ES2961902T3 - Selección del lugar para el muestreo del tratamiento - Google Patents

Abstract

Se divulga un método implementado por computadora. El método comprende recibir, mediante un procesador, datos de entrada que incluyen: un número T de tratamientos aplicados a un campo, un número L de ubicaciones de tratamiento para cada tratamiento, una lista de polígonos de tratamiento dentro del campo y un mapa para el campo que indica uno. o más valores de un conjunto de parámetros de diseño correspondientes a factores ambientales para cada una de una pluralidad de ubicaciones en el campo; calcular, por parte del procesador, un índice de clase de entorno para cada uno de un grupo de ubicaciones en la lista de polígonos de tratamiento basándose en el mapa; distribuir la lista de polígonos de tratamiento a los tratamientos T basándose en los índices de clase de entorno calculados; seleccionar, para cada uno de los T de tratamientos, L ubicaciones de tratamiento del grupo de ubicaciones en los polígonos de tratamiento distribuidos al tratamiento; provocando la visualización de información sobre las ubicaciones de tratamiento seleccionadas. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Selección del lugar para el muestreo del tratamiento

AVISO DE COPYRIGHT

Una porción de la divulgación de este documento de patente contiene material que está sujeto a protección de derechos de autor El titular de los derechos de autor no tiene ninguna objeción a la reproducción facsímil por cualquier persona del documento de patente o de la divulgación de la patente, tal como aparece en el archivo o registros de patentes de la Oficina de Patentes y Marcas, pero por lo demás se reserva todos los derechos de autor. ©2018 The Climate Corporation.

CAMPO DE LA DIVULGACIÓN

La presente divulgación se refiere al muestreo agrícola y, más concretamente, a la selección de ubicaciones de muestreo para aumentar la cobertura del espacio de parámetros de los tratamientos agrícolas.

ANTECEDENTES

Los enfoques descritos en esta sección son enfoques que podrían aplicarse, pero no necesariamente enfoques que se hayan concebido o aplicado previamente. Por lo tanto, a menos que se indique lo contrario, no debe asumirse que ninguno de los enfoques descritos en esta sección se considere estado de la técnica por el mero hecho de figurar en ella.

La aplicación de un tratamiento agrícola a una explotación o un campo de cultivo, como un fertilizante del suelo, puede revelar la relación entre los insumos agrícolas y el crecimiento de los cultivos. En concreto, el efecto de un tratamiento agrícola sobre los cultivos está relacionado con diversos factores ambientales, tal como las propiedades del suelo y la topografía. Sin embargo, la aplicación de un tratamiento agrícola y el estudio asociado de las interacciones entre los tratamientos agrícolas y las condiciones medioambientales pueden requerir una inversión sustancial de tiempo, trabajo o dinero. Así pues, a veces es necesario muestrear el efecto de un tratamiento agrícola en lugares seleccionados de una explotación o un campo de cultivo debido a la limitación de recursos. El documento US 2016/223511 A1 divulga sistemas y procedimientos de muestreo y análisis del suelo en ubicaciones de un campo agrícola. El muestreo y las pruebas del suelo se llevan a cabo obteniendo muestras del suelo en múltiples puntos del terreno.

Dado el tamaño generalmente grande de un campo de cultivo y el gran número de factores ambientales que afectan a un tratamiento agrícola, podría ser útil identificar los lugares de muestreo adecuados para la aplicación seleccionada de un tratamiento agrícola.

SUMARIO

La invención se define por el objeto de las reivindicaciones independientes de la patente. Las realizaciones preferidas figuran en las reivindicaciones de patente dependientes.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

En los dibujos:

La FIG. 1 ilustra un ejemplo de sistema informático configurado para realizar las funciones descritas en el presente documento, en un ambiente de campo con otros aparatos con los que el sistema puede interoperar. La FIG. 2 ilustra dos vistas de un ejemplo de organización lógica de conjuntos de instrucciones en la memoria principal cuando se carga una aplicación móvil de ejemplo para su ejecución.

La FIG. 3 ilustra un procedimiento programado mediante el cual el sistema informático de inteligencia agrícola genera uno o más modelos agronómicos preconfigurados utilizando datos agronómicos proporcionados por una o más fuentes de datos.

La FIG. 4 es un diagrama de bloques que ilustra un sistema informático en el que puede implementarse una realización de la invención.

La FIG. 5 muestra un ejemplo de una vista de línea de tiempo para la introducción de datos.

La FIG. 6 muestra un ejemplo de hoja de cálculo para la introducción de datos.

La FIG. 7 ilustra un ejemplo de disposición de un campo.

La FIG. 8 ilustra un ejemplo de procedimiento de distribución de polígonos de tratamiento a un número determinado de tratamientos.

La FIG. 9 ilustra un ejemplo de comparación en la asignación de tratamientos entre la salida del servidor de muestreo de tratamientos y la salida de una técnica de asignación aleatoria.

La FIG. 10 ilustra una visión general de las ubicaciones de muestreo seleccionadas por el servidor de muestreo de tratamiento con respecto a las ubicaciones de muestreo candidatas.

La FIG. 11 ilustra un ejemplo de procedimiento realizado por el servidor de muestreo de tratamiento para seleccionar ubicaciones para el muestreo de tratamiento.

DESCRIPCIÓN DETALLADA

En la siguiente descripción, a efectos explicativos, se exponen numerosos detalles específicos con el fin de proporcionar una comprensión completa de la presente divulgación. Será evidente, sin embargo, que las realizaciones se pueden practicar sin estos detalles específicos. En otros casos, estructuras y dispositivos bien conocidos se muestran en forma de diagrama de bloques para evitar oscurecer innecesariamente la presente divulgación. Las realizaciones se describen en secciones de acuerdo con el siguiente esquema:

1. VISIÓN GENERAL

2. EJEMPLO DE SISTEMA INFORMÁTICO DE INTELIGENCIA AGRÍCOLA

2.1. RESUMEN ESTRUCTURAL

2.2. RESUMEN DEL PROGRAMA DE SOLICITUD

2.3. INTRODUCCIÓN DE DATOS EN EL SISTEMA INFORMÁTICO

2.4 RESUMEN DEL PROCEDIMIENTO-FORMACIÓN DEL MODELO AGRONÓMICO

2.5 SELECCIÓN DEL LUGAR PARA EL MUESTREO DEL TRATAMIENTO

2.6 EJEMPLO DE APLICACIÓN: DESCRIPCIÓN GENERAL DEL HARDWARE

3. DESCRIPCIÓN FUNCIONAL

3.1 GENERACIÓN DE DATOS DE CAMPO

3.2 DISTRIBUCIÓN DE LOS POLÍGONOS DE TRATAMIENTO ENTRE LOS TRATAMIENTOS 3.3 SELECCIÓN DE LOS LUGARES DE TRATAMIENTO DENTRO DE LOS POLÍGONOS DE TRATAMIENTO

