одному або більше полів від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 можу визначати склад навозу на основі введеного типу навозу.Наприклад,сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може мати доступ до бази даних, яка перелічує типи навозу із складом типів навозу.В іншому варіанті реалізації винаходу, пристрій може використовуватися для аналізу складу біогенної речовини у зразку навозу, що використовується на полі.Потім, аналіз складу біогенної речовини може відправлятися до сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130.ЇО108| Вплив вологості грунту на доступність біогенних речовин 614 може використовуватися для визначення початкової доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур та для налаштування доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур протягом певного часу.Вологість грунту може бути визначена гідрологічним модулем 144, як описано більш детально нижче.Вологість грунту60 від самого початку впливає на бокове перенесення біогенних речовин до сільськогосподарської культури.Наприклад, коли грунт достатньо вологий, бокове перенесення азоту до коренів сільськогосподарської культури більш ефективне.Таким чином, якщо при всіх інших рівних умовах, модуль радника із застосування добрив 136 може визначити, що більша кількість азоту доступна на полі на початку при високому вмісту вологи, ніж на полі із низьким вмістом вологи.Додатково, якщо вміст вологи у грунті зменшується, модуль радника із застосування добрив 136 може визначити, що засвоювання азоту сільськогосподарською культурою знижується.Якщо вміст вологи у грунті підвищується, модуль радника із застосування добрив 136 може визначити, що засвоювання азоту сільськогосподарською культурою підвищується.ІО109| Вплив способів механічної обробки на доступність біогенних речовин 616 може бути визначено модулем радника із застосування добрив 136 на основі польових даних 106, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Механічна обробка означає сільськогосподарську підготовку поля.Різноманітні способи механічної обробки мають різний вплив на доступність біогенних речовин у різних шарах грунту.Наприклад, інтенсивні способи механічної обробки, такі як механічна обробка відвальним плугом залишає досить низький залишок від попереднього збору врожаю.Залишок запасів від попереднього збору врожаю може містити різні рівні біогенних речовин на основі, щонайменше, частково, попередньої посадженої сільськогосподарської культури та залишків біогенних речовин, що знаходилися у верхніх шарах грунту під час збору врожаю.Таким чином, способи механічної обробки, що передують саджанню нової сільськогосподарської культури можуть впливати на доступність біогенних речовин грунтом, що залишився.У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 отримує інформацію про тип механічної обробки, що використовується для грунту, від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Наприклад, презентаційний рівень 134 може спонукати відображення інтерфейсу для введення типу механічної обробки на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104. У варіанті реалізації винаходу, екран приймає введення даних, що ідентифікують тип механічної обробки із списку типів механічної обробки, наприклад, за рахунок списку, що випадає, який містить різні типи механічної обробки, дату збору врожаю для попередньої копії та одну або більше дат механічної обробки.У додатковому варіанті реалізації винаходу, екран приймає введення Зо даних, що перераховують варіанти глибини механічної обробки, інструментів механічної обробки та інших змінних, специфічних для прикладу механічної обробки із використанням певного методу. (01101 3.2.2. ВТРАТА ТА НАКОПИЧЕННЯ БІОГЕННИХ РЕЧОВИН ІЇО111| Доступність у грунті біогенних речовин знижується за рахунок поглинання сільськогосподарською культурою біогенних речовин 620. Кількість біогенних речовин, що доступна та використовується сільськогосподарською культурою, може змінюватися у залежності від впливу змін у вологості на поглинання біогенних речовин 622, впливу інформації про сільськогосподарську культуру на поглинання біогенних речовин 624, та впливу змін у температурі грунту на поглинання біогенних речовин 626. У варіанті реалізації винаходу, модуль сільськогосподарської культури 146 моделює поглинання біогенних речовин на основі, щонайменше, частково, температури, вмісту вологи та інформації про сільськогосподарську культуру, наприклад, тип сільськогосподарської культури.Модель температури та вмісту вологи у грунті може бути виконана температурним модулем 142 та гідрологічним модулем 144 відповідно.Якщо поглинання біогенних речовин сільськогосподарською культурою частково залежить від доступності біогенних речовин сільськогосподарською культурою, модуль радника із застосування добрив 136 може декілька разів оновити поглинання біогенних речовин сільськогосподарською культурою 620 при зменшенні доступності біогенних речовин.Модель сільськогосподарської культури більш детально описана у даному документі.ІЇО112| Додатково, модуль радника із застосування добрив 136 може визначати втрату/накопичення біогенної речовини 630 за рахунок елементів, що находяться зовні від сільськогосподарської культури.Втрата/накопичення біогенної речовини 630 містить втрату біогенної речовини до атмосфери 632, втрату біогенної речовини за рахунок вилуговування 634, та біогенної речовини і хімікатів із підвищеною ефективністю 636. Біогенні речовини можуть втрачатися у атмосферу за рахунок декількох хімічних процесів.Наприклад, азот може втрачатися у атмосферу за рахунок процесу, що називається денітрифікація, де МОЗ перетворюється у М2, який втрачається у атмосферу.У варіанті реалізації винаходу, модуль радника із застосування добрив 136 моделює втрачання азоту за рахунок денітрифікації на основі польових даних 106, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 та/або зовнішніх даних 110, отриманих від комп'ютеру серверу зовнішніх даних бо 108. Кількість азоту, що втрачається за рахунок денітрифікації, може бути змодельована як показник температури грунту та вмісту вологи у грунті.Додатково, азот може втрачатися до атмосфери за рахунок випаровування, процесу, що містить перетворювання амонію (МН4) на аміачний газ (МНЗ). Модуль радника із застосування добрив 136 може моделювати втрату азоту за рахунок випаровування як функцію вологості грунту, температури та рН грунту.Таким чином, модуль радника із застосування добрив 136 може використовувати моделі температури та переміщення води для визначення температури та вмісту вологи у грунті для кожного прикладу, а використовувати моделі температури та переміщення води для визначення того, скільки кожної біогенної речовини втрачається за рахунок хімічного процесу, наприклад, через денітрифікацію та випаровування.При цьому, модуль радника із застосування добрив 136 може відстежувати кількість кожної форми кожної біогенної речовини, наприклад, кількість азоту, що доступна у формі МОЗ та кількість азоту, що доступна у формі МН4. За рахунок відстеження різних типів біогенних речовин, що доступні для моделі, модуль радника із застосування добрив 136 може точно моделювати кількість втрачання кожної біогенної речовини при кожному процесі.ІЇО113| Біогенні речовини можуть втрачатися за рахунок вилуговування, коли азот перенесений вниз, крізь грунт, та втрачений для системи.Кількість втраченого азоту за рахунок вилуговування визначається як функція вмісту вологи у грунті.Великий вміст вологи у грунті підвищує переміщення біогенних речовин крізь грунт, підвищуючи, таким чином, кількість біогенних речовин, що засвоюються сільськогосподарською культурою, підвищення переміщення також підвищує кількість біогенних речовин, що переміщуються вниз, таким чином, знижуючи кількість біогенних речовин, доступних для системи.Таким чином, так як вміст вологи підвищується, може бути ідентифікований більш високий відсоток біогенних речовин у грунті, що є доступним, тоді як кількість біогенних речовин у грунті знижується.Так як модуль радника із застосування добрив 136 моделює доступність біогенних речовин протягом певного періоду часу, модуль радника із застосування добрив 136 може приймати до уваги підвищення відсотка кожної доступності біогенних речовин одночасно із зменшенням загальної кількості кожної біогенної речовини за рахунок вилуговування.0114) Модуль радника із застосування добрив 136 може бути додатково запрограмований або виконаний із можливістю підраховувати кількість біогенних речовин, які додаються доЗо системи або біогенних речовин, що захищені за застосування хімікатів із підвищеною ефективністю.Біогенні речовини можуть додаватися до системи за рахунок застосування добрив або аміаку на полі.Модуль радника із застосування добрив 136 може моделювати переміщення біогенних речовин крізь одне або більше полів.Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може моделювати поглинання та десорбцію МНА-- на та з поверхні твердих мінералів, перетворення водного амонію на водний аміак, та видалення із рідкого аміаку для отримання газоподібного аміаку.Кожного разу, коли модуль радника із застосування добрив 136 отримує інформацію, що біогенні речовини додані до системи, модуль радника із застосування добрив 136 може додавати біогенні речовини до існуючої моделі біогенних речовин у системі.Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може додати новий об'єм азоту до існуючого об'єму азоту для верхнього шару грунту та оновити модель засвоювання азоту при зрілості однієї або більше сільськогосподарських культур на основі взаємодії азоту, що додано знову, із поточною системою.0115) Хімікати із підвищеною ефективністю - це хімікати, що можуть використовуватися на одному або більше полів для підвищення ефективності одного із хімікатів всередині поля або для захисту одного або більше хімікатів від втрачання.Наприклад, стабілізатори азоту, наприклад, нітрапірін може додаватися до системи за рахунок прямого застосування, або за рахунок застосування частини добрива на основі амонію.Нітрапірін може знизити швидкість нітрифікації у грунті, що в деяких випадках знижує наступне вилуговування.У варіанті реалізації винаходу, модуль радника із застосування добрив 136 відстежує концентрацію хімікатів із підвищеною ефективністю, наприклад, нітрапіріну, протягом певного часу.Наприклад, змінній стану можу бути встановлене значення 1 при застосуванні нітрапіріну, що вказує на свіже застосування нітрапіріну.За умови, коли концентрація залишається вище певного граничного значення, наприклад, 0,9, вся нітрифікація може вважатися заблокованою.Модуль радника із застосування добрив 136 може відстежувати розкладання нітрапіріну протягом певного часу та встановлює наявність випаровування, коли концентрація знижується нижче певного граничного значення.Коли значення стану стає рівним нулю, модуль радника із застосування добрив 136 можу визначити, що ніяка нітрифікація не заблокована від початкового застосування нітрапіріну.Не зважаючи на те, що у даному документі описано відстеження нітрапіріну, аналогічні способи можуть використовуватися для відстеження концентрації та впливу інших агрохімікатів із бо підвищеною ефективністю.ІО116) У варіанті реалізації винаходу, модуль радника із застосування добрив 136 оновлює доступність біогенних речовин на одному або більше полів у відповідь на отримання інформації, що одна або більше біогенних речовин та/або хімікатів із підвищеною ефективністю додані на полі.Презентаційний рівень 134 може спонукати відображення інтерфейсу на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104 для введення даних, що вказують на застосування однієї або більше біогенних речовин та/або хімікатів із підвищеною ефективністю на одному або більше полів.У відповідь на отримання інформації, що біогенні речовини додані на одному або більше полів, модуль радника із застосування добрив 136 може оновити доступність біогенних речовин для сільськогосподарських культур та модель переміщення доданих біогенних речовин крізь одне або більше полів.У відповідь на отримання інформації, що хімікати із підвищеною ефективністю, наприклад, інгібітори нітрапіріну, додані на поле, модуль радника із застосування добрив 136 може оновити моделі втрачання біогенних речовин для урахування хімікатів із підвищеною ефективністю, наприклад, зменшення втрачання азоту за рахунок азоту, що захищений інгібіторами нітрапіріну.І0117| Модуль радника із застосування добрив 136 може визначити загальну доступність біогенних речовин у грунті 640 як комбінацію початкових біогенних речовин та доданих біогенних речовин за вирахуванням втрачених біогенних речовин, що використані однією або більше сільськогосподарськими культурами.Модуль радника із застосування добрив 136 може оцінити загальну доступність біогенних речовин у грунті 640 для життєвого циклу, що пов'язаний із однією або більше сільськогосподарськими культурами на одному або більше полів.У залежності від моделі переміщення води, зміни у температурі та поглинанні біогенних речовин сільськогосподарською культурою модуль радника із застосування добрив 136 визначає біогенні речовини, що доступні для сільськогосподарської культури на кожному етапі розвитку сільськогосподарської культури.Модуль радника із застосування добрив 136 також може бути запрограмований або налаштований для визначення, основі поточних даних, чи будуть мати одне або більше полів надлишок або нестачу кожної біогенної речовини до моменту зрілості сільськогосподарської культури.Додатково, модуль радника із застосування добрив 136 може симулювати застосування біогенних речовин та/або води на різних етапах розвитку для визначення оптимальних періодів часу для додавання води або біогенних речовин до системиЗо для підвищення кількості доступних біогенних речовин для сільськогосподарської культури до моменту зрілості сільськогосподарської культури.(0118) 3.3. ТЕМПЕРАТУРНА МОДЕЛЬІ0119| Повертаючись до Фіг. 5 на етапі 506, створюється цифрова модель температури грунту на одному або більше полів.Наприклад, температурний модуль 142 може моделювати зміни у температурі грунту для одного або більше полів протягом розвитку сільськогосподарської культури.Моделі температури можуть бути розформовані шаром грунту або змодельовані як тривалий розподіл температури крізь грунт.Температури для кожного шару грунту на кожному періоді часу можуть використовуватися модулем радника із застосування добрив 136 для визначення переміщення біогенних речовин крізь грунт.Наприклад, випаровування азоту підвищується разом із підвищенням температури.Таким чином, при підвищені температури грунту, модуль радника із застосування добрив 136 може оцінювати це як більше втрачання азоту за рахунок випаровування.Температури для кожного шару грунту також можуть використовуватися гідрологічним модулем 144 для визначення переміщення води крізь грунт та модулем сільськогосподарської культури 146 для визначення поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарськими культурами, як більш детально описано у даному документі.І0120)| Температура грунту більшою мірою залежить від сонячного випромінювання, складу грунту та вмісту вологи у грунті.Таким чином, температурний модуль 142 може приймати на вході введення польових даних 106, зовнішніх даних 110 та отримати вихідні дані із модулю радника із застосування добрив 136 та гідрологічного модулю 144. Зовнішні дані 110 можуть містити поточні вимірювання температури, а також прогнози щодо майбутніх погодних даних.Якщо дані температури не доступні для даного місцезнаходження одного або більше полів, або гранулометричного складу, що може використовуватися одним або більше полями, температурний модуль 142 може інтерполювати поточну температуру або прогнозовану температуру, як наприклад у звичайній заявці 14/640 900. Для тих періодів часу, у яких недоступна прогнозована температура, температурний модуль 142 може використовувати клас середніх значень температури для таких періодів часу.Наприклад, якщо максимальна температура у зимові місяці у місцезнаходженні одного або більше полів у більшості випадків знаходиться у діапазоні від 6б5о Е (180 С) до 750 Е (24о С), температурний модуль 142 може60 використовувати діапазон для оцінки максимальної температури для кожного дня протягом зимових місяців.Температурний модуль 142 може оцінити температуру для майбутніх місяців при високому рівні гранулометричного складу, на основі, частково, поточного шаблону погоди.Таким чином, якщо температура у певній області виявляється такою, що підвищується рівномірно, підвищення поточної максимальної температури може спонукати температурний модуль 142 оцінювати підвищення максимальної температури для наступних місяців.Температурний модуль 142 може на постійній основі змінювати оцінку температури як тільки більше даних стають доступними.Наприклад, оцінка температури у січні, яка виконана у липні може бути оновлена через деякий час, наприклад, у грудні, оцінка температури у січні базується на поточних прогнозах температури у доповнення до оцінки температури, що була виконана у липні.ІО121) У варіанті реалізації винаходу, температурний модуль 142 запрограмований або виконаний із можливістю оцінювати сонячне випромінювання, що поступає на одне або більше полів на основі прогнозованих температурних мінімумів та максимумів.Наприклад, температурний модуль 142 може приймати в якості вхідних даних значення максимальної та мінімальної температури у певних місцезнаходженнях протягом календарних днів та визначати кількість сонячного випромінювання, що надходить, на основі відмінностей між наступними температурами та попередніми температурами.Наприклад, якщо у першу ніч температура падає менше 50о Е (100 С), а температура у наступний день становить 6б5о Е (180 С), температурний модуль 142 може оцінити кількість сонячного випромінювання, яке потрібне для нагрівання певного місцезнаходження на 150 Е (во С) та підтримання поточної температури протягом дня.Отримана в результаті оцінка сонячного випромінювання може бути змодельована як аварійна ситуація на грунті для однієї або більше сільськогосподарських культур.У варіанті реалізації винаходу, температурний модуль 142 додатково запрограмований або виконаний із можливістю приймати до уваги заморозки та сніговий покрив у оновлених оцінках температури.Наприклад, сніговий покрив створює захисний вплив, таким чином, знижуючи перепади температур, що пов'язані із випадковим сонячним випромінюванням.Температурний модуль 142 може знижувати зміни у температурі грунту на основі сонячного випромінювання у відповідь на ідентифікацію снігового покриву на одному або більше полів.(0122) У варіанті реалізації винаходу, зовнішні дані 110 містять оцінки температури поЗо шарам грунту.Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може отримувати моделі температури для шарів грунту з бази даних температур грунту, отриманих із великої області.Потім температурний модуль 142 можу змінити отримані оцінки температури на основі складу грунту, вмісту вологи та інформації про сніговий покрив на одному або більше полів.Наприклад, отримані моделі можуть, в цілому, оцінювати температуру для великого фізичної області на основі загальних даних, однак можуть не мати можливості приймати до уваги поточний вміст вологи у грунті або хімічний склад грунту без отримання вхідних даних, що вказують на способи механічної обробки, застосування зрошення, застосування біогенних речовин, застосування хімікатів із підвищеною ефективністю або іншої специфічної інформації.Таким чином, температурний модуль 142 може бути запрограмований або виконаний із можливістю приймати в якості вхідних даних загальні оцінки температури для одного або більше полів та оновлювати оцінки температури на основі щонайменше частково вмісту вологи та польових даних 106, що були оцінені, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Додатково, температурний модуль 142 можу бути запрограмований або виконаний із можливістю визначати снігові умови, наприклад, імовірний сніговий покрив, та оновлювати отримані оцінки температури грунту на основі редагування змін у температурі, що створює сніговий покрив.