3.4 EJEMPLOS DE DATOS Y PROCEDIMIENTOS

1. VISIÓN GENERAL

En una realización, se divulga un procedimiento implementado por ordenador de selección de ubicaciones en un campo para el muestreo de tratamiento, y puede implementarse en diversas realizaciones utilizando un ordenador servidor, un procedimiento servidor o programas para otros ordenadores. El procedimiento comprende la recepción, por parte de un procesador, de datos de entrada que incluyen un número T de tratamientos aplicados a un campo, un número L de ubicaciones de tratamiento para cada tratamiento, una lista de polígonos de tratamiento dentro del campo, y un mapa para el campo que indica uno o más valores de un conjunto de parámetros de diseño correspondientes a factores ambientales que afectan a los tratamientos del campo para cada una de una pluralidad de ubicaciones en el campo. El procedimiento también comprende la determinación de un número de categorías para cada uno del conjunto de parámetros de diseño. El procedimiento también comprende computar, por el procesador, un índice de clase de ambiente para cada uno de un grupo de ubicaciones en la lista de polígonos de tratamiento basado en el correspondiente uno o más valores del conjunto de parámetros de diseño, computando el índice de clase de ambiente que comprende identificar una categoría para cada uno del conjunto de parámetros de diseño desde el correspondiente número de categorías basado en uno o más valores del conjunto de parámetros de diseño para la ubicación en el mapa. El procedimiento también comprende distribuir la lista de polígonos de tratamiento a los T tratamientos basándose en los índices de clase de ambiente calculados; y seleccionar, para cada uno de los T tratamientos, L ubicaciones de tratamiento del grupo de ubicaciones en los polígonos de tratamiento distribuidos al tratamiento. Además, el procedimiento comprende provocar la visualización de información relativa a las ubicaciones de tratamiento seleccionadas; y generar y enviar una o más secuencias de comandos a un controlador de aplicación para controlar un parámetro de funcionamiento de un vehículo o implemento agrícola para el muestreo de tratamiento en las ubicaciones de tratamiento seleccionadas.

Las realizaciones aportan beneficios en varios contextos diferentes. Por ejemplo, para desarrollar modelos digitales de procedimientos agrícolas implementados por ordenador, tales como modelos para predecir los niveles de nitrógeno en el suelo, se pueden realizar experimentos de tratamiento altamente controlados en un campo para recopilar suficientes datos de combinaciones únicas de tratamiento y factores medioambientales. En concreto, el procedimiento de predicción de los niveles de nitrógeno en el suelo podría implicar la construcción de un modelo inicial, la realización de ensayos de nitrógeno para diferentes combinaciones de suelo, clima o condiciones de gestión, la ejecución del modelo inicial en las mismas condiciones, la comparación del resultado del modelo con el resultado medido de los ensayos de nitrógeno para calibrar el modelo inicial, y la generación de un modelo final para producir predicciones que estén más cerca de los valores medidos.

Se describen un procedimiento de muestreo de tratamientos y un sistema informático que pueden programarse para seleccionar ubicaciones en un campo para el muestreo de tratamientos. Típicamente, se van a realizar múltiples tratamientos en ciertas regiones dentro de un campo, que se denominarán polígonos de tratamiento en lo sucesivo. Por ejemplo, cada polígono de tratamiento puede corresponder a la unidad contigua más pequeña de un campo sometido a prácticas de gestión uniformes y prescritas. Los polígonos de tratamiento pueden representarse y definirse en un ordenador mediante conjuntos de datos digitales almacenados que identifican vértices y aristas que, en combinación, cuando se visualizan gráficamente, forman polígonos cerrados. Dado un mapa geográfico que indica valores de factores ambientales, que corresponden a parámetros de modelización que afectan a la salida de un modelo de un procedimiento agrícola, para ciertas ubicaciones dentro de los polígonos de tratamiento, las realizaciones pueden programarse para identificar un grupo distinto de ubicaciones dentro de los polígonos de tratamiento que cubrirían una amplia gama de valores de parámetros de modelización para cada uno de los tratamientos. En lo sucesivo, los parámetros de modelización se denominarán parámetros de diseño. Algunos ejemplos de parámetros de diseño son el nivel de materia orgánica del suelo ("SOM"), la capacidad de intercambio catiónico del suelo ("CEC"), el valor del pH del suelo o la elevación relativa a un nivel de base.

En algunas realizaciones, un sistema informático programado puede clasificar primero la condición del suelo en diferentes lugares de interés dentro de los polígonos de tratamiento. Específicamente, para cada parámetro de diseño de interés, el sistema informático programado puede crear categorías basadas en un intervalo global para el parámetro de diseño y un indicador de sensibilidad de la salida del modelo a cambios unitarios en el parámetro de diseño. A continuación, para cada lugar de interés, el sistema informático programado puede realizar una clasificación cruzada de las categorías para todos los parámetros de diseño y etiquetar el resultado como un índice de clase ambiental o, específicamente, un índice de estrato de clasificación cruzada ("CSI"), correspondiendo cada estrato a una combinación única de categorías respectivamente para los parámetros de diseño. A continuación, el sistema informático programado puede distribuir polígonos de tratamiento entre los tratamientos para maximizar el número de CSI únicos presentes en cada tratamiento. A continuación, el sistema informático programado puede seleccionar ubicaciones dentro de los polígonos de tratamiento distribuidos a cada tratamiento de nuevo para maximizar el número de CSI únicas presentes bajo el tratamiento. En concreto, para cada tratamiento, el sistema informático programado puede seleccionar en primer lugar un número de CSI únicas presentes bajo el tratamiento, que corresponde al número de muestras requeridas, y a continuación, para cada una de las CSI seleccionadas, seleccionar una localización asociada a la CSI.

La selección de ubicaciones para el muestreo de tratamientos utilizando estos enfoques tiene muchas ventajas técnicas. En primer lugar, se puede lograr una exploración significativa del espacio de parámetros y una amplia calibración de los modelos digitales implementados por ordenador de los procedimientos agrícolas y, por lo tanto, las realizaciones de la técnica divulgadas en el presente documento contribuyen a la precisión del modelado. En segundo lugar, los enfoques permiten una selección inteligente de los puntos de muestreo para una validación exhaustiva de los resultados de modelización en un tiempo limitado. En tercer lugar, el procedimiento programado y el sistema informático ofrecen flexibilidad para ajustar el rendimiento de salida aceptando diferentes ponderaciones para distintos parámetros de diseño como datos de entrada. En cuarto lugar, las realizaciones son altamente escalables, ya que generalmente no están limitadas por el tamaño o el alcance de los datos de entrada, que pueden incluir el número de tratamientos de interés, el número o el tamaño de los polígonos de tratamiento, o el número o la complejidad de los parámetros de diseño.

2. EJEMPLO DE SISTEMA INFORMÁTICO DE INTELIGENCIA AGRÍCOLA

2.1 RESUMEN ESTRUCTURAL

La FIG. 1 ilustra un ejemplo de sistema informático configurado para realizar las funciones descritas en el presente documento, en un ambiente de campo con otros aparatos con los que el sistema puede interoperar. En una realización, un usuario 102 es propietario, opera o posee un dispositivo 104 informático de gestión de campo en una ubicación de campo o asociado con una ubicación de campo, tal como un campo destinado a actividades agrícolas o una ubicación de gestión para uno o más campos agrícolas. El dispositivo 104 informático de gestión de campo está programado o configurado para proporcionar datos 106 de campo a un sistema 130 informático de inteligencia agrícola a través de una o más redes 109.

Ejemplos de datos 106 de campo: a) datos de identificación (por ejemplo, superficie en acres, nombre del campo, identificadores de campo, identificadores geográficos, identificadores de límites, identificadores de cultivo y cualquier otro dato adecuado que pueda utilizarse para identificar tierras agrícolas, tal como una unidad de tierras comunes (CLU), número de lote y manzana, número de parcela, coordenadas y límites geográficos, número de serie de la granja (FSN), número de granja, número de parcela, número de campo, sección, municipio y/o zona), b) datos de la cosecha (por ejemplo, tipo de cultivo, variedad de cultivo, rotación de cultivos, si el cultivo es ecológico, fecha de la cosecha, historial de producción real (APH), rendimiento esperado, rendimiento, precio de la cosecha, ingresos de la cosecha, humedad del grano, práctica de labranza e información sobre la estación anterior vegetativa), c) datos del suelo (por ejemplo, tipo, composición, pH, materia orgánica (OM), capacidad de intercambio catiónico (CEC)), d) datos de plantación (por ejemplo, fecha de plantación, tipo de semilla(s), madurez relativa (MR) de la(s) semilla(s) plantada(s), población de semillas), e) datos de fertilizantes (por ejemplo, tipo de nutriente (nitrógeno, fósforo, potasio), tipo de aplicación, fecha de aplicación, cantidad, fuente, procedimiento), f) datos sobre plaguicidas (por ejemplo, plaguicida, herbicida, fungicida, otra sustancia o mezcla de sustancias destinadas a ser utilizadas como fitorreguladores, defoliantes o desecantes, fecha de aplicación, cantidad, fuente, procedimiento), g) datos sobre riego (por ejemplo, fecha de aplicación, cantidad, fuente, procedimiento), h) datos meteorológicos (por ejemplo, precipitaciones, índice de precipitaciones, precipitaciones previstas, índice de escorrentía, región, temperatura, viento, previsión, presión, visibilidad, nubes, índice de calor, punto de rocío, humedad, profundidad de la nieve, calidad del aire, amanecer, atardecer) (i) datos de imágenes (por ejemplo, imágenes e información sobre el espectro luminoso procedentes de un sensor de un aparato agrícola, una cámara, un ordenador, un teléfono inteligente, una tableta, un vehículo aéreo no tripulado, aviones o un satélite), j) observaciones de exploración (fotos, vídeos, notas de forma libre, grabaciones de voz, transcripciones de voz, condiciones meteorológicas (temperatura, precipitaciones (actuales y a lo largo del tiempo), humedad del suelo, fase de crecimiento de los cultivos, velocidad del viento, humedad relativa, punto de rocío, capa negra)), y k) fuentes y bases de datos sobre suelos, semillas, fenología de los cultivos, informes sobre plagas y enfermedades, y predicciones.

Un ordenador 108 servidor de datos está acoplado comunicativamente al sistema 130 informático de inteligencia agrícola y está programado o configurado para enviar datos 110 externos al sistema 130 informático de inteligencia agrícola a través de la(s) red(es) 109. El ordenador 108 servidor de datos externos puede ser propiedad o estar operado por la misma persona jurídica o entidad que el sistema 130 informático de inteligencia agrícola, o por una persona o entidad diferente, tal como una agencia gubernamental, una organización no gubernamental (ONG) y/o un proveedor privado de servicios de datos. Algunos ejemplos de datos externos son los datos meteorológicos, los datos de imágenes, los datos del suelo o los datos estadísticos relativos al rendimiento de los cultivos, entre otros. Los datos 110 externos pueden consistir en el mismo tipo de información que los datos 106 de campo. En algunas realizaciones, los datos 110 externos son proporcionados por un servidor 108 de datos externo propiedad de la misma entidad que posee y/u opera el sistema 130 informático de inteligencia agrícola. Por ejemplo, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola puede incluir un servidor de datos centrado exclusivamente en un tipo de datos que, de otro modo, podrían obtenerse de fuentes de terceros, tal como los datos meteorológicos. En algunas realizaciones, un servidor 108 de datos externo puede estar incorporado dentro del sistema 130.

Un aparato 111 agrícola puede tener uno o más sensores 112 remotos fijados en el mismo, cuyos sensores están acoplados de forma comunicativa directa o indirectamente a través del aparato 111 agrícola al sistema 130 informático de inteligencia agrícola y están programados o configurados para enviar datos del sensor al sistema 130 informático de inteligencia agrícola. Ejemplos de aparatos 111 agrícolas incluyen tractores, cosechadoras, segadoras trilladoras, sembradoras, camiones, equipos de fertilización, vehículos aéreos no tripulados, y cualquier otro elemento de maquinaria física o hardware, típicamente maquinaria móvil, y que puede ser utilizado en tareas asociadas con la agricultura. En algunas realizaciones, una sola unidad del aparato 111 puede comprender una pluralidad de sensores 112 que están acoplados localmente en una red en el aparato; la red de área de controlador (CAN) es un ejemplo de tal red que puede instalarse en cosechadoras o cosechadoras. El controlador 114 de aplicación está acoplado comunicativamente al sistema 130 informático de inteligencia agrícola a través de la(s) red(es) 109 y está programado o configurado para recibir una o más secuencias de comandos para controlar un parámetro operativo de un vehículo o implemento agrícola desde el sistema 130 informático de inteligencia agrícola. Por ejemplo, se puede utilizar una interfaz de bus de red de área de controlador (CAN) para permitir las comunicaciones desde el sistema 130 informático de inteligencia agrícola al aparato 111 agrícola, tal como se utiliza el CLIMATE FIELD VIEW DRIVE, disponible en The Climate Corporation, San Francisco, California. Los datos del sensor pueden consistir en el mismo tipo de información que los datos 106 de campo. En algunas realizaciones, los sensores 112 remotos pueden no estar fijados a un aparato 111 agrícola, sino que pueden estar situados remotamente en el campo y pueden comunicarse con la red 109.