Наприклад, температурний модуль 142 може отримувати прогноз, що вказує на певну кількість снігу для заданого місцезнаходження та оцінювати збільшення снігу на основі прогнозу.ІО123| У варіанті реалізації винаходу, температурний модуль 142 оновлює оцінки температури на основі інформації, отриманої від інших моделей, які використовують температуру у якості вхідних даних.Наприклад, температура грунту може бути частково залежати від вмісту вологи на одному або більше полів.Таким чином, температурний модуль 142 може використовувати вихідні дані від гідрологічного модулю 144 для визначення змін у температурі грунту.У деяких випадках, зворотне теж відповідає дійсності.Наприклад, швидкість переміщення води у грунті може частково залежати від температури грунту.Таким чином, у заданий проміжок часу може одночасно працювати множина моделей.Наприклад, у заданий проміжок часу температурний модуль 142 може визначати поточну температуру на основі поточного вмісту вологи у грунті, а гідрологічний модуль 144 може визначати поточну швидкість переміщення води у грунті на основі поточної температури грунту.У другий проміжок часу,бо гідрологічний модуль 144 може оцінювати поточний вмісту вологи у грунті на основі визначеної швидкості переміщення та передавати поточний вміст вологи у температурний модуль 142, який потім визначає температуру у другий заданий проміжок часу на основі вмісту вологи у другий проміжок часу.(0124) 3.4. ГІДРОЛОГІЧНА МОДЕЛЬІ0125| Повертаючись до Фіг. 5, на етапі 508 створюється цифрова модель переміщення води.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може використовувати цифрову програмовану логіку для створення моделі переміщення води крізь одне або більше полів на основі, щонайменше, частково, погодних даних, що отримані від комп'ютера серверу зовнішніх даних 108, температурних даних, створених температурним модулем 142 та даних, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, та комп'ютера серверу зовнішніх даних 108. Погодні дані можуть містити прогнози щодо опадів потягом певного періоду часу.Наприклад, прогноз погоди може містити значення опадів із випередження на чотирнадцять днів.У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 створює покращені прогнози опадів на базі отриманих даних,наприклад, як у звичайній заявці 14/681 886, повний зміст якої включено в даний документ за допомогою посилання.0126) У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 запускає на виконання цифрову програмовану логіку для створення прогнозів опадів для періодів часу, у яких дані не є доступними.Наприклад, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може використовувати середні значення опадів за останні декілька років для визначення можливих опадів для однієї або більше сільськогосподарських культур протягом розвитку однієї або більше сільськогосподарських культур.У варіанті реалізації винаходу, оцінки опадів обмежені поточними даними про опади, що є доступними.Наприклад, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система130 може ідентифікувати відповідності між відсутністю дощу у червні та сильними зливами у липні на певному місцезнаходженні.Таким чином, якщо погодні дані для червня вказують на відсутність опадів, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може визначити, що можлива поява зливи у липні.Додатково, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може ідентифікувати вірогідність опадів та можливу інтенсивність опадів для областей, по яких немає даних.Наприклад, якщо дані про опади доступні тільки для місцезнаходженнями, за якими ведеться спостереження, або при високому «рівні гранулометричного складу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може інтерполювати дані для кожного певного місцезнаходження, наприклад, як у звичайній заявці 14/798 256, повний зміст якої включено в даний документ за допомогою посилання.І0127| Переміщення води може бути розділене на два етапи.Перший етап переміщення води відповідає водним процесам на поверхні.Ціллю першого етапу є оцінка об'єму води, що затримується, та потоків.Наприклад, вода може впливати на одне або більше полів через погодні умови, наприклад, опади, або через фізичне втручання, таке як запланований полив одного або більше полів.Протягом першого етапу, гідрологічний модуль 144 може моделювати миттєвий вплив води на поле.Миттєвий вплив може містити сніговий покрив, накопичення у саджанцях, накопичення у біомасі сільськогосподарської культури, інфільтрацію, утворення ставків, випаровування з біомаси, випаровування з залишків, та танення снігу, наприклад, випаровування, танення та перенесення вітром.0128) У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 використовує цифрову програмовану логіку для моделювання першого етапу переміщення води.Спочатку, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 розподіляє опади на тверді опади, або сніг, та рідкі опади, або воду.Наприклад, на основі вимірювання поточної температури на одному або більше полів, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може визначати відсоток опадів, що є твердими, та відсоток опадів, що є рідкими.Будь-який відсоток опадів додається до моделі шару снігового покриву.Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може імітувати процес заморожування та танення для снігового покриву як функції погоди та умов грунту.Далі, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 імітує перехоплення рідких опадів різними компонентами поверхневої біомаси як функцію типу біомаси, кількості біомаси та погодних умов.Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 також може модулювати боковий перерозподіл рідини, що досягає поверхні грунту, як функцію погодних умов, типів поверхневої біомаси, кількості поверхневої біомаси, властивостей грунту та вологості грунту.Випаровування вологи із грунту можна зімітувати як функцію погодних умов, типів поверхневої біомаси, кількість поверхневої біомаси, властивостей грунту та вологості бо грунту.Утворення ставків можна зімітувати для будь-яких опадів, що перевищують іншу швидкість перерозподілу.0129) На другому етапі, вода, що була поглинена полем, переміщується вниз під землю.Протягом другого етапу, гідрологічний модуль 144 може моделювати переміщення води на поле.У варіанті реалізації винаходу, другий етап переміщення води починається, коли гідрологічний модуль 144 визначає, що вода протікає крізь верхню межу, що розділяє поверхневий шар грунту від нижнього шару грунту.Гідрологічний модуль 144 може встановлювати стан верхньої межі для нижнього шару грунту відповідно до погодних умов, імітованих умов грунту та імітованих умов біомаси.Гідрологічний модуль 144 можу використовувати стан змінної межі потоку для відображення швидкості переміщення води крізь межу.Додатково та/або у якості альтернативи, гідрологічний модуль 144 може використовувати стан змінної межі потоку для відображення переміщення води крізь межу, наприклад, коли гідрологічний модуль 144 виявляє утворення ставків із водою.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може бути запрограмований або виконаний із можливістю динамічного переключення між станом змінної межі потоку та станом змінного напору межі в окремій області одного або більше полів у відповідь на ідентифікацію наявності утворення ставків води на окремій області.ІО1301| Гідрологічний модуль 144 також може встановлювати умови межі для нижнього шару грунту, відокремлюючи нижній шар грунту від дренажного шару.Наприклад, якщо сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 отримує дані, що вказують на те, що одне або більше полів дреновано, гідрологічний модуль 144 можу встановлювати постійні умови потоку нижньої межі для відображення впливу спуску води на лінію дренажу.Якщо сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 визначає, що одне або більше полів не дреноване, гідрологічний модуль 144 може встановлювати змінні умови потоку нижньої межі для відображення вільного дренажу із нижнього шару грунту до глибокого рівня грунтових вод.У варіанті реалізації винаходу, гідрологічний модуль 144 імітує множину грунтових вод перед нижнім шаром грунту, наприклад, низьких грунтові води та глибіні грунтові води.Гідрологічний модуль 144 може ідентифікувати глибокі грунтові води на основі польових даних 106, наприклад, за рахунок віддалених датчиків або щупів вологості грунту, або на базі зовнішніх даних 110, наприклад, за рахунок отримання можливого відсотку низьких грунтових вод із використанням даних про грунт, що отримані із бази даних грунтів.Зо ІО131| Під час другого етапу, гідрологічний модуль 144 може модулювати втрачання води за рахунок переміщення за нижню межу ота за рахунок сумарної евапотранспірації.Евапотранспірація - це оцінка втрати води за рахунок комбінації випаровування та просочування.Втрати за рахунок випаровування та просочування можуть бути оцінені для кожного шару грунту на кожному етапі часу із множини етапів часу.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може оцінювати поглинання води, просочування та випаровування для окремої сільськогосподарської культури та для кожного нижнього шару грунту протягом множини проміжків часу при статичних інтервалах часу або при динамічній зміні інтервалів часу.У варіанті реалізації винаходу, дані віддаленого датчику можуть використовуватися для покращення оцінки сумарного випаровування.Наприклад, щуп вологості грунту може використовуватися для ідентифікації реальної вологості грунту для кожного нижнього шару грунту в окремій області одного або більше полів.Гідрологічний модуль 144 може використовувати дані щупу вологості грунту для коректної оцінки сумарного випаровування для нижніх шарів грунту у інших окремих областях одного або більше полів.(0132) Для моделі переміщення води нижче поверхні грунту, гідрологічний модуль 144 може використовувати закон Дарсі, який стверджує, що швидкість переміщення води у насичену проникну матрицю дорівнює виходу гідравлічного градієнту та осаду гідравлічної провідності.В якості прикладу, для ненасиченого осаду, наприклад, для більшості грунтів, рівняння Бекінгема- Дарсі (ВисКіпоапат-Оагсу) описує швидкість переміщення води за рахунок наступного рівняння:а-К(,т) в)5О а?ІО133) де 4 - швидкість переміщення, якувимріюється у мм/день, К - гідравлічна провідність грунту, яка вимірюється у мм/день, та 92 - градієнт гідравлічного напору.Гідравлічна провідність грунту описує легкість, із якою вода може переміщуватися крізь пористий простір.Гідравлічна провідність грунту білошою мірою залежить від фізичних властивостей грунту, поточного вмісту вологи (6), та температури грунту (Т). Градієнт гідравлічного напору описує різницю у потенціалах між двома ділянками у відповідності до вертикальної відстані.Вода має властивість переміщуватися із ділянки з низьким потенціалом у ділянку із більш великим потенціалом.В цьому прикладі, вода переміщується під впливом двох потенціалів - гравітаційного та матричного.В інших прикладах, рівняння може бути модифіковане для того, щоб приймати до уваги інші потенціали, наприклад, осмотичний потенціал або гідравлічний потенціал.Наприклад, наступне рівняння відображає підмножину потенціалів, які створюють сумарний потенціал для заданої ділянки: ща хто З Ув (0134| де "ї- загальний потенціал, "7 потенціал, що пов'язаний із гравітацією, /т- матричний потенціал, Мо - осмотичний потенціал, та М8- гідростатичний потенціал.Потенціал, що пов'язаний із гравітацією, описує гравітаційні сили рідини.Матричний потенціал описує сили рідини, що пов'язані із поглинанням води та капіллрним ефектом всередині матриці осаду.Осмотичний потенціал описує сили рідини, що пов'язані із різницею у мінералізації двох ділянок.І на кінець, гідростатичний потенціал описує сили рідини, що діють на другу рідину у насиченій ділянці.01351 3.41. РЕГУЛЬОВАНІ ІНТЕРВАЛИ ЧАСУІ0136| Перший спосіб моделювання переміщення води крізь землю полягає у використанні рівняння Ричардса.Рівняння Ричардса одночасно вирішує два рівняння - закон Дарсі та закон зберігання маси.Лінійне рівняння Ричардса намагається визначити зміни у вмісті вологи на основі зміни у швидкості переміщення рідини наступним чином:вра четаені)а а? аІ0О137| У одночасному рішенні закону Дарсі та закону збереження маси всередині одного рівняння Ричардса надає точний спосіб моделювання переміщення води у ненасиченому осаді.Так як рівняння Ричардса є нелінійним диференційним рівнянням, точне рішення рівняння Ричардса існує тільки для вузько спеціалізованих умов.Рішення рівняння Ричардса містить ітгераційну схему, що робить рішення затратним у обчислювальному відношенні.Множина реалізацій рівняння Ричардса має тенденцію до неефективності або до відсутності результатівЗо у граничних випадках.0138) Другий спосіб моделювання переміщення води крізь землю полягає у використанні методики "відер". Методика "відер" моделює переміщення води за рахунок припущення, що кожен шар осаду виконує роль відра.Коли одне відро наповнене, вода переливається у наступне відро, що є нижчим, і так далі.У багатьох методиках "відер" вода, що виходить із нижнього відра повністю втрачається для системи.Методики "відер", не дивлячись на те, що вони є фізично нереалістичними і, таким чином, менш точними, можуть використовуватися для реалізації замість рівняння Ричардса, так як вони є біль легкими для обчислення та можуть бути реалізовані із даними, що є менш точними.ІО139| У варіанті реалізації винаходу, гідрологічний модуль 144 використовує третю методику для моделювання переміщення води крізь землю, яка є і менш затратною у обчислювальному відношенні, та і фізично більш реалістичною.Замість використання рівняння Ричардса для одночасного рішення закону Дарсі та закону збереження маси, гідрологічний модуль 144 може бути розділено на рішення рівняння Ричардса та окреме рішення закону збереження маси.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може відокремити вимірювання переміщення води у різні періоди часу та створити вимірювання для кожного інтервалу часу.Протяжність інтервалів часу може змінюватися від двадцяти інтервалів часу на кожний ініційований інтервал дня до тисячі інтервалів часу на кожний ініційований інтервал дня.01401 Фіг. 7 ілюструє приклад способу для моделювання переміщення води у грунті.На етапі 702, визначається поточний вміст вологи у грунті.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може спочатку визначити вміст вологи у грунті на основі властивостей грунту та/або впливу попередніх погодних умов.У варіанті реалізації винаходу, вміст вологи у грунті визначається на основі попереднього вмісту вологи у грунті, попередньої наявності води та попереднього переміщення води у грунті.0141) На етапі 704, переміщення води у грунті визначається на основі поточного вмісту вологи для даного інтервалу часу, ЛІ.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може реалізувати цифрову логіку, що зберігається, для рішення рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКіпдпат-БОагсу). Гідрологічний модуль 144 може використовувати технології параметризації, що описані нижче, для визначення гідравлічної провідності та градієнту гідравлічного напору у рівнянні Бекінгема-Дарсі (ВисКіпдапат-Юагсу) на основі, щонайменше, частково, відомих даних про грунт та поточний вміст вологи.Рішення рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКіпдапат-ЮОагсу) призводить до визначення швидкості переміщення води у грунті.0142) На етапі 706, швидкість переміщення води у грунті використовується для оновлення вмісту вологи у грунті.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може використовувати цифрову логіку, що зберігається, для визначення вмісту вологи грунту на основі припущення підходящого переміщення води на основі рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКіпапат-Юагсу) під час даного інтервалу часу Ді.Наприклад, якщо гідрологічний модуль 144 визначає, що швидкість переміщення води у грунті складає два міліметри на годину, то під час інтервалу часу, що дорівнює одному часу, гідрологічний модуль 144 може визначити, що два міліметри води потрапило у грунт.Потім визначається новий вміст вологи у грунті на основі попереднього вмісту вологи у грунті, об'єму грунту, що отримав переміщення води, та загальної кількості води, що перемістилася у грунт.(0143) У простому варіанті реалізації винаходу, на етапі 710 визначається нове переміщення води у грунті на основі оновленого вмісту вологи для наступного інтервалу часу.У варіанті реалізації винаходу, кожен інтервал часу дорівнює по довжині попередньому інтервалу часу.Наприклад, якщо заданий день містить двадцять чотири інтервали часу, кожен інтервал часу буде дорівнювати одному часу.Таким чином, на етапі 710, процеси етапу 704 повторюються в залежності від оновленого вмісту вологи.Гідрологічний модуль 144 може використовувати попередню параметризацію рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКкіпдпат-ЮОагсу) для визначення гідравлічної провідності та градієнту гідравлічного напору на основі оновленого вмісту вологи у грунті.Для кожного інтервалу часу, гідрологічний модуль 144 може повторювати процес визначення швидкості переміщення води у грунті, визначення кількості води, що потрапляє у грунт та оновлення вмісту вологи у грунті.І0144| На етапі 708, у деяких варіантах реалізації винаходу, інтервал часу змінюється перед новим визначенням переміщення води у грунті.Зміна в інтервалах часу створює стабільність у процесі та дозволяє досягти точних результатів із мінімальними витратами на обчислення.Однаково малий інтервал часу буде витратним у обчисленнях, так як буде містити велику кількість ітерацій для рішення рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКіпоапат-БОагсу) та оновлення вмістуЗо вологи у грунті.Однаково малий інтервал часу крім того, що є витратним у обчислювальному відношенні, стає нестабільним під час надзвичайних погодних умов.Наприклад, під час сильної зливи велика кількість води потрапляє до грунту.У цій ситуації вміст вологи у грунті може змінюватися надзвичайно швидко, що призводить до швидкої зміни переміщення води у грунті.Такі великі зміни можуть призвести до нестабільних підрахунків, якщо не використовуються малі інтервали часу.(0145) У варіанті реалізації винаходу, гідрологічний модуль 144 змінює інтервали часу на основі одного або більше факторів, наприклад, вмісту вологи у грунті, градієнту гідравлічного напору у грунті, типу грунту або надзвичайних погодних умов.Наприклад, якщо гідрологічний модуль 144 визначає, що вмісту вологи у грунті підвищується або падає більш ніж граничне значення під час попереднього інтервалу часу, гідрологічний модуль 144 може змінювати інтервал часу для підрахунку умов, що змінилися.У якості іншого прикладу, гідрологічний модуль 144 може зберігати різні тривалості інтервалів часу, що пов'язані із різними значеннями вмісту вологи та гідравлічною провідністю.Якщо вмісту вологи та гідравлічна провідність грунту знаходиться в межах параметрів, що описані першою категорією, гідрологічний модуль 144 може реалізувати інтервали часу першої тривалості.Якщо вмісту вологи та гідравлічна провідність грунту виходить за межі параметрів, що описані другою категорією, гідрологічний модуль 144 може реалізувати інтервали часу другої тривалості.За рахунок підвищення тривалості інтервалів часу протягом періоду із меншими умовами випаровування, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може виконати більш ефективні обчислення переміщення води у грунті.0146) У варіанті реалізації винаходу, гідрологічний модуль 144 обчислює інтервали часу на основі різноманітних факторів.