El aparato 111 puede comprender un ordenador 115 de cabina que está programado con una aplicación de cabina, que puede comprender una versión o variante de la aplicación móvil para el dispositivo 104 que se describe con más detalle en otras secciones del presente documento. En una realización, el ordenador 115 de cabina comprende un ordenador compacto, a menudo un ordenador del tamaño de una tableta o un smartphone, con una pantalla gráfica, tal como una pantalla en color, que se monta dentro de la cabina del operador del aparato 111. El ordenador 115 de cabina puede implementar algunas o todas las operaciones y funciones que se describen más adelante en el presente documento para el dispositivo 104 de ordenador móvil.

La(s) red(es) 109 representa(n) ampliamente cualquier combinación de una o más redes de comunicación de datos, incluyendo redes de área local, redes de área amplia, internetworks o internets, utilizando cualquiera de los enlaces alámbricos o inalámbricos, incluyendo enlaces terrestres o satelitales. La(s) red(es) puede(n) implementarse mediante cualquier medio o mecanismo que permita el intercambio de datos entre los diversos elementos de la FIG. 1. Los distintos elementos de la FIG. 1 también pueden tener enlaces de comunicación directos (por cable o inalámbricos). Los sensores 112, el controlador 114, el ordenador 108 servidor de datos externos, y otros elementos del sistema comprenden cada uno una interfaz compatible con la(s) red(es) 109 y están programados o configurados para utilizar protocolos estandarizados para la comunicación a través de las redes tales como TCP/IP, Bluetooth, protocolo CAN y protocolos de capa superior tales como HTTP, TLS, y similares.

El sistema 130 informático de inteligencia agrícola está programado o configurado para recibir datos 106 de campo del dispositivo 104 informático de gestión de campo, datos 110 externos del ordenador 108 del servidor de datos externo y datos de sensor del sensor 112 remoto. El sistema 130 informático de inteligencia agrícola puede configurarse además para alojar, utilizar o ejecutar uno o más programas informáticos, otros elementos de software, lógica programada digitalmente tal como FPGAs o ASICs, o cualquier combinación de los mismos para realizar la traducción y almacenamiento de valores de datos, la construcción de modelos digitales de uno o más cultivos en uno o más campos, la generación de recomendaciones y notificaciones, y la generación y envío de scripts al controlador 114 de aplicación, de la manera descrita más adelante en otras secciones de esta divulgación.

En una realización, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola está programado con o comprende una capa 112 de comunicación, una capa 134 de presentación, una capa 140 de gestión de datos, una capa 150 de hardware/virtualización y un repositorio 160 de datos de modelos y campos. "Capa", en este contexto, se refiere a cualquier combinación de circuitos electrónicos de interfaz digital, microcontroladores, firmware tales como controladores, y/o programas informáticos u otros elementos de software.

La capa 112 de comunicación puede programarse o configurarse para realizar funciones de interfaz de entrada/salida, incluido el envío de solicitudes al dispositivo 104 informático de gestión de campo, al ordenador 108 de servidor de datos externos y al sensor 112 remoto para obtener datos de campo, datos externos y datos del sensor, respectivamente. La capa 112 de comunicación puede estar programada o configurada para enviar los datos recibidos al repositorio 160 de datos de campo y modelo para ser almacenados como datos 106 de campo.

La capa 134 de presentación puede programarse o configurarse para generar una interfaz gráfica de usuario (GUI) que se mostrará en el dispositivo 104 informático de gestión de campo, el ordenador 115 de cabina u otros ordenadores que estén acoplados al sistema 130 a través de la red 109. La GUI puede incluir controles para introducir datos que se enviarán al sistema 130 informático de inteligencia agrícola, generar solicitudes de modelos y/o recomendaciones, y/o mostrar recomendaciones, notificaciones, modelos y otros datos de campo.

La capa 140 de gestión de datos puede estar programada o configurada para gestionar operaciones de lectura y operaciones de escritura que involucren al repositorio 160 y otros elementos funcionales del sistema, incluyendo consultas y conjuntos de resultados comunicados entre los elementos funcionales del sistema y el repositorio. Ejemplos de capa 140 de gestión de datos incluyen JDBC, código de interfaz de servidor SQL, y/o código de interfaz HADOOP, entre otros. El repositorio 160 puede comprender una base de datos. Tal y como se utiliza en el presente documento, el término "base de datos" puede referirse a un conjunto de datos, a un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) o a ambos. Tal y como se utiliza en el presente documento, una base de datos puede comprender cualquier colección de datos, incluyendo bases de datos jerárquicas, bases de datos relacionales, bases de datos de archivos planos, bases de datos relacionales de objetos, bases de datos orientadas a objetos y cualquier otra colección estructurada de registros o datos que se almacene en un sistema informático. Algunos ejemplos de RDBMS son, entre otros, las bases de datos ORACLE®, MYSQL, IBM® DB2, MICROSOFT® SQL SERVER, SYBASE®, y POSTGRESQL No obstante, puede utilizarse cualquier base de datos que permita los sistemas y procedimientos descritos en el presente documento.

Cuando los datos 106 de campo no se proporcionan directamente al sistema informático de inteligencia agrícola a través de una o más máquinas agrícolas o dispositivos de máquinas agrícolas que interactúan con el sistema informático de inteligencia agrícola, se puede solicitar al usuario a través de una o más interfaces de usuario en el dispositivo de usuario (servido por el sistema informático de inteligencia agrícola) que introduzca dicha información. En una realización de ejemplo, el usuario puede especificar los datos de identificación accediendo a un mapa en el dispositivo de usuario (servido por el sistema informático de inteligencia agrícola) y seleccionando CLU específicas que se han mostrado gráficamente en el mapa. En una realización alternativa, el usuario 102 puede especificar los datos de identificación accediendo a un mapa en el dispositivo de usuario (servido por el sistema 130 informático de inteligencia agrícola) y dibujando los límites del campo sobre el mapa. Dicha selección de CLU o dibujos de mapas representan identificadores geográficos. En realizaciones alternativas, el usuario puede especificar los datos de identificación accediendo a los datos de identificación del campo (proporcionados como archivos de forma o en un formato similar) de la U. S. Department of Agriculture Farm Service Agency u otra fuente a través del dispositivo del usuario y proporcionando dichos datos de identificación del campo al sistema informático de inteligencia agrícola.

En una realización de ejemplo, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola está programado para generar y hacer que se muestre una interfaz gráfica de usuario que comprende un gestor de datos para la introducción de datos. Una vez identificados uno o más campos mediante los procedimientos descritos anteriormente, el gestor de datos puede proporcionar uno o más artilugios de interfaz gráfica de usuario que, cuando se seleccionan, pueden identificar cambios en el campo, el suelo, los cultivos, la labranza o las prácticas de nutrientes. El gestor de datos puede incluir una vista de línea de tiempo, una vista de hoja de cálculo y/o uno o más programas editables.

La FIG. 5 muestra un ejemplo de una vista de línea de tiempo para la introducción de datos. Utilizando la pantalla representada en la FIG. 5, un ordenador de usuario puede introducir una selección de un campo particular y una fecha particular para la adición de evento. Los eventos representados en la parte superior de la línea de tiempo pueden incluir Nitrógeno, Plantación, Prácticas y Suelo. Para añadir un evento de aplicación de nitrógeno, un ordenador de usuario puede proporcionar la entrada para seleccionar la pestaña de nitrógeno. El ordenador del usuario puede entonces seleccionar una ubicación en la línea de tiempo para un campo en particular con el fin de indicar una aplicación de nitrógeno en el campo seleccionado. En respuesta a la recepción de una selección de una ubicación en la línea de tiempo para un campo en particular, el gestor de datos puede mostrar una superposición de entrada de datos, permitiendo que el ordenador del usuario introduzca datos relativos a las aplicaciones de nitrógeno, procedimientos de plantación, aplicación del suelo, procedimientos de labranza, prácticas de riego, u otra información relacionada con el campo en particular. Por ejemplo, si un ordenador de usuario selecciona una porción de la línea de tiempo e indica una aplicación de nitrógeno, entonces la superposición de entrada de datos puede incluir campos para introducir una cantidad de nitrógeno aplicado, una fecha de aplicación, un tipo de fertilizante utilizado y cualquier otra información relacionada con la aplicación de nitrógeno.

En una realización, el gestor de datos proporciona una interfaz para crear uno o más programas. "Programa", en este contexto, se refiere a un conjunto de datos relativos a aplicaciones de nitrógeno, procedimientos de plantación, aplicación al suelo, procedimientos de labranza, prácticas de riego u otra información que puede estar relacionada con uno o más campos, y que puede almacenarse en un almacenamiento digital de datos para su reutilización como conjunto en otras operaciones. Una vez creado un programa, puede aplicarse conceptualmente a uno o más campos y las referencias al programa pueden almacenarse en soporte digital en asociación con los datos que identifican los campos. Así, en lugar de introducir manualmente datos idénticos relativos a las mismas aplicaciones de nitrógeno para múltiples campos diferentes, un ordenador de usuario puede crear un programa que indique una aplicación particular de nitrógeno y luego aplicar el programa a múltiples campos diferentes. Por ejemplo, en la vista de la línea de tiempo de la FIG. 5, las dos líneas de tiempo superiores tienen seleccionado el programa "Otoño aplicado", que incluye una aplicación de 150 lbs N/ac a principios de abril. El gestor de datos puede proporcionar una interfaz para editar un programa. En una realización, cuando se edita un programa en particular, se edita cada campo que ha seleccionado el programa en particular. Por ejemplo, en la FIG. 5, si el programa "Otoño aplicado" es editado para reducir la aplicación de nitrógeno a 130 lbs N/ac, los dos campos superiores pueden ser actualizados con una aplicación reducida de nitrógeno basada en el programa editado.

En una realización, en respuesta a la recepción de ediciones en un campo que tiene un programa seleccionado, el gestor de datos elimina la correspondencia del campo con el programa seleccionado. Por ejemplo, si se añade una aplicación de nitrógeno al campo superior en la FIG. 5, la interfaz puede actualizarse para indicar que el programa "Caída aplicada" ya no se aplica al campo superior. Mientras que la aplicación de nitrógeno a principios de abril podría mantenerse, las actualizaciones del programa "Aplicado en otoño" no alterarían la aplicación de nitrógeno en abril.

La FIG. 6 muestra un ejemplo de hoja de cálculo para la introducción de datos. Utilizando la pantalla representada en la FIG. 6, un usuario puede crear y editar información para uno o más campos. El gestor de datos puede incluir hojas de cálculo para introducir información relativa al nitrógeno, la plantación, las prácticas y el suelo, tal y como se muestra en la FIG. 6. Para editar una entrada concreta, un ordenador de usuario puede seleccionar la entrada concreta en la hoja de cálculo y actualizar los valores. Por ejemplo, la FIG. 6 muestra una actualización en curso de un valor de rendimiento objetivo para el segundo campo. Además, un ordenador de usuario puede seleccionar uno o más campos para aplicar uno o más programas. En respuesta a la recepción de una selección de un programa para un campo en particular, el gestor de datos puede completar automáticamente las entradas para el campo en particular basándose en el programa seleccionado. Al igual que con la vista de la línea temporal, el gestor de datos puede actualizar las entradas de cada campo asociado a un programa concreto en respuesta a la recepción de una actualización del programa. Además, el gestor de datos puede eliminar la correspondencia del programa seleccionado con el campo en respuesta a la recepción de una edición de una de las entradas del campo.

En una realización, los datos de modelo y campo se almacenan en el repositorio 160 de datos de modelo y campo. Los datos modelo comprenden los modelos de datos creados para uno o varios campos. Por ejemplo, un modelo de cultivo puede incluir un modelo construido digitalmente del desarrollo de un cultivo en uno o más campos. "Modelo", en este contexto, se refiere a un conjunto electrónico almacenado digitalmente de instrucciones ejecutables y valores de datos, asociados entre sí, que son capaces de recibir y responder a una llamada programática u otra llamada digital, invocación o solicitud de resolución basada en valores de entrada especificados, para producir uno o más valores de salida almacenados que pueden servir como base de recomendaciones implementadas por ordenador, visualizaciones de datos de salida o control de máquinas, entre otras cosas. Los expertos en la técnica consideran conveniente expresar los modelos mediante ecuaciones matemáticas, pero esa forma de expresión no limita los modelos en el presente documento divulgados a conceptos abstractos, sino que cada modelo tiene una aplicación práctica en un ordenador en forma de instrucciones ejecutables almacenadas y datos que implementan el modelo utilizando el ordenador. El modelo puede incluir un modelo de eventos pasados en uno o más campos, un modelo del estado actual de uno o más campos, y/o un modelo de eventos previstos en uno o más campos. Los datos de modelos y campos pueden almacenarse en estructuras de datos en memoria, en filas de una tabla de base de datos, en archivos planos u hojas de cálculo, o en otras formas de datos digitales almacenados.