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може враховувати поточний вміст вологи, поточний градієнту гідравлічного напору між шарами грунту, та поточну наявність води для визначення того, чи є можливість того, що вміст вологи у грунті зазнає динамічних змін.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може знизити тривалість інтервалів часу у відповідь на визначення того, що грунт у даний час містить високий вміст вологи або градієнту гідравлічного напору між двома шарами грунту відносно високий, вказуючи, таким чином, на велику різницю між вмістом вологи у грунті першого шару грунту та вмістом вологи у грунті другого шару.Гідрологічний модуль 144 також може приймати до уваги різні фактори, що мають бо вплив на переміщення води у грунті при розрахунку інтервалів часу.Наприклад, якщо всі інші умови є рівними, однорідні типи грунту можуть зазнавати менші динамічні зміни, ніж шаруваті типи грунту.Таким чином, гідрологічний модуль 144 може приймати до уваги тип грунту при отримані нового інтервалу часу.ІО147| У варіанті реалізації винаходу, процедури із регульованими інтервалами часу підтримують великі інтервали часу.Наприклад, при мінімальному інтервалі часу, що дорівнює двадцяти інтервалам часу на день, середнє значення тривалості інтервалу часу може приблизно дорівнювати тридцяти інтервалам часу на день із різкою зміною до тисяч інтервалів часу на день.Таким чином, модель із регульованими інтервалами часу може бути реалізована для точної моделі вмісту вологи під час надзвичайних та рідкісних погодних умов, отримуючи при цьому точні оцінки із низькими затратами на обчислення під час періодів часу із звичайними погодними умовами.І0148| В одному варіанті реалізації винаходу, гідрологічний модуль 144 визначає, чи змінюється кожен інтервал часу.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може використовувати цифрову програмовану логіку для визначення оптимальної тривалості інтервалу часу на основі гідравлічної провідності та вмісту вологи у грунті після кожного етапу прийняття рішення.В іншому варіанті реалізації винаходу, гідрологічний модуль 144 визначає, чи змінюється кожен інтервал часу на заданих проміжках.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може використовувати дані прогнозу погоди, поточний вміст вологи та поточну гідравлічну провідність грунту для визначення оптимального інтервалу часу для кожного інтервалу часу першого дня.Потім, гідрологічний модуль 144 може використовувати дані прогнозу погоди, останній змодельований вміст вологи та останню змодельовану гідравлічну провідність для визначення оптимальної тривалості часу для наступного дня.ІО149| У варіанті реалізації винаходу, коли інтервали часу оновлюються на певних проміжках, наприклад, один раз на день, може існувати автоматичне та ручне втручання для зміни інтервалу часу під час непередбачених або надзвичайних погодних умов.Гідрологічний модуль 144 може бути виконаний із можливістю визначати, що один або більше факторів змінилися на величину, більшу, ніж граничне значення, та може оновити інтервал часу у відповідь на визначення того, що одне або більше факторів непередбачено змінилися на величину, більшу, ніж граничне значення.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може бутиЗо виконаний із можливістю оновити інтервал часу у кінці дня.Якщо протягом дня гідрологічний модуль 144 визначає, що вологість грунту підвищилася віще граничного значення, наприклад, за рахунок непередбачуваної зливи або введення даних із клієнтського пристрою, що свідчать про застосування води на полі, гідрологічний модуль 144 може спонукати оновлення інтервалу часу на основі нової інформації.ІЇО150| За рахунок застосування рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКіпдпат-Оагсу) після оновлення вмісту вологи у грунті під час регульованої зміни інтервалів часу, гідрологічний модуль 144 створює технічне рішення для необхідних витрат на обчислення у порівнянні із попередніми технологіями без втрати точності, що може виникнути при використанні більш простих технологій.Спосіб, що описаний на Фіг. 7, використовує логіку, реалізовану в цифровому вигляді, для значного зниження навантаження на ЦпПП сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130 за рахунок видалення ітераційної схеми, що необхідна для рішення нелінійних диференційних рівнянь.За рахунок регульованого оновлення інтервалів часу гідрологічний модуль 144 зберігає ефективність обчислень технології без втрати точності під час надзвичайних умов.(0151 3.4.2. ПАРАМЕТРИЗАЦІЯІ0152| Не зважаючи на те, що описане вище застосування рівняння Бекінгема-Дарсі (Вискіпанат-ЮОагсу) є більш точним, ніж менш комплексний підхід, параметризація рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКіпдапат-Оагсу) може мати додаткові обчислювальні витрати.Наприклад, рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКіпдапат-Юагсу) використовує в якості параметрів гідравлічну провідність грунту та суму тисків води на грунт.Так як реалізація рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКіпапат-БВагсу), зо описано вище, служить для вирішення вмісту вологи у грунті на кожному етапі, параметризація рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКіпдапат-ЮОагсу) може бути виконана за рахунок створення співвідношення між невідомими факторами та вмістом вологи у грунті.0153) Різниця у вмісту вологи у грунті може потенційно мати великий вплив на ненасичену гідравлічну провідність.Співвідношення між вмістом вологи у грунті у заданій точці та гідравлічною провідністю може бути визначена із використанням однієї або більше педотрансферних функцій.Педотрансферні функції мають статистичну відповідність між характеристиками грунту, що спостерігаються явно, та гідравлічними властивостями.Наприклад, деякі педотрансферні функції приймають в якості вхідних даних відсоток піску, мулу бо та глини у грунті для вихідних параметрів для графіків гідравлічної провідності вмісту вологи.Педотрансферні функції можуть бути задіяні для визначення зв'язків між вмістом вологи у грунті та гідравлічною провідністю для одного або більше полів.0154) Загальний тиск на грунт також може змінюватися по відношенню до вмісту вологи у грунті.Як описано вище, загальний потенціал кожного шару грунту може бути описаний за допомогою наступних рівнянь:ща хто З Ув0155) Гідростатичний потенціал Мв існує тільки в умовах насиченості.У варіанті реалізації винаходу, при застосуванні рівняння Бекінгема-Дарсі (ВисКіпдапат-ЮОагсу) для ненасичених умов, гідростатичний потенціал М5 можна ігнорувати.У варіанті реалізації винаходу, градієнт солоності може прийматися як малий в залежності від місцезнаходження поля.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може бути виконаний із можливістю ігнорувати осмотичний потенціал в областях, які головним чином мають низький вміст солі, однак як фактор для градієнту солоності для надзвичайних умов, наприклад, в областях, де крапельне зрошення, або в областях із високим вмістом солі.Таким чином, загальний потенціал може бути описаний як комбінація гравітаційного потенціалу М: та матричного потенціалу Мт, Гравітаційний потенціал М, який базується на силах, що виникають під дією гравітації, не змінюється від одного поля до іншого, що мають однакову кількість води.Таким чином, невідомим параметром для загального потенціалу М є тільки матричний потенціал Мт,ІО156| У варіанті реалізації винаходу, гідрологічний модуль 144 може застосовувати педотрансферні функції для визначення співвідношення між вмістом вологи у грунті та матричним потенціалом.Наприклад, деякі педотрансферні функції приймають в якості вхідних даних відсоток піску, мулу та глини у грунті та надають на виході параметри форми для функції,що описує співвідношення між матричним потенціалом та вмістом вологи у грунті.Додаткові вхідні дані можуть містити об'ємну щільність грунту та відсоток органічного вуглецю у грунті.У деяких варіантах реалізації винаходу, гідрологічний модуль 144 визначає додаткові параметри форми для кривої матричного потенціалу для підвищення точності оцінки матричного потенціалу на основі вмісту вологи у грунті.Зо ІО157| Фіг. 8 ілюструє приклад графіку залежності матричного потенціалу від вмісту вологи у грунті.Графік 800 містить криву матричного потенціалу 802. Крива матричного потенціалу 802 ілюструє загальне співвідношення між матричним потенціалом та вмістом вологи у грунті для різних типів грунту.Крива матричного потенціалу 802 проілюстрована як співвідношення між негативним логарифмом матричного потенціалу та вмістом вологи.Форма кривої матричного потенціалу 802 для кожного типу грунту може бути визначена за допомогою моделі Ван Генуутанаімап Сейнсніеп) таким чином:Й п 1- Уп не) 0158) Горизонтальні межі кривої визначаються за рахунок залишкового вмісту вологи о, ,та насиченого вмісту вологи В, Залишковий вміст вологи визначає теоретичний мінімум кількості води, що залишилася у грунті після дренажу та випаровування.Насичений вміст вологи визначає теоретичний максимум кількості води, що утримується у грунті.Насичений вміст вологи у грунті у більшості випадків є аналогічним проникності грунту.Залишок форми кривої визначається двома параметрами, «а апа п.Наприклад, вищий а, який вказує на грубий осад, у більшості випадків створює форму першого перегину кривої матричного потенціалу 802. Положення перегину, головним чином, залежить від переходу до п.Додатково, крива матричного потенціалу 802 містить дві точки обмеження, які є точкою в'янення та точкою вологоємкості грунту.ІО159| У варіанті реалізації винаходу, обмеження на кривій матричного потенціалу 802 задані на основі попередніх вимірювань.Наприклад, вимірювання відсотку піску, мулу та органічного вуглецю можу бути виконане на полі або отримане з одного або більше зовнішніх джерел.Додатково, насичений вміст вологи для кожного типу грунту може бути виміряний для певного поля та збережений у базі даних.В якості прикладу, З5ОКОО є базою даних географічного обстеження грунту, яка містить відсоток піску, мулу, глини та органічного вуглецю для нижніх шарів грунту на полі, а також насичений вміст вологи, точку в'янення та вологоємкість грунту для кожного місцезнаходження. Із даними про відсоток піску, мулу, глини та органічного вуглецю, та насичений вміст вологи, точку в'янення, та вологоємкість грунту для кожного поля, введена педотрансферна функція може використовуватися для визначення п та г. ІО160) У варіанті реалізації винаходу, отримані та розраховані обмеження накладаються на криву матричного потенціалу 802. Коли обмеження накладені на криву матричного потенціалу 802, тільки обмеження, що залишилися, є формою, що визначена а. У варіанті реалізації винаходу, гідрологічний модуль 144 генерує множину ітерацій кривої матричного потенціалу 802 нижче накладених обмежень із різними значеннями для альфа. Коли сімейство кривих, що відповідає накладеним обмеженням, згенеровані, гідрологічний модуль 144 може ідентифікувати значення альфа, яке зменшує суму квадратів різниць між оціненою точкою в'янення та оціненою вологоємкістю грунту. ІО161|) За рахунок застосування вимірювання та оцінених обмежень для кривої матричного потенціалу 802, та використовування технологій мінімізації помилок для визначення останніх обмежень, гідрологічний модуль 144 ефективно створює модель, що описує матричний потенціал та гідравлічну провідність для поля на основі вмісту вологи на полі у заданий час. Для отримання такої моделі традиційним способом лабораторії потрібні зразки грунту із незруйнованою структурою з поля, на якому ітераційно застосовувалася відома швидкість переміщення та вимірювання реакції на вміст вологи основане на відомій швидкості переміщення. ІО162| У деяких варіантах реалізації винаходу, гідрологічний модуль 144 виконаний із можливістю ідентифікувати ситуації, у яких модель містить невірні дані. Наприклад, при надзвичайно рідкісних випадках, гідрологічний модуль 144 може створювати модель, що містить два шари надзвичайно вологого грунту, що розділені шаром надзвичайно сухого грунту. Гідрологічний модуль 144 може бути виконаний із можливістю визначати невірний сценарій, наприклад, один із тих, що описаний вище, за рахунок ідентифікації відмінностей між вмістом вологи у кожному шарі та визначенні того, чи перевищують такі відмінності мінімальне граничне значення. Додатково, гідрологічний модуль 144 може бути виконаний із можливістю Зо відстежувати теоретичний мінімум та максимум вмісту вологи у грунті та визначати, чи знаходяться будь-які шари близько до мінімального та максимального граничного значення. 0163) У варіанті реалізації винаходу, у відповідь на ідентифікацію ситуації, у який модель містить невірні дані, гідрологічний модуль 144 може створювати скориговану модель для поля. Наприклад, гідрологічний модуль 144 може визначати середній вміст води у системі та гомогенізувати середній вміст води на основі профілю грунту. У прикладі, що описаний вище, коли вміст вологи у грунті був визначений у двох шарах грунту із низьким вмістом вологи у середньому шарі, гідрологічний модуль 144 визначає середній вміст води та застосовує середнє значення для кожного шару грунту, таким чином, перезапускаючи систему до стану, який підтримує кількість води у системі, у якій немає нереалістичних шарів вологи. (0164) 3.5. МОДЕЛЬ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКОЇ КУЛЬТУРИ (0165) Повертаючись до фіг. 8, на етапі 810 створюється цифрова модель поглинання води сільськогосподарською культурою. Наприклад, модуль сільськогосподарської культури 146 може запускати на виконання цифрову програмовану логіку для моделювання розвитку однієї або більше сільськогосподарських культур та поглинання води однією або більше сільськогосподарськими культурами протягом різних етапів розвитку сільськогосподарської культури на основі, щонайменше, частково, гідрології, даних, що отримані від гідрологічного модулю 144, даних про біогенні речовини, що отримані від модулю радника із застосування добрив 136, та даних про сільськогосподарську культуру, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Додатково, модуль сільськогосподарської культури 146 може містити температурні дані, що отримані від температурного модулю 142 та дані про грунт, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, або комп'ютера серверу зовнішніх даних 108 у моделі розвитку однієї або більше сільськогосподарських культур. ІО166| Модуль сільськогосподарської культури 146 визначає швидкість, із якою одна або більше сільськогосподарських культур поглинають доступну в поточний період часу воду у грунті, та скидання води за рахунок випаровування. Наприклад, модуль сільськогосподарської культури 146 може зберігати значення, що вказує на швидкість поглинання води сільськогосподарськими культурами різних типів під час різних етапів розвитку. Модуль сільськогосподарської культури 146 може ідентифікувати тип сільськогосподарської культури із бо польових даних 106, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими Зо роботами 104 та використовувати швидкість поглинання води, що пов'язана із певним типом сільськогосподарської культури.У контексті оцінки доступності біогенних речовин, поглинання води однією або більше сільськогосподарськими культурами може призвести до низького вмісту вологи у грунті, що впливає на переміщення біогенних речовин крізь грунт, та втрату біогенних речовин за рахунок хімічної взаємодії, наприклад, вилуговування, випаровування та денітрифікації.Таким чином, модуль сільськогосподарської культури 146 може відправляти оновлення для гідрологічного модулю 144, що вказують на зниження води у грунті за рахунок поглинання однією або більше сільськогосподарськими культурами.ІО167| На етапі 812 створюється цифрова модель поглинання біогенних речовин сільськогосподарською культурою.Наприклад, модуль сільськогосподарської культури 146 може запускати на виконання цифрову програмовану логіку для моделювання розвитку однієї або більше сільськогосподарських культур та поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарськими культурами протягом різних етапів розвитку сільськогосподарської культури на основі, щонайменше, частково, гідрології, даних, що отримані від гідрологічного модулю 144, даних про біогенні речовини, що отримані від модулю радника із застосування добрив 136, та даних про сільськогосподарську культуру, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Модуль сільськогосподарської культури 146 може спочатку визначити поточний етап розвитку для однієї або більше сільськогосподарських культур.Додатково, модуль сільськогосподарської культури 146 можу визначати розвиток області листя та вагу ніжки, та поточну концентрацію біогенних речовин у них.На основі цих значень та ідентифікації типу сільськогосподарської культури модуль сільськогосподарської культури 146 може визначати одну або більше біогенних речовин, які потребує сільськогосподарська культура.Потреба у біогенних речовинах може змінюватися у залежності від накопичення однією або більше сільськогосподарськими культурами, доступним грунтом та іншими факторами середовища.У варіанті реалізації винаходу, модуль сільськогосподарської культури 146 використовує оцінку поточних доступних біогенних речовин, що отримана від модулю радника із застосування добрив 136 для виконання оцінки потреби сільськогосподарської культури у біогенних речовинах.Коли поточні доступні біогенні речовини використовуються сільськогосподарською культурою, модуль сільськогосподарської культуриЗо 146 може відправляти дані у модуль радника із застосування добрив 136, що вказують на втрату біогенних речовин у грунті.ЇО168| У варіанті реалізації винаходу, модуль сільськогосподарської культури 146 ідентифікує дні, у яких доступні біогенні речовини або доступна вода всередині грунту не відповідає потребам однієї або більше сільськогосподарських культур.Наприклад, модуль сільськогосподарської культури 146 може визначати, що у двох місяцях кількість доступного азоту на одному або більше полів падає нижче потреби однієї або більше сільськогосподарських культур за рахунок комбінації поглинання азоту, вилуговування, випаровування та денітрифікації.У відповідь на визначення того, що одна або більше сільськогосподарських культур не може досягнути своєї потреби у азоті, модуль сільськогосподарської культури 146 може відправити дані у модуль радника із застосування добрив 136, модуль надання рекомендацій 152, презентаційний рівень 134 та/або модуль агрономічної моделі 154. Додатково, модуль сільськогосподарської культури 146 може оновити модель розвитку сільськогосподарської культури на основі нестачі азоту та/або води.Наприклад, нестача азоту обмежує розвиток поверхні листя у сільськогосподарської культури.Додатково, нестача азоту може впливати на фотосинтез для сільськогосподарської культури як тільки концентрація азоту для сільськогосподарської культури падає нижче критичного граничного значення.У варіанті реалізації винаходу, модуль сільськогосподарської культури знижує поверхню листя для сільськогосподарської культури та розвиток сільськогосподарської культури у цифровій моделі сільськогосподарської культури на основі, щонайменше, частково,визначення того, що у системі існує нестача азоту.І0169| 4. ВИКОРИСТАННЯ ДАНИХ01791 4.1. ГРАФІКИ ДОСТУПНОСТІ БІОГЕННИХ РЕЧОВИН0171) У варіанті реалізації винаходу, модуль відображення біогенних речовин 148 будує один або більше графіків доступності біогенних речовин із використанням даних доступності біогенних речовин та відправляє один або більше графіків доступності біогенних речовин до обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Фіг. 9 ілюструє приклад графіку доступності біогенних речовин для азоту.