En algunas realizaciones, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola está programado con o comprende un ordenador o procedimiento servidor de muestreo de tratamiento ("servidor") 170. En una realización, cada componente del servidor 170 comprende un conjunto de una o más páginas de memoria principal, como RAM, en el sistema 130 informático de inteligencia agrícola en el que se han cargado instrucciones ejecutables y que cuando se ejecutan hacen que el sistema informático de inteligencia agrícola realice las funciones u operaciones que se describen en el presente documento con referencia a dichos módulos. Por ejemplo, el componente 172 de asignación de región puede comprender un conjunto de páginas en RAM que contienen instrucciones que cuando se ejecutan hacen que se realicen las funciones de modelado de nutrientes que se describen en el presente documento. Las instrucciones pueden estar en código ejecutable por máquina en el conjunto de instrucciones de una CPU y pueden haber sido compiladas basándose en código fuente escrito en JAVA, C, C++, OBJECTIVE-C, o cualquier otro lenguaje o ambiente de programación legible por humanos, solo o en combinación con secuencias de comando en JAVASCRIPT, otros lenguajes de secuenciado de comando y otros textos fuente de programación. El término "páginas" se refiere en general a cualquier región de la memoria principal y la terminología específica utilizada en un sistema puede variar en función de la arquitectura de la memoria o del procesador. En otra realización, cada uno de los componentes en el servidor 170 también puede representar uno o más archivos o proyectos de código fuente que se almacenan digitalmente en un dispositivo de almacenamiento masivo como RAM no volátil o almacenamiento en disco, en el sistema 130 informático de inteligencia agrícola o un sistema de repositorio separado, que cuando se compilan o interpretan causan la generación de instrucciones ejecutables que cuando se ejecutan causan que el sistema informático de inteligencia agrícola realice las funciones u operaciones que se describen en el presente documento con referencia a esos módulos. En otras palabras, la figura de dibujo puede representar la forma en que los programadores o desarrolladores de software organizan y disponen el código fuente para su posterior compilación en un ejecutable, o interpretación en bytecode o equivalente, para su ejecución por el sistema 130 informático de inteligencia agrícola.

La capa 150 de hardware/virtualización comprende una o más unidades centrales de procesamiento (CPUs), controladores de memoria y otros dispositivos, componentes o elementos de un sistema informático, tales como memoria volátil o no volátil, almacenamiento no volátil tal como disco, y dispositivos o interfaces de I/O como se ilustra y describe, por ejemplo, en relación con la FIG. 4. La capa 150 también puede comprender instrucciones programadas que están configuradas para soportar virtualización, contenedorización u otras tecnologías.

Para ilustrar un ejemplo claro, la FIG. 1 muestra un número limitado de instancias de ciertos elementos funcionales. Sin embargo, en otras realizaciones, puede haber cualquier número de tales elementos. Por ejemplo, las realizaciones pueden utilizar miles o millones de diferentes dispositivos 104 informáticos móviles asociados a diferentes usuarios. Además, el sistema 130 y/o el ordenador 108 servidor de datos externos pueden implementarse utilizando dos o más procesadores, núcleos, grupos o instancias de máquinas físicas o máquinas virtuales, configurados en una ubicación discreta o coubicados con otros elementos en un centro de datos, instalación de computación compartida o instalación de computación en la nube.

2,2. RESUMEN DEL PROGRAMA DE SOLICITUD

En una realización, la implementación de las funciones descritas en el presente documento utilizando uno o más programas de ordenador u otros elementos de software que se cargan y ejecutan utilizando uno o más ordenadores de propósito general hará que los ordenadores de propósito general se configuren como una máquina particular o como un ordenador especialmente adaptado para realizar las funciones descritas en el presente documento. Además, cada uno de los diagramas de flujo que se describen más adelante en el presente documento puede servir, solo o en combinación con las descripciones de procedimientos y funciones en prosa en el presente documento, como algoritmos, planes o instrucciones que pueden utilizarse para programar un ordenador o lógica para implementar las funciones que se describen. En otras palabras, todo el texto en prosa y todas las figuras de los dibujos, en conjunto, pretenden proporcionar la divulgación de algoritmos, planes o instrucciones que son suficientes para permitir que una persona experta programe un ordenador para realizar las funciones que se describen en el presente documento, en combinación con la habilidad y el conocimiento de dicha persona dado el nivel de habilidad que es apropiado para las invenciones y divulgaciones de este tipo.

En una realización, el usuario 102 interactúa con el sistema 130 informático de inteligencia agrícola utilizando el dispositivo 104 informático de gestión de campo configurado con un sistema operativo y uno o más programas de aplicación o apps; el dispositivo 104 informático de gestión de campo también puede interoperar con el sistema informático de inteligencia agrícola de forma independiente y automática bajo control de programa o control lógico y no siempre se requiere la interacción directa del usuario. El dispositivo 104 informático de gestión de campo representa uno o más teléfonos inteligentes, PDA, tabletas, ordenadores portátiles, ordenadores de sobremesa, estaciones de trabajo o cualquier otro dispositivo informático capaz de transmitir y recibir información y realizar las funciones descritas en el presente documento. El dispositivo 104 informático de gestión de campo puede comunicarse a través de una red mediante una aplicación móvil almacenada en el dispositivo 104 informático de gestión de campo y, en algunas realizaciones, el dispositivo puede acoplarse mediante un cable 113 o un conector al sensor 112 y/o al controlador 114. Un usuario 102 particular puede ser propietario, operar o poseer y utilizar, en conexión con el sistema 130, más de un dispositivo 104 informático de gestor de campo a la vez.

La aplicación móvil puede proporcionar funcionalidad del lado del cliente, a través de la red a uno o más dispositivos informáticos móviles. En una realización de ejemplo, el dispositivo 104 informático de gestión de campo puede acceder a la aplicación móvil a través de un navegador web o una aplicación o app cliente local. El dispositivo 104 informático de gestión de campo puede transmitir datos a, y recibir datos de, uno o más servidoresfront-end,utilizando protocolos o formatos basados en web como HTTP, XML y/o JSON, o protocolos específicos de la aplicación. En una realización de ejemplo, los datos pueden adoptar la forma de solicitudes e información de usuario introducida, como datos de campo, en el dispositivo informático móvil. En algunas realizaciones, la aplicación móvil interactúa con el hardware y el software de seguimiento de la ubicación en el dispositivo 104 informático de gestión de campo que determina la ubicación del dispositivo 104 informático de gestión de campo utilizando técnicas de seguimiento estándar tales como la multilateración de señales de radio, el sistema de posicionamiento global (GPS), los sistemas de posicionamiento WiFi u otros procedimientos de posicionamiento móvil. En algunos casos, los datos de ubicación u otros datos asociados con el dispositivo 104, el usuario 102 y/o la(s) cuenta(s) de usuario pueden obtenerse mediante consultas a un sistema operativo del dispositivo o solicitando a una aplicación del dispositivo que obtenga datos del sistema operativo.

En una realización, el dispositivo 104 informático de gestión de campos envía datos 106 de campo al sistema 130 informático de inteligencia agrícola que comprenden o incluyen, pero no se limitan a, valores de datos que representan uno o más de: una ubicación geográfica de uno o más campos, información de labranza para uno o más campos, cultivos plantados en uno o más campos y datos de suelo extraídos de uno o más campos. El dispositivo 104 informático de gestión de campo puede enviar datos 106 de campo en respuesta a la entrada del usuario 102 especificando los valores de datos para uno o más campos. Además, el dispositivo 104 informático de gestión de campo puede enviar automáticamente los datos 106 de campo cuando uno o más de los valores de datos estén disponibles para el dispositivo 104 informático de gestión de campo. Por ejemplo, el dispositivo 104 informático de gestión de campo puede estar acoplado de forma comunicativa al sensor 112 remoto y/o al controlador 114 de aplicación. En respuesta a la recepción de datos que indican que el controlador 114 de aplicación liberó agua en uno o más campos, el dispositivo 104 informático de gestión de campos puede enviar datos 106 de campo al sistema 130 informático de inteligencia agrícola indicando que se liberó agua en uno o más campos. Los datos 106 de campo identificados en esta divulgación pueden introducirse y comunicarse utilizando datos digitales electrónicos que se comunican entre dispositivos informáticos utilizando URL parametrizadas a través de HTTP, u otro protocolo de comunicación o mensajería adecuado.

Un ejemplo comercial de aplicación móvil es CLIMATE FIELD VIEW, disponible comercialmente en The Climate Corporation, San Francisco, California. La aplicación CLIMATE FIELD VIEW, u otras aplicaciones, pueden ser modificadas, ampliadas o adaptadas para incluir características, funciones y programación que no hayan sido divulgadas con anterioridad a la fecha de presentación de esta divulgación. En una realización, la aplicación móvil comprende una plataforma de software integrada que permite al agricultor tomar decisiones basadas en hechos para su explotación, ya que combina datos históricos sobre los campos del agricultor con cualquier otro dato que el agricultor desee comparar. Las combinaciones y comparaciones pueden realizarse en tiempo real y se basan en modelos científicos que proporcionan escenarios potenciales para permitir al agricultor tomar decisiones mejores y más informadas.

La FIG. 2 ilustra dos vistas de un ejemplo de organización lógica de conjuntos de instrucciones en la memoria principal cuando se carga una aplicación móvil de ejemplo para su ejecución. En la FIG. 2, cada elemento nombrado representa una región de una o más páginas de RAM u otra memoria principal, o uno o más bloques de almacenamiento en disco u otro almacenamiento no volátil, y las instrucciones programadas dentro de esas regiones. En una realización, en la vista (a), una aplicación 200 informática móvil comprende instrucciones 202 de ingestión-compartición de datos de cuentacampo, instrucciones 204 de visión general y alerta, instrucciones 206 de libro de mapas digitales, instrucciones 208 de semillas y plantación, instrucciones 210 de nitrógeno, instrucciones 212 meteorológicas, instrucciones 214 de salud del campo, e instrucciones 216 de rendimiento.

En una realización, una aplicación 200 informática móvil incluye instrucciones 202 de ingestión de datos de campos de cuentas que están programadas para recibir, traducir e ingresar datos de campo de sistemas de terceros mediante carga manual o API. Los tipos de datos pueden incluir límites de campo, mapas de rendimiento, mapas de plantación, resultados de pruebas de suelo, mapas de aplicación y/o zonas de gestión, entre otros. Los formatos de datos pueden incluir archivos shape, formatos de datos nativos de terceros y/o exportaciones del sistema de información de gestión de explotaciones agrícolas (FMIS), entre otros. La recepción de datos puede producirse mediante carga manual, correo electrónico con archivo adjunto, API externas que envían datos a la aplicación móvil o instrucciones que llaman a API de sistemas externos para introducir datos en la aplicación móvil. En una realización, la aplicación 200 informática móvil comprende una bandeja de entrada de datos. En respuesta a la recepción de una selección de la bandeja de entrada de datos, la aplicación 200 informática móvil puede mostrar una interfaz gráfica de usuario para cargar manualmente los archivos de datos e importar los archivos cargados a un gestor de datos.

En una realización, las instrucciones 206 del libro de mapas digitales comprenden capas de datos de mapas de campo almacenadas en la memoria del dispositivo y están programadas con herramientas de visualización de datos y notas de campo geoespaciales. De este modo, los agricultores tienen a mano información práctica para consultar, registrar y visualizar el rendimiento del campo. En una realización, las instrucciones 204 de alerta y resumen están programadas para proporcionar una visión de toda la operación de lo que es importante para el agricultor, y recomendaciones oportunas para tomar medidas o centrarse en problemas particulares Esto permite al agricultor centrarse en lo que necesita atención, ahorrar tiempo y preservar el rendimiento durante toda la temporada. En una realización, las instrucciones 208 de plantación y semilla están programadas para proporcionar herramientas para la selección de semillas, la colocación de híbridos y la creación de secuencias de comandos, incluyendo la creación de secuencias de comandos de tasa variable (VR), basándose en modelos científicos y datos empíricos. Esto permite a los agricultores maximizar el rendimiento o el retorno de la inversión mediante la optimización de la compra, la colocación y la población de semillas.

En una realización, las instrucciones 205 de generación de secuencias de comandos están programadas para proporcionar una interfaz para generar secuencias de comandos, incluyendo secuencias de comandos de fertilidad de tasa variable (VR). La interfaz permite a los agricultores crear secuencias de comandos para implementos de campo, tales como aplicaciones de nutrientes, plantación y riego. Por ejemplo, una interfaz de guión de plantación puede incluir herramientas para identificar un tipo de semilla para plantar. Al recibir una selección del tipo de semilla, la aplicación 200 informática móvil puede mostrar uno o más campos divididos en zonas de gestión, tales como las capas de datos de mapas de campo creadas como parte de las instrucciones 206 del libro de mapas digitales. En una realización, las zonas de gestión comprenden zonas de suelo junto con un panel que identifica cada zona de suelo y un nombre de suelo, textura, drenaje para cada zona, u otros datos de campo. La aplicación 200 informática móvil también puede mostrar herramientas para editar o crear tales, como herramientas gráficas para dibujar zonas de gestión, tales como zonas de suelo, sobre un mapa de uno o más campos. Los procedimientos de plantación pueden aplicarse a todas las zonas de gestión o a diferentes subconjuntos de zonas de gestión. Cuando se crea una secuencia de comandos, la aplicación 200 informática móvil puede hacer que la secuencia de comandos esté disponible para su descarga en un formato legible por un controlador de aplicación, tal como un formato archivado o comprimido. Además, y/o alternativamente, una secuencia de comandos puede ser enviada directamente al ordenador 115 de cabina desde la aplicación 200 informática móvil y/o cargada en uno o más servidores de datos y almacenado para su uso posterior.