Графік доступності біогенних речовин 900 містить вісь біогенних речовин 902, вісь дати 904, перехід до поточної дати 906, стан біопродуктивності 908, діапазон потенціалу 910 та інформацію про події 912. Вісь біогенних бо речовин 902 описує кількість певних біогенних речовин, що доступні для сільськогосподарської культури. Наприклад, вісь біогенних речовин 902 на фіг. 9 містить кількість азоту у діапазоні між нулем фунтів (0 кг) на акр до ста п'ятдесяти фунтів (68 кг) на акр. Аналогічні графіки доступності можуть бути згенеровані для інших біогенних речовин, наприклад, фосфору та калію. Вісь дати 904 ілюструє часову шкалу на якій засвоювання азоту для однієї або більше сільськогосподарських культур проілюстроване як функція від часу. Наприклад, вісь дати 904 ілюструє точки дат, що містять перше число кожного місяця між 1-м вересня одного року та 1-м грудня наступного року. У варіанті реалізації винаходу, вісь дати 904 згенерована у відповідності до циклу розвитку сільськогосподарської культури. Наприклад, вісь дати 904 наФіг. 9 може відповідати сільськогосподарській культурі, що була посаджена 1-го вересня, або пізніше, та досягає зрілості 1 грудня наступного року або раніше. Перехід до поточної дати 906 ілюструє точку на графіку, що відповідає поточній даті. Частина графіку до переходу на поточну дату 906 ілюструє попередню кількість доступності біогенних речовин сільськогосподарською культурою. Частина графіку після переходу до поточної дати 906 ілюструє змодельовану доступність біогенних речовин для сільськогосподарської культури протягом періоду часу між поточною датою та зрілістю сільськогосподарської культури. ІО172| Стан біопродуктивності 908 ілюструє стан сільськогосподарської культури по відношенню до відображених на графіку біогенних речовин. Наприклад, стан біопродуктивності 908 на Фіг. 9 ілюструє прогнозований надлишок або нестачу, що вказує на кількість азоту, що доступний для сільськогосподарської культури, коли сільськогосподарська культура досягає зрілості. У варіанті реалізації винаходу, що проілюстрований на Фіг.9, якщо стан біопродуктивності 908 ілюструє надлишок, як проілюстровано на фіг. 9, стан біопродуктивності 908 може вказувати на кількість азоту, що є доступним, та перевищує потребу сільськогосподарської культури. Якщо стан біопродуктивності 908 вказує на нестачу, стан біопродуктивності 908 може вказувати на кількість азоту, що відповідає незабезпеченій потребі сільськогосподарської культури. Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може віднімати доступний азот під час зрілості сільськогосподарської культури для визначення нестачі під час зрілості. Незважаючи на те, що Фіг. 9 ілюструє прогнозований надлишок та нестачу, стан біопродуктивності 908 може бути подвійним індикатором, що описує тільки те, що потреба у біогенних речовинах не була забезпечена. У варіанті реалізації винаходу, зовнішнє Зо представлення графіку доступності біогенних речовин 900 змінюється в залежності від доступності біогенних речовин під час зрілості. Наприклад, якщо стан біопродуктивності 908 ілюструє надлишок, частина графіку біогенних речовин, що знаходиться після переходу до поточної дати 906, може відображатися зеленим. Якщо стан біопродуктивності 908 ілюструє нестачу, частина графіку біогенних речовин, що знаходиться після переходу до поточної дати 906, може відображатися красним. Якщо надлишок доступності біогенних речовин під час зрілості падає нижче певного граничного значення або якщо діапазон потенціалу доступних біогенних речовин містить як надлишок, так і нестачу, частина графіку доступності біогенних речовин 900 після переходу до поточної дати 906 може відображатися жовтим, щоб вказати на можливу нестачу. 01731 Діапазон потенціалу 910 ілюструє діапазон потенціалу доступності біогенних речовин на основі невизначеності у певних оцінках. Наприклад, оцінки попередніх опадів можуть бути достатньо точними, так як вони основані на спостереженнях поточних опадів на постах спостереження. Оцінки опадів у найближчому майбутньому можуть бути трохи менш точними, так як вони основані на прогнозованих даних про опади для узагальнених територій. Оцінки опадів протягом множини місяців у майбутньому можуть бути рівномірно менш точними, так як вони основані на класах середніх опадів у минулому або на тенденціях опадів у минулому. Оцінки температури можуть містити аналогічні невизначеності. У варіанті реалізації винаходу, модуль радника із застосування добрив 136 розраховує невизначеності за рахунок створення цифрової моделі на основі різних можливих опадів та температурних сценаріїв. Модуль радника із застосування добрив 136 може використовувати доступності біогенних речовин із моделі, яка оцінює низьку доступність біогенних речовин під час зрілості та моделі, яка оцінює високу доступність біогенних речовин на кожному етапі для створення діапазону потенціалу910. Наприклад, на Фіг. 9, модуль радника із застосування добрив 136 може визначати, що модель, яка ілюструє низьке засвоювання азоту для 1-го листопада, містить оцінку засвоювання азоту у розмірі тридцять фунтів (13,6 кг) на акр, тоді як модель, що ілюструє високе засвоювання азоту, містить оцінку засвоювання азоту у розмірі сорок фунтів (18,1 кг) на акр. Тоді як біла лінія ілюструє оцінку засвоювання азоту, яка вказує на можливе засвоювання у розмірі тридцять п'ять фунтів (15,9 кг) на акр, сіра область, яка ілюструє діапазон потенціалу 910, охоплює значення між тридцятьма фунтами (13,6 кг) на акр та сорока фунтів (18,1 кг) на бо акр для розрахунку невизначеності у майбутніх прогнозах погоди.ІО174| У варіанті реалізації винаходу, графік доступності біогенних речовин ілюструє кількість біогенних речовин, що є доступними для однієї або більше сільськогосподарських культур.Наприклад, користувач може вказати на застосування шістдесяти фунтів (27,2 кг) азоту на акр на одному або більше полів.У відповідь, модуль радника із застосування добрив 136 може зберегти дані, що вказують на те, що шістдесят фунтів (27,2 кг) азоту на акр додано на одне або більше полів.Додатково, модуль радника із застосування добрив 136 може визначити поточне засвоювання азоту сільськогосподарською культурою із використанням технологій, що описані в даному документі, для визначення швидкості передачі азоту на основі температури та вмісту вологи у грунті.Модуль відображення біогенних речовин 148 може відобразити на графіку доступності біогенних речовин кількість біогенних речовин, яку сільськогосподарська культура може отримати замість відображення кількості біогенних речовин, що є у системі.За рахунок відображення кількості біогенних речовин, яку сільськогосподарська культура може отримати, модуль відображення біогенних речовин 148 надає інформацію, яка у іншому випадку є недоступною.Наприклад, лабораторний тест різних шарів грунту може виміряти рівень азоту всередині грунту, однак не може надати оцінку для азоту, що є доступним для сільськогосподарської культури.Не зважаючи на те, що концентрація біогенних речовин у грунті є важливою, сільськогосподарська культура залежить від її спроможності отримати біогенні речовини.Наприклад, якщо азот застосовується правильно перед періодом нестачі, графік засвоювання азоту у грунті може відображати, що тільки невелика кількість доданого азоту стає миттєво доступною для сільськогосподарської культури.Таким чином, моле можу відчувати нестачу азоту, що руйнує розвиток сільськогосподарської культури, навіть якщо азот було додано перед виникненням нестачі.Не зважаючи на те, що графік засвоювання азоту буде відображати вплив пізнього застосування азоту, відображення азоту у грунті буде створювати ілюзію, що сільськогосподарська культура все ще може отримувати достатньо азоту для задоволення своєї потреби.ІЇО175| Модуль відображення біогенних речовин 148 може додатково відправляти інформацію 912 у обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104. Інформація про події 912 може бути відправлена як частина графіку доступності біогенних речовин 900 або відправлена само по собі користувачеві обчислювального пристрою керуючого польовимиЗо роботами 104. У варіанті реалізації винаходу, інформація про події 912 описує інформацію про біопродуктивність сільськогосподарської культури на основі даних, що отримані від модулю біопродуктивності 140, температурного модулю 142, гідрологічного модулю 144 та модулю сільськогосподарської культури 146. Інформація про біопродуктивність містить дати та характеристики подій управління, наприклад, саджання, застосування добрив та подій механічної обробки, діапазони дат та кількість втрати азоту разом із описом втрати азоту, наприклад, за рахунок випаровування, стоків, вилуговування або денітрифікації, реальних прикладів хімічної трансформації всередині грунту, наприклад, мінералізації грунту, процесів поглинання або десорбції, та нітрифікації та діапазони дат і ступеню стресу сільськогосподарської культури, наприклад, нестачі азоту, нестачі води та температурного стресу.Наприклад, інформація про подію 912 на Фіг. 9 описує події застосування азоту, події втрати азоту за рахунок випаровування, та події втрати азоту за рахунок опадів, включно із датами для кожної події та кількості азоту, що була отримана/втрачена за рахунок цих подій.У варіанті реалізації винаходу, модуль відображення біогенних речовин 148 помічає графік доступності біогенних речовин 900 за допомогою індикаторів для кожної події таким чином, що той, хто переглядає графік доступності біогенних речовин 900 може зрозуміти причини втрати біогенних речовин та їх отримання, що відображаються на графіку доступності біогенних речовин 900.(0176) 4.2. АГРОНОМІЧНІ МОДЕЛІІО177| У варіанті реалізації винаходу, модуль радника із застосування добрив 136 відправляє дані про доступність біогенних речовин до модуль агрономічної моделі 154. Додатково, температурний модуль 142, гідрологічний модуль 144 та модуль сільськогосподарської культури 146 можуть відправляти дані про температуру, гідрологію та розвиток сільськогосподарської культури, відповідно, до модулю агрономічної моделі 154. У варіанті реалізації винаходу, агрономічна модель є структурою даних у пам'яті сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи 130, що містить місцезнаходження та інформацію про сільськогосподарську культуру для одного або більше полів.Модуль агрономічної моделі також може містити агрономічні фактори, що описують умови, що можуть впливати на розвиток однієї або більше сільськогосподарських культур на полі.Додатково, агрономічна модель може містити рекомендації, що базуються на агрономічних бо факторах, наприклад, рекомендації щодо сільськогосподарської культури, рекомендації щодо зрошування, рекомендації щодо саджання та рекомендації щодо збору врожаю.Агрономічні фактори також можуть бути використані для розрахунку результатів для однієї або більше сільськогосподарських культур, наприклад, агрономічної врожайності.Агрономічна врожайність сільськогосподарської культури враховує кількість сільськогосподарських культур, що були вирощені або, у деяких прикладах, дохід або прибуток, отриманий від вирощених сільськогосподарських культур.ІЇО178| Нестача однієї або більше біогенних речовин може впливати на потенційну врожайність сільськогосподарської культури.Наприклад, нестача азоту описує вплив на неспроможність сільськогосподарської культури отримувати оптимальну кількість азоту під час розвитку сільськогосподарської культури.Кожна сільськогосподарська культура має різну оптимальну кількість азоту, яка визначає мінімальну кількість азоту, показник нижче якої негативно впливає на розвиток сільськогосподарської культури.Оптимальна кількість азоту може змінити весь цикл розвитку сільськогосподарської культури.Нестача води аналогічно описує вплив на неспроможність сільськогосподарської культури отримувати оптимальну кількість води під час розвитку сільськогосподарської культури, а тепловий стрес описує вплив високої температури на розвиток сільськогосподарської культури.На основі отриманої температури, гідрології та даних про біогенні речовини модуль агрономічної моделі 154 може оцінити вплив нестачі азоту, тепловий стрес та нестачу води на одну або більше сільськогосподарських культур.Наприклад, нестача азоту може призвести до руйнування листя,у якого зменшується індекс площі листа для сільськогосподарської культури, таким чином, знижується кількість сонячного світла, що отримує сільськогосподарська культура.Модуль агрономічної моделі 154 може використовувати цифрову програмовану логіку та збережені дані, що вказують на вплив певної нестачі азоту для певного типу сільськогосподарської культури, для змін моделі розвитку сільськогосподарської культури.На основі моделей сільськогосподарської культури, на які відбувався вплив нестачі азоту, теплового стресу, нестачі води або будь-якої їх комбінації модуль агрономічної моделі 154 може оцінити загальну врожайність для сільськогосподарської культури.0179) У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 використовує дані доступності біогенних речовин, дані переміщення води,Зо температурні дані та дані про сільськогосподарську культуру для створення агрономічної моделі в пам'яті або пристрої постійного зберігання у відповідь на запит з обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 для агрономічної моделі.В іншому варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 отримує запит від сторонніх осіб на агрономічну модель.Наприклад, страхові компанії можуть запитувати агрономічну модель для застраховане поле клієнта для визначення ризиків, що пов'язані із посадженими клієнтом сільськогосподарськими культурами.В іншому прикладі, сервер застосунку може відправляти запит у сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему 130 для створення агрономічної моделі для певного поля користувача.В якості альтернативи, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може періодично генерувати агрономічну модель.Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 також може генерувати агрономічну модель у відповідь на отримання оновлених даних погодних спостережень або у відповідь на створення оновлених даних про погоду, даних про біогенні речовини або інших польових даних.ІО180) У варіанті реалізації винаходу, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 відправляє агрономічну модель обчислювальному пристрою керуючого польовими роботами 104. У іншому варіанті реалізації винаходу, модуль надання рекомендацій 152 створює рекомендації з використанням агрономічних моделей та відправляє рекомендації обчислювальному пристрою керуючого польовими роботами 104. Сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може також зберігати агрономічні моделі у пам'яті.Пізніше, збережені агрономічні моделі можуть використовуватися для покращення способів, що використовує модуль агрономічної моделі 154 або швидкості різних способів моделювання.І018114.3. РЕКОМЕНДАЦІЇІО182) У варіанті реалізації винаходу, модуль надання рекомендацій 152 створює одну або більше рекомендацій на основі даних доступності біогенних речовин.Одна або більше рекомендацій можуть містити поточні рекомендації із зрошування, поточні рекомендації із застосування добрив та застосування хімікатів із підвищеною ефективністю.Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може визначити, що азот на одному або більше полів не відповідає потребі у азоті для сільськогосподарської культури на певну дату.У відповідь, модуль радника із застосування добрив 136 може змоделювати застосування азоту до певної60 дати для визначення того, коли необхідно додати азот у систему для запобігання нестачі або запобігання пошкодження від нестачі.Модуль надання рекомендацій 152 може створювати одну або більше рекомендацій для застосування азоту на основі аналізу модулем радника із застосування добрив 136. Додатково, модуль радника із застосування добрив 136 із змодельованого застосування азоту може визначити, якщо втрата азот за рахунок вилуговування, випаровування або денітрифікації перевищує певне граничне значення, модель застосовує інгібітори азоту разом із азотом.Додатково та/або у якості альтернативи, модуль надання рекомендацій 152 може рекомендувати застосування інгібіторів азоту у відповідь на визначення того, що втрата азоту, при змодельованому застосуванні азоту, перевищує певне граничне значення.0183) Модуль надання рекомендацій 152 може створювати рекомендації для застосування води на основі даних, що отримані від гідрологічного модулю 144 та модулю агрономічної моделі 154. Наприклад, модуль надання рекомендацій 152 може створювати рекомендації для застосування води у відповідь на визначення того, що нестача води для сільськогосподарської культури має негативний вплив на агрономічну врожайність сільськогосподарської культури.Рекомендації щодо застосування води можуть містити певні дати зрошення на основі прогнозованої погоди, застосування добрив та гідрологічних даних.Наприклад, гідрологічний модуль 144 може моделювати переміщення води крізь грунт для множини днів та визначати оптимальні моделі на основі ефективності зрошення.Перша модель застосування води може відображати високий відсоток випаровування води за рахунок високої температури.Друга модель застосування води може відображати високе зменшення доступності біогенних речовин за рахунок вилуговування.Третя модель застосування води може відображати пошкодження сільськогосподарської культури на основі того, що вода була застосована дуже пізно.Модуль надання рекомендацій 152 може створювати рекомендації на основі моделей, що мінімізують негативний вплив.Додатково та/або у якості альтернативи, модуль агрономічної моделі 154 може моделювати агрономічну врожайність для кожної моделі.Модуль надання рекомендацій 152 може створювати рекомендації, що містять параметри у моделі, що згенерували високу агрономічну врожайність.(0184) Модуль надання рекомендацій 152 може створювати рекомендацій для застосування води на основі аналізу модулем радника із застосування добрив 136. Наприклад, якщо модульЗо радника із застосування добрив 136 визначає, що низький вміст вологи у грунті призводить до того, що менше біогенних речовин доступно для сільськогосподарської культури, модуль надання рекомендацій 152 може створювати рекомендації по застосуванню води для підвищення доступності біогенних речовин сільськогосподарською культурою.Модуль радника із застосування добрив 136 може бути виконаний із можливістю визначати, чи падає вмісту вологи у грунті нижче певного граничного значення.У відповідь на таке визначення, модуль радника із застосування добрив 136 може моделювати вплив додавання води на грунт.У варіанті реалізації винаходу, якщо модуль радника із застосування добрив 136 визначає, що додавання води підвищує доступність біогенних речовин у грунті більше певного граничного значення, модуль надання рекомендацій 152 може створювати рекомендації по застосуванню води.І0185| Модуль надання рекомендацій 152 також може створювати рекомендації по застосуванню майбутніх сільськогосподарських культур.Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може створювати альтернативні моделі доступності біогенних речовин на основі різних польових умов, наприклад, дат саджання сільськогосподарської культури.Якщо доступність біогенних речовин є вищим для сільськогосподарської культури при ранніх термінах саджання або якщо застосування біогенних речовин більш ефективне при ранніх термінах саджання, модуль надання рекомендацій 152 може рекомендувати саджати наступну сільськогосподарську культуру раніше.Модуль надання рекомендацій 152 може виконувати рекомендації по використанню майбутніх сільськогосподарських культур на основі моделей майбутньої сільськогосподарської культури, яка використовує вихідні дані про поточну сільськогосподарську культуру як вхідні дані.Наприклад, тип сільськогосподарської культури, що знаходиться в даний момент на полі, та кількість доступності біогенних речовин на полі після збору сільськогосподарської культури впливає на доступність біогенних речовин для наступної посадженої сільськогосподарської культури.Модуль радника із застосування добрив 136 може створювати моделі доступності біогенних речовин для майбутньої сільськогосподарської культури із різними датами саджання, датами застосування добрив та способами механічної обробки.Модуль радника із застосування добрив 136 може обирати в якості оптимальної моделі модель, що отримує більш високу доступність біогенних речовин або більш ефективне застосування біогенних речовин.Додатково, модуль радника із застосування добрив 136 бо відправляє дані про біогенні речовини до модулю агрономічної моделі 154. Модуль агрономічної моделі 154 може визначити модель, що має в результаті більш високу врожайність або більш високу інвестиційну дохідність. У відповідь, модуль надання рекомендацій 152 може відправляти рекомендації по майбутній сільськогосподарській культурі що містять параметри оптимальної моделі. ІО186| У варіанті реалізації винаходу, модуль радника із застосування добрив 136 відправляє одну або більше рекомендацій на презентаційний рівень 134. Потім, презентаційний рівень 134 може відправляти одну або більше рекомендацій для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Наприклад, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може відправляти запит у сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему 130 для надання рекомендацій щодо саджання для наступної сільськогосподарської культури. Додатково та/або у якості альтернативи, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може відправляти запит у сільськогосподарську інтелектуальну систему 130 для надання рекомендацій по застосуванню біогенних речовин. У відповідь, презентаційний рівень 134 може відправляти рекомендації, що згенеровані модулем надання рекомендацій 152 для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами104. Рекомендації можуть супроводжуватися графіками доступності біогенних речовин, що відображують доступність біогенних речовин для сільськогосподарської культури на основі рекомендацій. (0187) У варіанті реалізації винаходу, модуль надання рекомендацій 152 відправляє одну або більше рекомендацій на презентаційний рівень 132. Комунікаційний рівень 132 може використовувати рекомендації по застосуванню води, застосуванню біогенних речовин або застосуванню хімікатів із підвищеною ефективністю для створення параметрів застосування для контролеру застосунку 114. Наприклад, модуль надання рекомендацій 152 може створювати рекомендації по застосуванню біогенних речовин на основі даних доступності біогенних речовин, що отримані від модулю радника із застосування добрив 136. У відповідь на отримання рекомендацій, комунікаційний рівень 132 може використовувати дані доступності біогенних речовин для створення параметрів застосування для випускного клапану біогенних речовин, які описують кількість біогенних речовин, що випускаються на одне або більше полів. Потім, презентаційний рівень 134 може відправляти повідомлення для обчислювального Зо пристрою керуючого польовими роботами 104, що вказують на дані доступності біогенних речовин, та запит на дозвіл застосування рекомендованих біогенних речовин на одному або більше полів. У відповідь на отримання дозволу на застосування рекомендованих біогенних речовин, комунікаційний рівень 132 може відправляти параметри застосування контролеру застосунку 114. Потім, контролер застосунку 114 може реалізувати параметри застосування, наприклад, випуску азоту на одному або більше полів або підвищенню кількості води, що випускається для певної сільськогосподарської культури. (0188) 4.4. ПОВІДОМЛЕННЯ І0189) У варіанті реалізації винаходу, презентаційний рівень 134 відправляє повідомлення для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Презентаційний рівень 134 може відправляти повідомлення для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 на основі однієї або більше агрономічних моделей, однієї або більше рекомендацій та/"або одного або більше графіків доступності біогенних речовин. У варіанті реалізації винаходу, презентаційний рівень 134 може відправляти повідомлення для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 у відповідь на визначення зміни у засвоюванні біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур на одному або більше полів. Наприклад, презентаційний рівень 134 може бути запрограмований або виконаний із можливістю відправляти повідомлення для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 у відповідь на визначення: що кількість доступних біогенних речовин під час зрілості сільськогосподарської культури змінилася від надлишку до нестачі, або навпаки, що нестача доступних біогенних речовин під час зрілості підвищилася більше, ніж граничне значення або зменшилася нижче граничного значення, що надлишок доступних біогенних речовин під час зрілості підвищилася більше ніж граничне значення або зменшилася нижче граничного значення, що надлишок біогенних речовин мав місце довше ніж граничний період часу, або граничний період часу пройшов з моменту попереднього оновлення. ІО190| Додатково, презентаційний рівень 134 може відправляти повідомлення для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 у відповідь на отримання однієї або більше рекомендацій, або визначення зміни в одній або більше агрономічних змінних агрономічної моделі. Наприклад, якщо модуль надання рекомендацій 152 створює рекомендації щодо зрошення на основі нестачі доступних біогенних речовин для сільськогосподарських бо культур, презентаційний рівень 134 може відправляти рекомендації для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Додатково, якщо одна з агрономічних змінних, наприклад, загальна врожайність, змінюється на основі доступності біогенних речовин для сільськогосподарської культури, презентаційний рівень 134 може відправляти повідомлення для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, що вказують на зміну агрономічної змінної.Наприклад, модуль агрономічної моделі 154 може перерахувати загальну врожайність для сільськогосподарської культури на основі доступних біогенних речовин для сільськогосподарської культури.Якщо модуль агрономічної моделі 154 визначає, що врожайність зменшується за рахунок низької доступності біогенних речовин, презентаційний рівень 134 може відправляти повідомлення для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, що вказують на зменшення загальної врожайності.У варіанті реалізації винаходу, рекомендації можуть бути відправлені разом із повідомленням, що вказує на зміну агрономічної змінної.Наприклад, рекомендації по підвищенню кількості води, що отримує сільськогосподарська культура, можуть супроводжуватися інформацією, що вказує на зменшення прогнозованої загальної врожайності для сільськогосподарської культури на основі нестачі вологи.ІО191)| У варіанті реалізації винаходу, презентаційний рівень 134 відправляє один або більше графіків біогенних речовин, рекомендацій, агрономічних моделей, та/або іншої польової інформації для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 у відповідь на отримання запиту від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104.Наприклад, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може відправляти повідомлення безпосередньо у сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему 130 або сервер застосунку за рахунок застосунку, що виконується на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104, та запрошує інформацію про одне або більше полів.У відповідь, презентаційний рівень 134 може спонукати відображення графічного інтерфейсу користувача на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104, що містить один або більше графіків біогенних речовин, рекомендації, одну або більше агрономічну змінну, наприклад, дні ступеню розвитку або загальну врожайність сільськогосподарської культури, та/або іншу інформацію, наприклад, тип сільськогосподарської культури або способи механічної обробки, що використовувалися для сільськогосподарської культури.У варіанті Зо реалізації винаходу, запит на інформацію від сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи генерується у повідомленні, що відправляється презентаційним рівнем 134. Наприклад, презентаційний рівень 134 може відправляти повідомлення для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, що вказують на низьку доступність біогенних речовин на полі.Після отримання вибору повідомлення, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може відправляти повідомлення у сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему 130 із запитом додаткової інформації.Додатково, вибір повідомлення може спонукати виконання застосунку на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104, за рахунок якого сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може спонукати відображення додаткової інформації.І019214.5. ПРОПОЗИЦІЇ, ЩО ВИЗНАЧЕНІ КОРИСТУВАЧЕМ0193) У варіанті реалізації винаходу, доступність біогенних речовин визначається модулем радника із застосування добрив 136 у відповідь на отримання даних від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, що вказують на застосування біогенних речовин на одному або більше полів.Наприклад, презентаційний рівень 134 може спонукати відображення на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104 інтерфейсу користувача для інформації про застосування певної біогенної речовини.Інтерфейс може містити дані про застосування добрив.У відповідь на отримання введення даних, що вказують кількість біогенних речовин, тип біогенних речовин, та дату застосування, обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами 104 може відправити повідомлення у сільськогосподарську інтелектуальну обчислювальну систему 130, що вказують на застосування біогенних речовин.На основі даних застосування біогенних речовин, польових даних 106, зовнішніх даних 110, температурних даних, що отримані від температурного модулю 142, гідрологічних даних, що отримані від гідрологічного модулю 144 та даних про сільськогосподарську культуру, що отримані від модулю сільськогосподарської культури 146, модуль радника із застосування добрив 136 може визначати загальний вплив від застосування біогенних речовин.Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може ідентифікувати доступні біогенні речовини у системі протягом курсу розвитку сільськогосподарської культури на основі запропонованого застосування добрив.Модуль бо радника із застосування добрив 136 може створювати цифрову модель доступності біогенних речовин, як описано в даному документі по відношенню до додаткових біогенних речовин, що застосовуються на запропоновану дату, змодельовану у системі.Додатково, модуль радника із застосування добрив 136 може ідентифікувати доступні біогенні речовини у системі на основі даних, що вказують на множинні застосування біогенних речовин.Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може створювати цифрову модель доступності біогенних речовин, як описано в даному документі по відношенню до додаткового азоту, що застосовується на множині дат, змодельованих у системі.ІО194| У варіанті реалізації винаходу, презентаційний рівень 134 також спонукає відображення за рахунок інтерфейсу користувача обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 органів управління для інформації про застосування одного або більше хімікатів із підвищеною ефективністю, наприклад, нітрапіріну, одночасно (із застосуванням біогенних речовин.У відповідь на отримання інформації про застосування хімікатів із підвищеною ефективністю, модуль радника із застосування добрив 136 може створювати модель, що містить застосування біогенних речовин разом із хімікатами із підвищеною ефективністю.У деяких варіантах реалізації винаходу, у відповідь на отримання пропозиції на використання біогенних речовин, модуль радника із застосування добрив 136 може створювати модель на основі пропозиції без застосування хімікатів із підвищеною ефективністю та модель на основі пропозиції із застосуванням хімікатів із підвищеною ефективністю.Презентаційний рівень 134 може відправляти результати наявності біогенних речовин для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 для можливості порівняння доступності біогенних речовин на основі застосування або відсутності хімікатів із підвищеною ефективністю.В цьому випадку, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 створює механізми для користувача для розрахунку переваг від використання хімікатів із підвищеною ефективністю, наприклад, інгібіторів азоту.01951 За рахунок отримання кількості доступності біогенних речовин для системи протягом курсу розвитку сільськогосподарської культури на основі, крім іншого, пропозиції щодо застосування біогенних речовин, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 створює механізми для користувача для ефективного планування застосування біогенних речовин на полі.Наприклад, користувач може ввести множину запропонованих застосуваньЗо азоту до моменту розвитку сільськогосподарської культури або із рівними інтервалами протягом всього розвитку сільськогосподарської культури.Незважаючи на те, що азот застосовується рівномірно, прогнозоване нагрівання протягом певного місяця може призвести до того, що застосований азот буде швидше випаровуватися, таким чином, знижуючи кількість азоту, що є доступним у системі.Презентаційний рівень 134 може спонукати відображення втрати азоту у порівнянні із запропонованим застосуванням азоту на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 3104. У відповідь, користувач може додати застосування азоту максимально близько до запропонованого застосування або перенести запропоноване застосування азоту на більш прохолодний день.Потім, модуль радника із застосування добрив 136 знову оцінює доступність азоту для сільськогосподарської культури протягом розвитку сільськогосподарської культури на основі доданого або зміненої дати застосування.В цьому випадку, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система надає зворотній зв'язок про вплив кожного застосування біогенних речовин для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104.ІО196) У варіанті реалізації винаходу, доступність біогенних речовин визначається модулем радника із застосування добрив 136 у відповідь на отримання даних від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, що вказують на пропозиції щодо саджання сільськогосподарської культури.Наприклад, модуль інтерфейсу мобільного пристрою 132 може спонукати відображення інтерфейсу користувача на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами 104 для введення даних про пропозиції.Дані про пропозиції містять запропонований тип сільськогосподарської культури, запропонований спосіб механічної обробки, запропоновану дату саджання, запропоноване зрошення та запропоновані біогенні речовини та хімікати із підвищеною ефективністю.У відповідь на отримання пропозицій щодо саджання сільськогосподарської культури, модуль радника із застосування добрив 136 може створювати одну або більше цифрових моделей доступності біогенних речовин, що обмежені параметрами, що введені.Додатково, модуль радника із застосування добрив 136 може створювати моделі доступності біогенних речовин із змінними параметрами.Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може створювати моделі із різними способами механічної обробки та відправляти різні дані доступності біогенних речовин для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, таким чином, дозволяючи користувачеві60 порівняти вплив на доступність біогенних речовин різних способів механічної обробки.(0197) У варіанті реалізації винаходу, інтерфейс користувача містить органи управління для налаштування одного або більше вільних параметрів. Вільні параметри можуть бути параметрами, що не ідентифіковані або не потрібні користувачеві. Наприклад, якщо користувач має намір вирощувати кукурудзу, користувач не може перерахувати кукурудзу в якості вільного параметру. Якщо користувач планує саджати сільськогосподарську культуру десь між січнем та червнем, користувач може встановити дату в якості вільного параметру. У відповідь на ідентифікацію вільного параметру модуль радника із застосування добрив 136 може створювати множину моделей доступності біогенних речовин із використанням різних вхідних даних для вільних параметрів. У варіанті реалізації винаходу, модуль радника із застосування добрив 132 обирає оптимальні параметри на основі доступності біогенних речовин протягом розвитку сільськогосподарської культури в кожній моделі. Наприклад, якщо одна модель, що містить дату саджання у лютому, містить надлишок засвоювання азоту під час зрілості, а при цьому модель, що містить дату саджання у квітні, містить нестачу у засвоювані азоту під час зрілості, модуль радника із застосування добрив 132 може обирати дату саджання у лютому в якості оптимальної дати саджання, у порівнянні із датою саджання у квітні. ІО198) У варіанті реалізації винаходу, модуль відображення біогенних речовин 148 створює графік біогенних речовин для кожного запропонованого застосування біогенних речовин, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Наприклад, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 120 може отримувати першу пропозицію застосування азоту у першу дату та другу пропозицію застосування азоту у другу дату. Модуль відображення біогенних речовин 148 може створювати перший рафік азоту, що містить першу пропозицію застосування азоту, та другий рафік азоту, що містить другу пропозицію застосування азоту. Потім, презентаційний рівень 134 відправляє два графіки азоту для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104, дозволяючи, таким чином, користувачеві 102 порівнювати вплив першої пропозиції застосування азоту із впливом другої пропозиції застосування азоту. Модуль відображення біогенних речовин 148 також може створювати графіки доступності біогенних речовин для різних параметрів саджання, що отримані із обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104. Наприклад, якщо сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 120 отримує пропозицію по Зо саджанню сільськогосподарської культури у лютому та другу пропозицію по саджанню сільськогосподарської культури у квітні, модуль відображення біогенних речовин 148 може створювати графік азоту на основі моделі засвоювання азоту для кожної дати саджання. Додатково, якщо сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 120 отримує пропозицію, що містить один або більше вільних параметрів, модуль відображення біогенних речовин 148 може створити графік доступності біогенних речовин на основі цифрових моделей, що створені із різними параметрами для вільних параметрів. Наприклад, якщо дата саджання встановлена як вільний параметр, модуль радника із застосування добрив 136 може створювати перший графік доступності біогенних речовин із датою саджання, що встановлена на січень, другий графік доступності біогенних речовин із датою саджання, що встановлена на лютий, і так далі. 0199) У варіанті реалізації винаходу, модуль надання рекомендацій 152 створює одну або більше рекомендацій по застосуванню біогенних речовин на основі запропонованого застосування біогенних речовин на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами104. Наприклад, сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 може отримувати пропозицію від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами 104 по застосуванню азоту. Модуль радника із застосування добрив 136 може моделювати переміщення азоту крізь грунт із використанням технологій, що описані вище, на основі застосування азоту у різні дати та час. У варіанті реалізації винаходу, модуль радника із застосування добрив 136 спочатку визначає дату або час, у який виникає нестача без застосування азоту. Потім, модуль радника із застосування добрив 136 моделює доступність біогенних речовин на основі застосування добрив у кожній попередній даті. На основі моделей біогенних речовин, модуль радника із застосування добрив 136 може ідентифікувати оптимальний інтервал часу, у який можна застосовувати біогенні речовини. Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може спочатку визначити, що доступність азоту на одному або більше полів сягає нестачі в одному місяці. Потім, модуль радника із застосування добрив 136 може генерувати різні моделі засвоювання азоту на основі застосування азоту у кожен день протягом наступного місяця. Модуль радника із застосування добрив 136 може визначити, що оптимальна модель із моделей засвоювання азоту містить високу кількість засвоювання азоту під час зрілості, ніж інші моделі, вказуючи, таким чином, що зменшилася втрата азоту за бо рахунок вилуговування, випаровування та денітрифікації. На основі такого визначення, модуль надання рекомендацій 152 може рекомендувати застосування азоту у день або час, що служить базою для оптимальної моделі.0200) У деяких варіантах реалізації винаходу, модуль надання рекомендацій 152 також генерує рекомендації для оптимальної кількості застосування біогенних речовин на основі запропонованого застосування біогенних речовин.Наприклад, модуль радника із застосування добрив 136 може спочатку ідентифікувати оптимальний час або день для застосування азоту на основі застосування певної кількості азоту.Як тільки ідентифіковано певну дату або час, модуль радника із застосування добрив 136 може моделювати доступність біогенних речовин на полі на основі різної кількості застосування біогенних речовин.На основі моделей доступності біогенних речовин, модуль радника із застосування добрив 136 може визначити оптимальну кількість біогенних речовин для застосування на одому або більше полів.Наприклад, перша модель доступності азоту може вказувати на те, що в результаті двадцять п'ять відсотків азоту, який застосовано на полі, втрачено за рахунок вилуговування, випаровування або денітрифікації.Друга модель засвоювання азоту, що заснована на застосуванні більшої кількості азоту, може вказувати, що доступно більше азоту для однієї або більше сільськогосподарських культур, однак сорок п'ять відсотків азоту, що був застосований на полі, було втрачено.На основі двох моделей, модуль надання рекомендацій 152 може рекомендувати застосування меншої кількості азоту для підвищення значення застосування азоту.Додатково, модуль надання рекомендацій 152 може визначати оптимальний розподіл застосування добрив для отримання оптимального ефекту.Наприклад, якщо третя модель засвоювання азоту, що основана на другому застосуванні азоту через два тижня після першого застосування азоту, вказує на те, що втрачено тільки п'ять відсотків застосованого азоту, модуль надання рекомендацій 152 може рекомендувати застосування оптимальної кількості азоту для першого застосування та застосування кількості азоту, що відповідає різниці між великою кількістю азоту та оптимальною кількістю азоту протягом другого застосування азоту через два тижня після першого застосування азоту.І0201| Модуль надання рекомендацій 152 може додатково бути запрограмований або виконаний із можливістю створювати рекомендації для одного або більше параметрів, наприклад, застосування хімікатів із підвищеною ефективністю, дати саджання, дати зборуЗо врожаю, дати зрошування, способів механічної обробки та інших параметрів, що пов'язані із сільськогосподарською культурою.Наприклад, якщо сільськогосподарська інтелектуальна обчислювальна система 130 отримує пропозицію щодо саджання певного типу сільськогосподарської культури, модуль радника із застосування добрив 136 може створювати цифрову модель доступності біогенних речовин із використанням введення різних дат саджання, способів механічної обробки та застосування біогенних речовин, а також їх кількості.Потім, модуль радника із застосування добрив 136 може обирати оптимальну модель, яка містить найменшу кількість біогенних речовин, що були використані для отримання надлишку.Додатково та/або у якості альтернативи, модуль радника із застосування добрив 136 може обирати оптимальну модель, яка містить найменшу кількість біогенних речовин, що були використані для отримання відносно більшого надлишку.Наприклад, якщо застосування шістдесяти фунтів азоту на акр для першого набору параметрів повертає надлишок у двадцять фунтів азоту (9 кг) на акр, та застосування ста фунтів азоту (45,3 кг) на акр для другого набору параметрів повертає надлишок у двадцять п'ять фунтів азоту (11,3 кг) на акр, модуль радника із застосування добрив 136 може обрати перший набір параметрів у якості оптимальних параметрів, так як при цьому досягається більш ефективне застосування азоту.0202) 5. ПЕРЕВАГИ ПЕВНИХ ВАРІАНТІВ РЕАЛІЗАЦІЇ ВИНАХОДУІ0203| Використовуючи технології що описані в даному документі, комп'ютер може генерувати дані доступності біогенних речовин, які у іншому випадку є недосяжними.Наприклад, технології що описані в даному документі, можуть визначати частину азоту всередині грунту на полі, яка використовується сільськогосподарськими культурами на полі.Продуктивність сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи, яка підвищується із використанням технологій, що описані в вданому документі, за рахунок створення точних моделей із високою обчислювальною ефективністю, знижуючи, таким чином, об'єм пам'яті що використовується для моделювання майбутньої доступності біогенних речовин сільськогосподарською культурою.Додатково, технології що описані в даному документі, можуть використовуватися для створення параметрів застосування для контролеру застосунку, підвищуючи, таким чином, продуктивність сільськогосподарського обладнання, що контролюється контролером застосунку.(02041 6. ДОДАТКОВІ ТА АЛЬТЕРНАТИВНІ ВАРІАНТИ бо 0205) У наведеному вище описі, варіанти реалізації винаходу описані із посиланням на чисельні характерні деталі, які можуть змінюватися в залежності від реалізації. Відповідно, специфікації та графічні матеріали слід розглядати скоріше як ілюстративні, а не обмежувальні. Виключним показником об'єму даного розкриття, що належить, та який передбачається заявником як об'єм даного розкриття, є літеральним та еквівалентним об'ємом формули винаходу, що виходить із даної заявки, у специфічній формі, у якій така видача формули винаходу містить будь-які наступні коригування. ФОРМУЛА ВИНАХОДУ1. Спосіб управління внесенням добрив з використанням цифрової моделі доступності біогенних речовин, що включає етапи, на яких: отримують електронні цифрові дані, що містять множину значень, які відображають дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погоду для одного або більше полів; створюють та зберігають у комп'ютерній пам'яті першу цифрову модель температури грунту на одному або більше полів за визначений період часу на основі принаймні множини значень, що відображують дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погоду; створюють та зберігають у комп'ютерній пам'яті другу цифрову модель переміщення води крізь грунт на одному або більше полів за визначений період часу на основі принаймні множини значень, що відображують дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погоду; створюють та зберігають третю цифрову модель поглинання води однією або більше сільськогосподарськими культурами на одному або більше полів за визначений період часу на основі принаймні змодельованого переміщення води крізь грунт на одному або більше полів, та множини значень, що відображують дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погоду; створюють та зберігають четверту цифрову модель поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарськими культурами на одному або більше полів за визначений період часу на основі принаймні множини значень, що відображують дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погоду; Зо створюють п'яту цифрову модель доступності біогенних речовин на одному або більше полів на основі принаймні першої цифрової моделі температури грунту, другої цифрової моделі переміщення води, третьої цифрової моделі поглинання води однією або більше сільськогосподарськими культурами, четвертої цифрової моделі поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарськими культурами та множини значень, що відображують дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погоду на одному або більше полів, причому: обчислюють початкову доступність біогенних речовин у початковий момент часу, яка включає частину біогенних речовин у грунті, до якої сільськогосподарська культура може отримати доступ протягом визначеного періоду часу, в залежності від початкового рівня біогенних речовин у грунті, початкового складу грунту та початкового вмісту вологи у грунті; обчислюють поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарськими культурами протягом визначеного періоду часу; обчислюють втрати біогенних речовин протягом визначеного періоду часу до атмосфери; обчислюють втрати біогенних речовин протягом визначеного періоду часу через вилуговування; моделюють для визначеного моменту у визначений період часу кількість біогенних речовин у грунті, до яких сільськогосподарська культура здатна отримати доступ, та використовують як початкову доступність біогенних речовин, з вирахуванням поглинання біогенних речовин до визначеного моменту часу і втрат біогенних речовин в атмосферу та через вилуговування; створюють одну або більше рекомендацій щодо біогенних речовин для сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи; генерують інструкції для контролера застосунку на основі однієї або більше рекомендацій щодо біогенних речовин та відправляють інструкції до контролера застосунку; причому інструкції спонукають контролер застосунку до управління параметрами роботи сільськогосподарського транспорту для реалізації однієї або більше рекомендації щодо біогенних речовин.2. Спосіб за п. 1, в якому створення та зберігання другої цифрової моделі переміщення води крізь одне або більше полів для кожного заданого інтервалу часу із множини інтервалів часу, включає етапи, на яких: створюють початкову оцінку переміщення води крізь одне або більше полів на основі принаймні 60 множини значень, що відображають вміст вологи на одному або більше полів;оновлюють множину значень, що відображають вміст вологи на одному або більше полів.3. Спосіб за п. 2, в якому створення та зберігання другої цифрової моделі переміщення води включає динамічну зміну розміру кожного з інтервалів часу із множини інтервалів часу на основі одного або більше вмісту вологи, гідрологічного градієнту або типу грунту на одному або більше полів.4. Спосіб за п. 1, в якому створення та зберігання другої цифрової моделі переміщення води крізь одне або більше полів включає визначення одного або більше параметрів форми для кривої матричного потенціалу за рахунок створення множини кривих, що узгоджують відомі параметри, та вибирання певного параметру для кривої матричного потенціалу, що мінімізує суму квадратів різниць між точкою в'янення кривої матричного потенціалу та вологоємкістю грунту кривої матричного потенціалу.5. Спосіб за п. 1, який додатково включає етапи, на яких: визначають, що друга цифрова модель переміщення води крізь одне або більше полів містить один або більше нереалістичних профілів вологи; на основі такого визначення, гомогенізують вміст вологи у профілі грунту одного або більше полів.6. Спосіб за п. 1, який додатково включає етапи, на яких: створюють одну або більше рекомендацій щодо зрошування на основі принаймні другої цифрової моделі переміщення води крізь одне або більше полів та множини значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погоду для одного або більше полів; відправляють одну або більше рекомендацій щодо зрошування до обчислювального пристрою керуючого польовими роботами.7. Спосіб за п. 1, який додатково включає етапи, на яких: створюють одну або більше рекомендацій щодо зрошування для сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи; генерують інструкції для контролера застосунку на основі однієї або більше рекомендацій щодо зрошування, та відправляють інструкції у контролер застосунку; при цьому інструкції спонукають контролер застосунку до управління параметрами роботи Зо сільськогосподарського транспорту для реалізації однієї або більше рекомендацій щодо зрошування.8. Спосіб за п. 1, в якому множина значень, що відображає дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погоду для одного або більше полів містить вхідні дані, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами, та включає тип сільськогосподарської культури, тип грунту, склад грунту та способи механічної обробки, що застосовуються на одному або більше полів;9. Спосіб за п. 1, в якому при створенні та відображенні п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин: визначають вплив складу грунту на доступність біогенних речовин у грунті одного або більше полів; та визначають вплив способів механічної обробки, що застосовується на одному або більше полів, на доступність біогенних речовин у грунті одного або більше полів.10. Спосіб за п. 1, який додатково включає етапи, на яких: створюють одну або більше рекомендацій щодо використання стабілізаторів на основі принаймні п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин на одному або більше полів, та множини значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт та дані про погоду для одного або більше полів; відправляють одну або більше рекомендацій щодо використання стабілізаторів до обчислювального пристрою керуючого польовими роботами.11. Спосіб за п. 1, який додатково включає етапи, на яких: визначають оптимальну кількість біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур, що пов'язана із множиною значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру; визначають, на основі п'ятої моделі доступності біогенних речовин на одному або більше полів, що змодельована кількість доступності біогенних речовин на одному або більше полів є меншою, ніж оптимальна кількість доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; відправляють повідомлення до обчислювального пристрою керуючого польовими роботами, які вказують на те, що змодельована кількість доступності біогенних речовин на одному або більше полів є меншою, ніж оптимальна кількість доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур.12. Спосіб за п. 1, який додатково включає етапи, на яких: спонукають відображення на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами графік доступності біогенних речовин, що вказує щонайменше на: поточну кількість доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур на одному або більше полях; попередню кількість доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур на одному або більше полях; прогнозовану майбутню кількість доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; невизначеність у прогнозованій майбутній кількості доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; та стан біопродуктивності однієї або більше сільськогосподарських культур на одному або більше полів, що вказує на те, чи задоволена власна потреба сільськогосподарської культури у біогенних речовинах.13. Спосіб за п. 1, який додатково включає етапи, на яких: спонукають відображення на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами інформації про подію, що для певної події містить: дату певної події, що впливає на доступність біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; опис певної події, що впливає на доступність біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; та індикацію величини впливу певної події на доступність біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур.14. Спосіб за п. 1, який додатково включає етапи, на яких: відправляють, за допомогою мережі у обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами, дані доступності біогенних речовин, що вказують на доступність біогенних речовин на одному або більше полів в ході розвитку однієї або більше сільськогосподарських культур на Зо основі п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин на одному або більше полів; отримують, за допомогою мережі із обчислювального пристрою керуючого польовими роботами, електроні цифрові дані, що вказують на запропоноване застосування біогенних речовин на одному або більше полів; оновлюють п'яту цифрову модель доступності біогенних речовин для відображення запропонованої доступності біогенних речовин на одному або більше полів; відправляють, за допомогою мережі, в обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами, оновлені дані доступності біогенних речовин, що вказують на оновлену доступність біогенних речовин на одному або більше полів в ході розвитку однієї або більше сільськогосподарських культур на основі оновленої п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин на одному або більше полів;15. Спосіб за п. 14, в якому оновлення п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин для включення запропонованого застосування біогенних речовин на одному або більше полів включає етапи, на яких: генерують першу оновлену модель доступності біогенних речовин із запропонованим застосуванням біогенних речовин з використанням першого набору певних параметрів; генерують одну або більше других оновлених моделей доступності біогенних речовин із використанням одного або більше другого набору певних параметрів; при цьому кожен набір із одного або більше других наборів певних параметрів містить щонайменше один параметр, що відрізняється від відповідного параметру у першому наборі певних параметрів; визначають, що перша оновлена модель доступності біогенних речовин є оптимальною моделлю доступності біогенних речовин; при цьому, відправка даних оновленої доступності біогенних речовин у обчислювальний пристрій керуючого польовими роботами включає: відправку даних доступності біогенних речовин на основі першої оновленої моделі доступності біогенних речовин із першим набором певних параметрів.16. Спосіб за п. 15, в якому перший набір певних параметрів містить кількість застосованих біогенних речовин, дату застосування біогенних речовин та кількість застосованих хімікатів із підвищеною ефективністю.17. Система управління внесенням добрив з використанням цифрової моделі доступності біогенних речовин, що містить: пам'ять; один або більше процесорів, підключених до пам'яті; та контролер застосунку, виконаний із можливістю управляти параметрами роботи сільськогосподарського транспорту; при цьому пам'ять виконана із можливістю зберігати інструкції, які, при виконанні одним або більше процесорами, спонукають систему: отримувати, із обчислювального пристрою керуючого польовими роботами, множину значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру та дані про грунт для одного або більше полів; створювати та зберігати першу цифрову модель температури грунту на одному або більше полів за визначений період часу на основі принаймні множини значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру та дані про грунт для одного або більше полів; створювати та зберігати другу цифрову модель переміщення води крізь одне або більше полів за визначений період часу на основі принаймні множини значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру та дані про грунт для одного або більше полів; створювати та зберігати третю цифрову модель поглинання води однією або більше сільськогосподарськими культурами на одному або більше полів, та четверту цифрову модель поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарськими культурами на одному або більше полів за визначений період часу на основі принаймні змодельованого переміщення води крізь одне або більше полів, та множину значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру та дані про грунт на одному або більше полів; створювати п'яту цифрову модель доступності біогенних речовин на одному або більше полів на основі принаймні першої цифрової моделі температури грунту, другої цифрової моделі переміщення води, третьої цифрової моделі поглинання води однією або більше сільськогосподарськими культурами, четвертої цифрової моделі поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарськими культурами, та множини значень, що відображують дані про сільськогосподарську культуру, дані про грунт на одному або більше полів шляхом: Зо обчислення початкової доступності біогенних речовин у початковий момент часу, яка включає частину біогенних речовин у грунті, до якої сільськогосподарська культура може отримати доступ протягом визначеного періоду часу, в залежності від початкового рівня біогенних речовин у грунті, початкового складу грунту та початкового вмісту вологи у грунті; обчислення поглинання біогенних речовин однією або більше сільськогосподарськими культурами протягом певного періоду часу; обчислення втрати біогенних речовин протягом певного періоду часу до атмосфери; обчислення втрати біогенних речовин протягом певного періоду часу через вилуговування; моделювання для визначеного моменту у визначений період часу кількісті біогенних речовин у грунті, до яких сільськогосподарська культура здатна отримати доступ, та використання як початкової доступності біогенних речовин, з вирахуванням поглинання біогенних речовин до визначеного моменту часу і втрат біогенних речовин в атмосферу та через вилуговування; створювати одну або більше рекомендацій щодо біогенних речовин для сільськогосподарської інтелектуальної обчислювальної системи; генерувати інструкції для контролера застосунку на основі однієї або більше рекомендацій щодо біогенних речовин та відправляти інструкції до контролера застосунку, що спонукають контролер застосунку до управління параметрами роботи сільськогосподарського транспорту для реалізації однієї або більше рекомендації щодо біогенних речовин.18. Система управління за п. 17, в якій пам'ять додатково виконана із можливістю зберігати інструкції, які при виконанні одним або більше процесорами, додатково спонукають систему до: створення та зберігання у пам'яті другої цифрової моделі переміщення води крізь одне або більше полів; створення початкової оцінки переміщення води крізь одне або більше полів на основі принаймні множини значень, що відображають вміст вологи на одному або більше полів; оновлення множини значень, що відображають вміст вологи на одному або більше полів; зміни розміру кожного з інтервалів часу із множини інтервалів часу на основі принаймні одного або більше вмісту вологи, гідрологічного градієнту або типу грунту на одному або більше полів; або створення та зберігання у пам'яті другої цифрової моделі переміщення води крізь одне або 60 більше полів за рахунок визначення одного або більше параметрів форми для кривої матричного потенціалу за рахунок створення множини кривих, що узгоджують відомі параметри, та вибирання певного параметру для кривої матричного потенціалу, що мінімізує суму квадратів різниць між точкою в'янення кривої матричного потенціалу та вологоємкістю грунту кривої матричного потенціалу; або створення та зберігання другої цифрової моделі переміщення води крізь одне або більше полів за рахунок: визначення того, що друга цифрова модель переміщення води крізь одне або більше полів містить один або більше нереалістичних профілів вологи; гомогенізації, на основі такого визначення, вмісту вологи у профілі грунту одного або більше полів.19. Система управління за п. 17, в якій пам'ять додатково виконана із можливістю зберігати інструкції, які при виконанні одним або більше процесорами, додатково спонукають систему до: створення та зберігання у пам'яті однієї або більше рекомендацій щодо зрошування на основі принаймні другої цифрової моделі переміщення води крізь одне або більше полів, та множини значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру та дані про грунт для одного або більше полів; відправлення однієї або більше рекомендацій до обчислювального пристрою керуючого польовими роботами; або створення та зберігання у пам'яті однієї або більше рекомендацій щодо зрошування на основі принаймні другої цифрової моделі переміщення води крізь одне або більше полів, та множини значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру та дані про грунт для одного або більше полів; генерування інструкцій для контролера застосунку на основі однієї або більше рекомендацій щодо зрошування та відправки інструкцій у контролер застосунку; спонукання контролера застосунку до управління параметрами роботи сільськогосподарського транспорту для реалізації однієї або більше рекомендацій щодо зрошування.20. Система управління за п. 17, в якій множина значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру та дані про грунт для одного або більше полів містить вхідні дані, що отримані від обчислювального пристрою керуючого польовими роботами, які містять тип Зо сільськогосподарської культури, тип грунту, склад грунту та способи механічної обробки, що застосовуються на одному або більше полів; при цьому інструкції, при виконанні одним або більше процесорами, додатково спонукають систему до: створення та відображення п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин на одному або більше полів за рахунок: визначення впливу складу грунту на доступність біогенних речовин у грунті одного або більше полів; та визначення впливу способів механічної обробки, що застосовується на одному або більше полів, на доступність біогенних речовин у грунті одного або більше полів.21. Система управління за п. 17, в якій пам'ять додатково виконана із можливістю зберігати інструкції, які при виконанні одним або більше процесорами, додатково спонукають систему до: створення та зберігання у пам'яті однієї або більше рекомендацій щодо використання стабілізаторів на основі принаймні п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин на одному або більше полів, та множини значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру та дані про грунт; відправлення однієї або більше рекомендацій щодо використання стабілізаторів для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами.22. Система управління за п. 17, в якій пам'ять додатково виконана із можливістю зберігати інструкції, які при виконанні одним або більше процесорами, додатково спонукають систему до: визначення оптимальної кількості біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур, що пов'язана із множиною значень, що відображають дані про сільськогосподарську культуру; визначення, на основі п'ятої моделі доступності біогенних речовин на одному або більше полів, що змодельована кількість доступності біогенних речовин на одному або більше полів є меншою, ніж оптимальна кількість доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; відправки повідомлень для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами, які вказують на те, що змодельована кількість доступності біогенних речовин на одному або більше полів є меншою, ніж оптимальна кількість доступності біогенних речовин для однієї або більше 60 сільськогосподарських культур.23. Система управління за п. 17, в якій пам'ять додатково виконана із можливістю зберігати інструкції, які при виконанні одним або більше процесорами, додатково спонукають систему до: відображення на ообчислювальному пристрої керуючого польовими роботами графіку доступності біогенних речовин, що вказує щонайменше на: поточну кількість доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур на одному або більше полях; попередню кількість доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур на одному або більше полях; прогнозовану майбутню кількість доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; невизначеність у прогнозованій майбутній кількості доступності біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; та стан біопродуктивності однієї або більше сільськогосподарських культур на одному або більше полів, що вказує на те, чи задоволена власна потреба сільськогосподарської культури у біогенних речовинах; або спонукати один або більше процесорів до відображення на обчислювальному пристрої керуючого польовими роботами інформації про подію, яка для певної події містить: дату певної події, що впливає на доступність біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; опис певної події, що впливає на доступність біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; та індикацію величини впливу певної події на доступність біогенних речовин для однієї або більше сільськогосподарських культур; або відправки для обчислювального пристрою, керуючого польовими роботами, даних доступності біогенних речовин, що вказують на доступність біогенних речовин на одному або більше полів в ході розвитку однієї або більше сільськогосподарських культур на основі п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин на одному або більше полів; отримання від обчислювального пристрою, керуючого польовими роботами, електронних цифрових даних, що вказують на запропоноване застосування біогенних речовин на одному Ко) або більше полів; оновлення п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин для включення запропонованого застосування біогенних речовин на одному або більше полів; відправки для обчислювального пристрою, керуючого польовими роботами, оновлених даних доступності біогенних речовин, що вказують на оновлену доступність біогенних речовин на одному або більше полів в ході розвитку однієї або більше сільськогосподарських культур на основі оновленої п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин на одному або більше полів.24. Система управління за п. 23, в якій пам'ять додатково виконана із можливістю зберігати інструкції, що при виконанні одним або більше процесорами, додатково спонукають систему до: оновлення п'ятої цифрової моделі доступності біогенних речовин для включення запропонованого застосування біогенних речовин на одному або більше полів за рахунок: генерування першої оновленої моделі доступності біогенних речовин із запропонованим застосуванням біогенних речовин з використанням першого набору певних параметрів; при цьому перший набір певних параметрів містить кількість застосованих біогенних речовин, дату застосування біогенних речовин та кількість застосованих хімікатів із підвищеною ефективністю; генерування однієї або більше других оновлених моделей доступності біогенних речовин із використанням одного або більше другого набору певних параметрів; при цьому кожен набір із одного або більше других наборів певних параметрів містить щонайменше один параметр, що відрізняється від відповідного параметру у першому наборі певних параметрів; визначення, що перша оновлена модель доступності біогенних речовин є оптимальною моделлю доступності біогенних речовин; відправки для обчислювального пристрою керуючого польовими роботами оновлених даних доступності біогенних речовин, що вказують на оновлену доступність біогенних речовин на одному або більше полів протягом курсу розвитку однієї або більше сільськогосподарських культур за рахунок: відправки даних доступності біогенних речовин на основі першої оновленої моделі доступності біогенних речовин із першим набором певних параметрів.жен. 102 108 ще Нр. й ек й К. ХО т, їз; є і оооосо ся ооооодгггоово кн ще ші По жж синь пани я рої о Жомп'ютер р Сільськотосподарський 1 Її | кабін | пристрій | і іо Пп лпазений руш й аз : ! ЦО Піддаленнй ІА Контролер застосувку ! датчик | нкмевяюомкнннкн рда юн оно вона : ! панни 109 Мережа жи ї р 132 Комунікаційний рівень р і КОооже 136 інструкції з моделювання вібесної врожайності і ві 149 Температурний модулу ! меня ШО Що Щі пава Є здані З і ШЕ же 144 Гідвологічний модуль Мо Поснннеевині ! ОР бемковокввюввтвювинвм момент ОР Сусвище ; Ов о0 146 Модуль сільськогосподарської культури | І о. нкнюоооовесннюнкю , , , В і я Я Е і ши нн бееееенвенві 134 Презентаційний рівень | і 140 Рівень упранління даними 159 Рівень апаратного забезпечення / віуутуалізації ! 130 Сільськогосподарська інтепектуальна обчислювальна системаФіг. 1 ду Ко РОТОР Т ОК КК РЕА РК ТТ УК У ло ТКА КК Кк каНКККкКЮК тхкАюкКоКукосюккююкюхчинь ІЙ Застосумок мебільнома комп'ютеру і у ЖЖ КВК ЖЖ я я вклю с скккккююкюМх АЖ мих юн цех нришашинй што рент - « ї х : і у Н се їх 24 їі 2 Зав МЕ НАЙ - й КД Е в ХВ Н і інструкції ін в «й І, І я і інструкції Е і щодИ й ; нетрумуй і щодо ; М раки 101 насіннята во рн щодо 000 ядорою'я | СТрУКЦЇ п і Її Е пквину вастоКува : с пре ви їі Го ваджання ТИ песбди | поля продуктивно і аазоту і і І рі ; і пллжжтк ск ю кн Хюєкикнжжкнююююєюююєюєюєюю Хижі оо кжжк юки нн и ! ї ї «ЕІ, що . : Я є і ЗО Цифрова карта у вигляді книги ! Ї, жкюовнтннккакннннжнлок міц жединноннччаннонссостеоотоксюоюттскнет нки пнях і ПТ ко Е І ЗП Інструкції шодо огляду т раджені ї ше УПА нетрукції щодо огляду та попераджень Е ШЕ Е 202 Інструкції щедо облікового запису, поля, втвимання та обізмки ! ї сх й і ; | даних, спільного використання І Р дланкнлкккккдплаплялидилна Аа лАНАНААААААКААА АЖ АААААААААААКА А АААДААК АЛЛАХА АХ хх ул АКААК АКА АКАКАКАККААКАКААЛАКАККККХККЇ оп застсунок комп юмера кайїни х У ; з су Ти ди куди З чу ть тю пулу туту пу чу пу ту муль уж ЯКО ММ ал Х фев а ванни кн ніна ан ачну Її Т ! І І ! і | І ЕМ : ; з У ху ; : і 594 ЕК зум АМ00 воб3брта й. Ек. щи й Біддалений передавенн. Попередже ) Передавання : кабіна стляд о 001 яданяк ! ння | сярипту Е механізму . їх кла ооо ооотетот ШИНИ, нн І ПН ЩО пппннявткетеююкокннктнноЇ пив є! до Спостереження » набіна і шашшшшшшннлнлчалшшншншчтчтТлнНнНнТнНншшнФіг. 2Попередня обробка агрономічних даних зо Вибір підмножини набору агрономічних даних Ш 310 Зворотній пнннннНнНнтнтнНнНнНнти пи Оцінка масиву агрономічних даних ; Створення агрономічної модалі Збереження згрономічної моделі киФіг. З о сожюкю : виникав ШЕ свувв і й І Щ ; вом Букети дах Н на ва Бмрам ЗпИШНН зсуюовно пам вт» зберизачх я ї «я ви НЕ | Н окон р Ку ї ткрх НЕ ЗК Зі щі. і вена 1: шия дол рунтентсьни. - ' ре Б Я В З ті ; ! ! | : Н : Н іукщчек 1 ї 1 ! І ЩО. її Я іч 1: М х зи МОУ лениМ Б у Ро тнислух інтернет г Пржстрой введен» В бля ши пряна. ; и І паж шк ТУ Н - яр ор ВЕ КоО--ов НК здожкжкю даххсюкеюьжжиньни НН «М Ка з Н НЕ ї и й І НЕ НЕ Н ! 1 ї у їо00опресу ТІ х - іч ї увазяління 5. р - ке Дксннн Й х 2 а тю : з х г їх іо ОВК Но | о пелююю Пумоунікяційний | Заереткяий Лождокна і З | я : Н й |! ваевфейс і свсаккті мережа Е : 1 Е хах'язнох З Е і 1 5 З я і Я днннннннннннннчннстй КЕ: У у ва - й М ЗВ е ; Пожальний о ЗФіг. 4 нн нн КН НК В НК НН НИ щі Отримання дамих про сільсьногосподарську нультуру, поле та погоду ПИ ї З щи Створення цифрової моделі доступних біогенних речовим хг «ов й Створення цифрової моделі температури грунту М ідовестодеєчутчнкккююювеее стек юооооКннкюФ Отто ккд КК оте тдо сю оюккт мк мю ни ай Створення цифрової медалі переміщення вади В ех ак КК АКАККАКАК КАК КАНА КАК ЮК ААНААККК КК КК нм юю АК АКА КК ї і ! Створення цифрової модем поглянамня вадиК. вільськогосподарською культурою ї ; у Створення цифосиої моделі поглимання біотенних речовини М нюанси пеноотосете стоснтстогнссс пкоеунпнвоваоесеоносе внеском адаюнесососентсо І І Е Відправка даних, ще вказують не доступніств біогенних речовин ва пристрій клієнта ЇМ уонотинннимвттснтнтетт ответ тм тонкво ооо воло сствтонснюе тен оно тенета 2» !Фіг. 5БО Початкова доступність біогенних речовин ро ул Я ді . зе Вплив складу грунту на доступність біотенних речовин / ; 'єтининшиш лм шє,їояламюют и т ть і й і І і сяк Я ! і Вллив вологості грунту ма доступність біогенних речовим ) М днннкнанажнптенннчнннкчнннапенопегетепттнчюскюк кю скю кт токух кине ЖК Ах нкккннН тест еесестетни вів і Вплив способів механічної обробки на доступність біогенних речовин лк ш 1 дод Потлинання біогенних речовин Е 7 вільськогасподарською культувою ен нн нн нн нн нн У дао Вплив змін у вологості грунту на потлянання біогенних речовим Вплив змін інформації про грунт на поглинання біогенних речевин Вплив змін у тампературі ма поглянання бістенних пачовим і пуанднадмаа донна локон тстстчтттктсттстсеттсолккнкнокнкнй і пн пово пропив і и ооо непо понпоро м мм пи н и поонн вв ! 630 Втрата/накопичення бістенних речовин і й - З і Бтрата біогенних речовин у атетосферу і пу дло і Іічічтіччію тні очі чінічіі двічі я як ж як жест в недо нніічіічічівінрічічіч ноіче нтів одні пт понєннюювніче ні нат тжжтттттттнія лидьпоічй Е Ї 8 й і | о і й Втрата біогенних речовин за рахунок вилуговування і пппонтететеососптоптттякичонкченссссо че сооооотоатетттче ооо отітоттккоюечеоткоінреннначноососссяй і нн НААН АНА АННА АНА АКА АААНАААНААн» І НА і Застосування біогенних речовин нгібіторів Н рополпкаптжттестооссоовссоооооого отого ооодатовооосооосоогооавотододесвостосоретсосі Яни --- -е-- паланки сенкан пен Н Бе ! Загальна доступність бістенних речовим у грунті ЙФіг. 6
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201562192754P | 2015-07-15 | 2015-07-15 | |
| US14/842,321 US9519861B1 (en) | 2014-09-12 | 2015-09-01 | Generating digital models of nutrients available to a crop over the course of the crop's development based on weather and soil data |
| PCT/US2016/029385 WO2017011053A1 (en) | 2015-07-15 | 2016-04-26 | Generating digital models of nutrients available to a crop over the course of the crop's development based on weather and soil data |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| UA125018C2 true UA125018C2 (uk) | 2021-12-29 |
Family
ID=57757182
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| UAA201802972A UA125018C2 (uk) | 2015-07-15 | 2016-04-26 | Спосіб управління внесенням добрив з використанням цифрової моделі доступності біогенних речовин та система для його здійснення |
Country Status (11)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US11068625B2 (uk) |
| EP (1) | EP3322279B1 (uk) |
| AR (1) | AR105363A1 (uk) |
| AU (2) | AU2016294138C1 (uk) |
| BR (1) | BR112018000627B1 (uk) |
| CA (1) | CA2992426C (uk) |
| ES (1) | ES2942267T3 (uk) |
| PL (1) | PL3322279T3 (uk) |
| UA (1) | UA125018C2 (uk) |
| WO (1) | WO2017011053A1 (uk) |
| ZA (2) | ZA201800755B (uk) |
Families Citing this family (48)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10785905B2 (en) | 2014-05-08 | 2020-09-29 | Precision Planting Llc | Liquid application apparatus comprising a seed firmer |
| US11113649B2 (en) | 2014-09-12 | 2021-09-07 | The Climate Corporation | Methods and systems for recommending agricultural activities |
| US10667456B2 (en) | 2014-09-12 | 2020-06-02 | The Climate Corporation | Methods and systems for managing agricultural activities |
| US11080798B2 (en) | 2014-09-12 | 2021-08-03 | The Climate Corporation | Methods and systems for managing crop harvesting activities |
| US11069005B2 (en) | 2014-09-12 | 2021-07-20 | The Climate Corporation | Methods and systems for determining agricultural revenue |
| US9880537B2 (en) * | 2015-08-05 | 2018-01-30 | Clearag, Inc. | Customized land surface modeling for irrigation decision support in a crop and agronomic advisory service in precision agriculture |
| US11026376B2 (en) | 2015-08-05 | 2021-06-08 | Dtn, Llc | Customized land surface modeling in a soil-crop system using satellite data to detect irrigation and precipitation events for decision support in precision agriculture |
| US10028426B2 (en) * | 2015-04-17 | 2018-07-24 | 360 Yield Center, Llc | Agronomic systems, methods and apparatuses |
| AU2016294138C1 (en) | 2015-07-15 | 2022-02-24 | Climate Llc | Generating digital models of nutrients available to a crop over the course of the crop's development based on weather and soil data |
| AU2017225697A1 (en) * | 2016-03-04 | 2018-09-20 | Basf Se | Devices and methods for planning and monitoring agricultural crop growing |
| US10275550B2 (en) | 2016-04-27 | 2019-04-30 | The Climate Corporation | Assimilating a soil sample into a digital nutrient model |
| US20170343485A1 (en) * | 2016-05-10 | 2017-11-30 | Purdue Research Foundation | Retrieval of p-band soil reflectivity from signals of opportunity |
| WO2018049289A1 (en) | 2016-09-09 | 2018-03-15 | Cibo Technologies, Inc. | Systems for adjusting agronomic inputs using remote sensing, and related apparatus and methods |
| US10512212B2 (en) | 2016-12-19 | 2019-12-24 | The Climate Corporation | Systems, methods, and apparatus for soil and seed monitoring |
| MX2017004187A (es) * | 2017-03-30 | 2018-11-09 | Francisco Alberto Castro Roqueni | Sistema y método para medir la fertilidad del suelo y calidad del agua. |
| US11160222B2 (en) * | 2017-06-14 | 2021-11-02 | Grow Solutions Tech Llc | Devices, systems, and methods for providing and using one or more pumps in an assembly line grow pod |
| US20190018918A1 (en) * | 2017-07-11 | 2019-01-17 | The Trustees Of Princeton University | System and method for performing accurate hydrologic determination using disparate weather data sources |
| JP2020529674A (ja) * | 2017-08-02 | 2020-10-08 | バイエル、ビジネス、サービシズ、ゲゼルシャフト、ミット、ベシュレンクテル、ハフツングＢａｙｅｒ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｇｍｂｈ | 経済的な農業管理のための携帯装置 |
| US20190050741A1 (en) * | 2017-08-10 | 2019-02-14 | Iteris, Inc. | Modeling and prediction of below-ground performance of agricultural biological products in precision agriculture |
| AU2018317494B2 (en) * | 2017-08-14 | 2020-07-16 | Rubicon Research Pty Ltd | Method and system for water distribution and soil moisture determination |
| US20210209705A1 (en) * | 2017-10-13 | 2021-07-08 | Atp Labs Ltd. | System and Method for Managing and Operating an Agricultural-Origin-Product Manufacturing Supply Chain |
| US10999982B2 (en) * | 2017-11-03 | 2021-05-11 | Valmont Industries, Inc. | System and method for integrated use of field sensors for dynamic management of irrigation and crop inputs |
| DE102017219804A1 (de) * | 2017-11-08 | 2019-05-09 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Unterstützung einer Wirkmittelverteilung auf einer landwirtschaftlichen Nutzfläche |
| US10477756B1 (en) | 2018-01-17 | 2019-11-19 | Cibo Technologies, Inc. | Correcting agronomic data from multiple passes through a farmable region |
| JP7052429B2 (ja) * | 2018-03-05 | 2022-04-12 | 富士通株式会社 | 算出プログラム、算出方法、算出装置、及び表示プログラム |
| US10945388B1 (en) * | 2018-03-29 | 2021-03-16 | Blake Nervino | Irrigation management system |
| US11037343B2 (en) | 2018-05-11 | 2021-06-15 | The Climate Corporation | Digital visualization of periodically updated in-season agricultural fertility prescriptions |
| US11596119B2 (en) * | 2018-08-13 | 2023-03-07 | Climate Llc | Digital nutrient models using spatially distributed values unique to an agronomic field |
| EP3729930A1 (en) * | 2019-04-25 | 2020-10-28 | CNH Industrial Sweden AB | Agricultural implement |
| CN110012711B (zh) * | 2019-04-28 | 2021-08-17 | 河北省农林科学院农业资源环境研究所 | 一种梨树防氮素淋溶节水灌溉方法 |
| CN110235588B (zh) * | 2019-07-16 | 2021-08-10 | 湖南科技学院 | 一种基于云计算技术的灌溉施肥系统 |
| CN110610256B (zh) * | 2019-08-02 | 2022-05-17 | 华中科技大学 | 考虑不同预报情景下预报难度的径流预报水平评价方法 |
| CN111274648B (zh) * | 2019-12-24 | 2023-04-07 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种民用飞机前缘襟翼的分布式飞行载荷设计方法 |
| US20210209490A1 (en) * | 2020-01-07 | 2021-07-08 | The Climate Corporation | Using optical remote sensors and machine learning models to predict agronomic field property data |
| CN111310227A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-19 | 山东爱城市网信息技术有限公司 | 一种基于区块链的土壤分析数据存证方法及设备、介质 |
| EP4121208A2 (en) | 2020-03-17 | 2023-01-25 | Nordetect APS | A microfluidic device, production of a microfluidic device and method and system for performing inorganic determinations |
| US11856900B2 (en) * | 2020-08-12 | 2024-01-02 | Rachio, Inc. | Selective application of consumables via irrigation systems |
| CN112084671B (zh) * | 2020-09-15 | 2022-11-04 | 武汉大学 | 城市时变增益降雨-径流过程模拟计算方法 |
| CN112273027B (zh) * | 2020-09-23 | 2022-05-03 | 农芯(南京)智慧农业研究院有限公司 | 基质栽培草莓灌溉施肥方法及系统 |
| CN112493084B (zh) * | 2020-11-27 | 2023-04-21 | 重庆文理学院 | 一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法 |
| EP4005362A1 (en) | 2020-11-30 | 2022-06-01 | BioCover Holding A/S | A nitrogen loss-monitor for a slurry tanker |
| CA3102341C (en) * | 2020-12-10 | 2022-05-03 | Semiosbio Technologies Inc. | Method for managing crop irrigation, and system using same |
| CN112997862B (zh) * | 2021-04-13 | 2023-06-23 | 湖南创新佳农科技有限公司 | 一种智慧农业智能灌溉装置及其灌溉方法 |
| US20220406055A1 (en) * | 2021-06-16 | 2022-12-22 | Ipq Pty Ltd | Systems and methods for calculating water resources using aerial imaging of crop lands |
| US12112501B2 (en) * | 2021-06-22 | 2024-10-08 | Deere & Company | Localization of individual plants based on high-elevation imagery |
| CN113819589B (zh) * | 2021-09-15 | 2023-06-23 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于控制移动空调的方法、装置及移动空调 |
| WO2023081511A1 (en) * | 2021-11-08 | 2023-05-11 | Local Bounti Operating Company, Llc | Optimizing growing process in a hybrid growing environment using computer vision and artificial intelligence |
| CN117178862B (zh) * | 2023-11-08 | 2024-02-02 | 四川嘉陵江桐子壕航电开发有限公司 | 一种园林浇灌信息采集监控方法 |
Family Cites Families (73)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4492111A (en) | 1981-10-07 | 1985-01-08 | Kirkland James L | Rheological penetrometer |
| US5468088A (en) | 1993-12-30 | 1995-11-21 | Cornell Research Foundation, Inc. | Feedback control of groundwater remediation |
| CA2181176A1 (en) | 1994-01-14 | 1995-07-20 | Frederick D. Fox | A user interface for graphically displaying the impact of weather on managerial planning applications |
| US5668719A (en) * | 1994-08-05 | 1997-09-16 | Tyler Limited Partnership | Method of fertilizer application and field treatment |
| US6810368B1 (en) | 1998-06-29 | 2004-10-26 | International Business Machines Corporation | Mechanism for constructing predictive models that allow inputs to have missing values |
| DE69935256T2 (de) | 1999-03-15 | 2007-10-31 | Tokyo University of Agriculture and Technology TLO Co., Ltd., Koganei | Bodenuntersuchungsvorrichtung und präzisionslandwirtschaftssystem |
| EP1203955A4 (en) | 1999-07-08 | 2003-07-02 | Omron Tateisi Electronics Co | SOIL MEASUREMENT INSTRUMENT, ASSOCIATED DEVICE AND METHOD, PROGRAM AND DATA RECORDING MEDIA, APPLICATION QUANTITY APPARATUS AND ASSOCIATED CALCULATION DEVICE, CONTROL METHOD THEREOF AND D-SYSTEM AID FOR AGRICULTURAL WORK |
| US6535817B1 (en) | 1999-11-10 | 2003-03-18 | The Florida State Research Foundation | Methods, systems and computer program products for generating weather forecasts from a multi-model superensemble |
| AU5665901A (en) | 2000-04-04 | 2001-10-15 | Nagarjuna Holdings Private Limited | Agricultural management system for providing agricultural solutions and enablingcommerce |
| US6422508B1 (en) | 2000-04-05 | 2002-07-23 | Galileo Group, Inc. | System for robotic control of imaging data having a steerable gimbal mounted spectral sensor and methods |
| US6889620B2 (en) | 2001-02-28 | 2005-05-10 | The Mosaic Company | Method for prescribing site-specific fertilizer application in agricultural fields |
| US20020133505A1 (en) | 2001-03-14 | 2002-09-19 | Hideki Kuji | System for recommending crops and attachments to farm tractors |
| US6874707B2 (en) | 2001-05-31 | 2005-04-05 | Terra Spase | System for automated monitoring and maintenance of crops including computer control of irrigation and chemical delivery using multiple channel conduit |
| US6853937B2 (en) | 2001-07-06 | 2005-02-08 | Tokyo University Of Agriculture And Technology Tlo Co., Ltd. | Soil characteristics survey device and soil characteristics survey method |
| JP3966139B2 (ja) | 2002-09-27 | 2007-08-29 | 株式会社日立製作所 | 気象物理量の推定方法 |
| IL154387A0 (en) | 2003-02-11 | 2009-02-11 | Yoram Kadman | Apparatus and method for collectingsoil solution samples |
| US7702597B2 (en) | 2004-04-20 | 2010-04-20 | George Mason Intellectual Properties, Inc. | Crop yield prediction using piecewise linear regression with a break point and weather and agricultural parameters |
| EP1756731A2 (en) | 2004-04-22 | 2007-02-28 | William R. Pape | Method and system for private data networks for sharing agricultural item attribute and event data across multiple enterprises and multiple stages of production transformation |
| US7327245B2 (en) | 2004-11-22 | 2008-02-05 | Microsoft Corporation | Sensing and analysis of ambient contextual signals for discriminating between indoor and outdoor locations |
| US20060167926A1 (en) | 2005-01-27 | 2006-07-27 | James Verhey | Vineyard information collection and management system |
| US20080287662A1 (en) | 2005-06-22 | 2008-11-20 | Zeev Wiesman | Balanites Aegyptiaca Saponins and Uses Thereof |
| US20070039745A1 (en) | 2005-08-18 | 2007-02-22 | Deere & Company, A Delaware Corporation | Wireless subsoil sensor network |
| US20070260400A1 (en) | 2006-05-04 | 2007-11-08 | Omry Morag | Computerized crop growing management system and method |
| PL2104413T5 (pl) | 2007-01-08 | 2020-07-13 | The Climate Corporation | Układ i sposób monitorowania siewnika |
| US8200368B2 (en) * | 2008-12-10 | 2012-06-12 | Rain Bird Corporation | Automatically adjusting irrigation controller with temperature and rainfall sensor |
| WO2008149361A2 (en) | 2007-06-04 | 2008-12-11 | Autoagronom Israel Ltd. | Water and fertilizer management system |
| NZ562316A (en) | 2007-10-09 | 2009-03-31 | New Zealand Inst For Crop And | Method and system of managing performance of a tuber crop |
| US8411903B2 (en) | 2008-06-06 | 2013-04-02 | Monsanto Technology Llc | Generating agricultural information products using remote sensing |
| US8567121B2 (en) | 2008-08-01 | 2013-10-29 | CAFOweb, LLC | Nutrient application forecasting system (NAFS) in particular for AFO/CAFO liquid manure applications |
| US9514388B2 (en) | 2008-08-12 | 2016-12-06 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods employing cooperative optimization-based dimensionality reduction |
| US8311780B2 (en) | 2009-04-23 | 2012-11-13 | Honeywell International Inc. | Enhanced prediction of atmospheric parameters |
| NO20091775L (no) | 2009-05-05 | 2010-11-08 | Sinvent As | Energihoster |
| US8477295B2 (en) | 2009-05-07 | 2013-07-02 | Solum, Inc. | Automated soil measurement device |
| WO2011064445A1 (en) | 2009-11-25 | 2011-06-03 | Nokia Corporation | Method and apparatus for agricultural resource mapping |
| US8655601B1 (en) | 2010-02-08 | 2014-02-18 | Bowling Green State University | Method and system for detecting phosphorus in soil from reflected light |
| US8426211B1 (en) | 2010-02-08 | 2013-04-23 | Bowling Green State University | Method and system for detecting copper in soil from reflected light |
| US8594897B2 (en) * | 2010-09-30 | 2013-11-26 | The Curators Of The University Of Missouri | Variable product agrochemicals application management |
| US9213905B2 (en) | 2010-10-25 | 2015-12-15 | Trimble Navigation Limited | Automatic obstacle location mapping |
| US8855937B2 (en) | 2010-10-25 | 2014-10-07 | Trimble Navigation Limited | Crop characteristic estimation |
| US10115158B2 (en) | 2010-10-25 | 2018-10-30 | Trimble Inc. | Generating a crop recommendation |
| US9058633B2 (en) | 2010-10-25 | 2015-06-16 | Trimble Navigation Limited | Wide-area agricultural monitoring and prediction |
| US20130144827A1 (en) | 2011-02-03 | 2013-06-06 | Schaffert Manufacturing Company, Inc. | Systems and methods for supporting fertilizer decisions |
| US8737694B2 (en) | 2011-02-07 | 2014-05-27 | Southern Minnesota Beet Sugar Cooperative | Organic matter mapping using remotely sensed images |
| WO2012122050A2 (en) | 2011-03-04 | 2012-09-13 | Puresense Enviromental Inc. | Systems, devices, and methods for enviromental monitoring in agriculture |
| US20130174040A1 (en) | 2011-12-30 | 2013-07-04 | Jerome Dale Johnson | Methods, apparatus and systems for generating, updating and executing a crop-planting plan |
| US20130173321A1 (en) | 2011-12-30 | 2013-07-04 | Jerome Dale Johnson | Methods, apparatus and systems for generating, updating and executing a crop-harvesting plan |
| US9107341B2 (en) | 2012-02-27 | 2015-08-18 | Agq Technological Corporate S.A. | Monitoring and control of soil conditions |
| GB2515417B (en) | 2012-03-27 | 2016-05-25 | Total Sa | Method for determining mineralogical composition |
| US20130332205A1 (en) | 2012-06-06 | 2013-12-12 | David Friedberg | System and method for establishing an insurance policy based on various farming risks |
| US20140012504A1 (en) | 2012-06-14 | 2014-01-09 | Ramot At Tel-Aviv University Ltd. | Quantitative assessment of soil contaminants, particularly hydrocarbons, using reflectance spectroscopy |
| AU2013295763B2 (en) | 2012-07-25 | 2017-10-12 | Precision Planting Llc | Systems, methods and apparatus for multi-row agricultural implement control and monitoring |
| US20140067745A1 (en) * | 2012-08-30 | 2014-03-06 | Pioneer Hi-Bred International, Inc. | Targeted agricultural recommendation system |
| US20140089045A1 (en) | 2012-09-27 | 2014-03-27 | Superior Edge, Inc. | Methods, apparatus and systems for determining stand population, stand consistency and stand quality in an agricultural crop and alerting users |
| EP2976620B1 (en) | 2013-03-22 | 2017-08-09 | FOSS Analytical A/S | System for and method of combined libs and ir absorption spectroscopy investigations |
| CN104129153B (zh) | 2013-03-27 | 2018-06-05 | Viavi 科技有限公司 | 具有虚幻光学效应的光学装置及其制造方法 |
| US9349148B2 (en) | 2013-07-17 | 2016-05-24 | Sigma Space Corp. | Methods and apparatus for adaptive multisensor analisis and aggregation |
| WO2015051339A1 (en) | 2013-10-03 | 2015-04-09 | Farmers Business Network, Llc | Crop model and prediction analytics |
| US20150237796A1 (en) | 2014-02-24 | 2015-08-27 | Robert Celli | Apparatus and method for localized irrigation and application of fertilizers, herbicides, or pesticides to row crops |
| CN103941254A (zh) | 2014-03-03 | 2014-07-23 | 中国神华能源股份有限公司 | 一种基于地质雷达的土壤物性类别识别方法和装置 |
| US20150254800A1 (en) | 2014-03-06 | 2015-09-10 | F12 Solutions, Llc | Nitrogen status determination in growing crops |
| WO2015195988A1 (en) | 2014-06-18 | 2015-12-23 | Texas Tech University System | Portable apparatus for soil chemical characterization |
| BR112016030260A2 (pt) | 2014-06-24 | 2017-08-22 | 360 Yield Center Llc | Sistema, métodos e equipamentos agronômicos |
| US9922405B2 (en) | 2014-08-22 | 2018-03-20 | The Climate Corporation | Methods for agronomic and agricultural monitoring using unmanned aerial systems |
| US9519861B1 (en) | 2014-09-12 | 2016-12-13 | The Climate Corporation | Generating digital models of nutrients available to a crop over the course of the crop's development based on weather and soil data |
| US11113649B2 (en) | 2014-09-12 | 2021-09-07 | The Climate Corporation | Methods and systems for recommending agricultural activities |
| US11069005B2 (en) | 2014-09-12 | 2021-07-20 | The Climate Corporation | Methods and systems for determining agricultural revenue |
| US11080798B2 (en) | 2014-09-12 | 2021-08-03 | The Climate Corporation | Methods and systems for managing crop harvesting activities |
| US10697951B2 (en) | 2014-12-15 | 2020-06-30 | Textron Systems Corporation | In-soil data monitoring system and method |
| US9076118B1 (en) | 2015-01-23 | 2015-07-07 | Iteris, Inc. | Harvest advisory modeling using field-level analysis of weather conditions, observations and user input of harvest condition states, wherein a predicted harvest condition includes an estimation of standing crop dry-down rates, and an estimation of fuel costs |
| US20160232621A1 (en) | 2015-02-06 | 2016-08-11 | The Climate Corporation | Methods and systems for recommending agricultural activities |
| AU2016294138C1 (en) | 2015-07-15 | 2022-02-24 | Climate Llc | Generating digital models of nutrients available to a crop over the course of the crop's development based on weather and soil data |
| US10275550B2 (en) | 2016-04-27 | 2019-04-30 | The Climate Corporation | Assimilating a soil sample into a digital nutrient model |
| DE102017215125A1 (de) | 2017-08-30 | 2019-02-28 | Tridonic Gmbh & Co Kg | Kommunikationsmodul und Beleuchtungs-Bussystem mit Netzwerkschnittstelle |
-
2016
- 2016-04-26 AU AU2016294138A patent/AU2016294138C1/en active Active
- 2016-04-26 CA CA2992426A patent/CA2992426C/en active Active
- 2016-04-26 ES ES16723200T patent/ES2942267T3/es active Active
- 2016-04-26 WO PCT/US2016/029385 patent/WO2017011053A1/en active Application Filing
- 2016-04-26 BR BR112018000627-0A patent/BR112018000627B1/pt active IP Right Grant
- 2016-04-26 PL PL16723200.8T patent/PL3322279T3/pl unknown
- 2016-04-26 EP EP16723200.8A patent/EP3322279B1/en active Active
- 2016-04-26 UA UAA201802972A patent/UA125018C2/uk unknown
- 2016-07-15 AR ARP160102145A patent/AR105363A1/es active IP Right Grant
- 2016-11-14 US US15/351,344 patent/US11068625B2/en active Active
-
2018
- 2018-02-05 ZA ZA2018/00755A patent/ZA201800755B/en unknown
-
2020
- 2020-01-15 US US16/743,945 patent/US11449652B2/en active Active
- 2020-01-24 ZA ZA2020/00477A patent/ZA202000477B/en unknown
- 2020-07-31 AU AU2020213293A patent/AU2020213293B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| PL3322279T3 (pl) | 2023-07-17 |
| US11068625B2 (en) | 2021-07-20 |
| CA2992426A1 (en) | 2017-01-19 |
| ZA202000477B (en) | 2021-08-25 |
| US20170061052A1 (en) | 2017-03-02 |
| AU2016294138B2 (en) | 2020-04-30 |
| US20200151376A1 (en) | 2020-05-14 |
| AU2016294138C1 (en) | 2022-02-24 |
| AU2016294138A1 (en) | 2018-02-22 |
| BR112018000627B1 (pt) | 2022-03-03 |
| EP3322279B1 (en) | 2023-03-01 |
| BR112018000627A2 (pt) | 2018-09-18 |
| US11449652B2 (en) | 2022-09-20 |
| AR105363A1 (es) | 2017-09-27 |
| ZA201800755B (en) | 2020-10-28 |
| AU2020213293A1 (en) | 2020-09-03 |
| CA2992426C (en) | 2023-09-12 |
| ES2942267T3 (es) | 2023-05-31 |
| EP3322279A1 (en) | 2018-05-23 |
| WO2017011053A1 (en) | 2017-01-19 |
| AU2020213293B2 (en) | 2022-10-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| AU2020213293B2 (en) | Generating digital models of nutrients available to a crop over the course of the crop’s development based on weather and soil data | |
| US11797901B2 (en) | Digital modeling of disease on crops on agronomics fields | |
| US10769733B2 (en) | Forecasting national crop yield during the growing season using weather indices | |
| US10853377B2 (en) | Sequential data assimilation to improve agricultural modeling | |
| US11343965B2 (en) | Automatically detecting outlier values in harvested data | |
| US9519861B1 (en) | Generating digital models of nutrients available to a crop over the course of the crop's development based on weather and soil data | |
| UA125849C2 (uk) | Спосіб контролю роботи сільськогосподарського транспорту | |
| UA125930C2 (uk) | Спосіб управління робочими параметрами сільскогосподарського обладнання (варіанти) та система обробки даних (варіанти) | |
| UA126553C2 (uk) | Спосіб контролю застосування азоту на полі | |
| UA126555C2 (uk) | Спосіб управління робочими параметрами сільськогосподарського обладнання | |
| US20200309994A1 (en) | Generating and conveying comprehensive weather insights at fields for optimal agricultural decision making | |
| US11596119B2 (en) | Digital nutrient models using spatially distributed values unique to an agronomic field | |
| BR112021006110A2 (pt) | sistemas e métodos para identificar e utilizar locais de teste em campos agrícolas | |
| US11906621B2 (en) | Quantitative precipitation estimate quality control | |
| CA3121005A1 (en) | Utilizing spatial statistical models for implementing agronomic trials |