En una realización, las instrucciones 210 de nitrógeno están programadas para proporcionar herramientas para informar las decisiones de nitrógeno mediante la visualización de la disponibilidad de nitrógeno para los cultivos. Esto permite a los agricultores maximizar el rendimiento o el retorno de la inversión mediante la aplicación optimizada de nitrógeno durante la temporada. Ejemplos de funciones programadas incluyen la visualización de imágenes tales como imágenes SSURGO para permitir el dibujo de zonas de aplicación y/o imágenes generadas a partir de datos del suelo del subcampo, tales como datos obtenidos de sensores, a una alta resolución espacial (tan finos como 10 metros o más pequeños debido a su proximidad al suelo); carga de zonas existentes definidas por el cultivador; proporcionar un gráfico de aplicación y/o un mapa para permitir el ajuste de la(s) aplicación(es) de nitrógeno a través de múltiples zonas; salida de scripts para controlar la maquinaria; herramientas para la entrada y ajuste masivo de datos; y/o mapas para la visualización de datos, entre otros. "Introducción masiva de datos", en este contexto, puede significar introducir datos una vez y luego aplicar los mismos datos a múltiples campos que se han definido en el sistema; los datos de ejemplo pueden incluir datos de aplicación de nitrógeno que son los mismos para muchos campos del mismo cultivador, pero dicha introducción masiva de datos se aplica a la introducción de cualquier tipo de datos de campo en la aplicación 200 informática móvil. Por ejemplo, las instrucciones 210 de nitrógeno pueden ser programadas para aceptar definiciones de programas de plantación y prácticas de nitrógeno y para aceptar entradas de usuario que especifiquen aplicar esos programas a través de múltiples campos. "Programas de plantación de nitrógeno", en este contexto, se refiere a un conjunto de datos almacenados y nombrados que asocian: un nombre, código de color u otro identificador, una o más fechas de aplicación, tipos de material o producto para cada una de las fechas y cantidades, procedimiento de aplicación o incorporación tal como inyectado o acuchillado, y/o cantidades o tasas de aplicación para cada una de las fechas, cultivo o híbrido objeto de la aplicación, entre otros. "Programas de prácticas de nitrógeno", en este contexto, se refiere a un conjunto de datos almacenados y nombrados que asocian: un nombre de prácticas; un cultivo anterior; un sistema de labranza; una fecha de labranza principal; uno o más sistemas de labranza anteriores que se utilizaron; uno o más indicadores de tipo de aplicación, tal como el estiércol, que se utilizaron. Las instrucciones 210 de nitrógeno también pueden programarse para generar y hacer que se muestre un gráfico de nitrógeno, que indica las proyecciones de uso del nitrógeno especificado por parte de la planta y si se predice un excedente o un déficit; en algunas realizaciones, diferentes indicadores de color pueden señalar una magnitud de excedente o una magnitud de déficit. En una realización, un gráfico de nitrógeno comprende una visualización gráfica en un dispositivo de visualización de ordenador que comprende una pluralidad de filas, cada fila asociada con e identificando un campo; datos que especifican qué cultivo está plantado en el campo, el tamaño del campo, la ubicación del campo, y una representación gráfica del perímetro del campo; en cada fila, una línea de tiempo por mes con indicadores gráficos que especifican cada aplicación de nitrógeno y cantidad en puntos correlacionados con nombres de meses; e indicadores numéricos y/o de color de excedente o déficit, en los cuales el color indica magnitud.

En una realización, el gráfico de nitrógeno puede incluir una o más características de entrada del usuario, tales como diales o barras deslizantes, para cambiar dinámicamente los programas de plantación y prácticas de nitrógeno para que un usuario pueda optimizar su gráfico de nitrógeno. El usuario puede entonces utilizar su gráfico de nitrógeno optimizado y los programas de plantación y prácticas de nitrógeno relacionados para implementar una o más secuencias de comandos, incluyendo secuencias de comandos de fertilidad de tasa variable (VR). Las instrucciones 210 de nitrógeno también pueden ser programadas para generar y hacer que se muestre un mapa de nitrógeno, el cual indica proyecciones del uso del nitrógeno especificado por parte de la planta y si se predice un excedente o un déficit; en algunas realizaciones, diferentes indicadores de color pueden señalar una magnitud de excedente o una magnitud de déficit. El mapa de nitrógeno puede mostrar proyecciones del uso de las plantas del nitrógeno especificado y si se predice un excedente o un déficit para diferentes momentos en el pasado y en el futuro (tal como diario, semanal, mensual o anual) utilizando indicadores numéricos y/o coloreados de excedente o déficit, en los que el color indica la magnitud. En una realización, el mapa de nitrógeno puede incluir una o más características de entrada del usuario, tales como diales o barras deslizantes, para cambiar dinámicamente los programas de plantación y prácticas de nitrógeno para que un usuario pueda optimizar su mapa de nitrógeno, como para obtener una cantidad preferida de excedente a déficit. El usuario puede entonces utilizar su mapa de nitrógeno optimizado y los programas de plantación y prácticas de nitrógeno relacionados para implementar uno o más scripts, incluyendo secuencias de comando de fertilidad de tasa variable (VR). En otras realizaciones, se podrían utilizar instrucciones similares a las instrucciones 210 de nitrógeno para la aplicación de otros nutrientes (tal como el fósforo y el potasio), la aplicación de pesticidas y los programas de riego.

En una realización, las instrucciones 212meteorológicasestán programadas para proporcionar datos meteorológicos recientes específicos del campo e información meteorológica prevista. Esto permite a los cultivadores ahorrar tiempo y disponer de una pantalla integrada eficaz en lo que respecta a las decisiones operativas diarias.

En una realización, las instrucciones 214 de sanidad del campo están programadas para proporcionar imágenes de teledetección oportunas que destaquen la variación de los cultivos en la temporada y los posibles problemas. Ejemplos de funciones programadas incluyen la comprobación de nubes, para identificar posibles nubes o sombras de nubes; la determinación de índices de nitrógeno basados en imágenes de campo; la visualización gráfica de capas de exploración, incluyendo, por ejemplo, las relacionadas con la salud del campo, y la visualización y/o compartición de notas de exploración; y/o la descarga de imágenes de satélite de múltiples fuentes y la priorización de las imágenes para el cultivador, entre otras.

En una realización, las instrucciones 216 de rendimiento están programadas para proporcionar informes, análisis y herramientas de comprensión utilizando datos de la granja para la evaluación, comprensión y toma de decisiones. Esto permite al agricultor buscar mejores resultados para el año siguiente mediante conclusiones basadas en hechos sobre por qué el rendimiento de la inversión estaba en los niveles anteriores, y la comprensión de los factores que limitan el rendimiento. Las instrucciones 216 de rendimiento pueden programarse para comunicarse a través de la(s) red(es) 109 con programas analíticosback-endejecutados en el sistema 130 informático de inteligencia agrícola y/o en el ordenador 108 servidor de datos externos y configurados para analizar métricas como rendimiento, híbrido, población, SSURGO, pruebas de suelo o elevación, entre otras. Los informes y análisis programados pueden incluir el análisis de la variabilidad del rendimiento, la evaluación comparativa del rendimiento y otras métricas frente a otros cultivadores basándose en datos anónimos recopilados de muchos cultivadores, o datos para semillas y plantación, entre otros.

Las aplicaciones con instrucciones configuradas de este modo pueden implementarse para diferentes plataformas de dispositivos informáticos conservando la misma apariencia general de la interfaz de usuario. Por ejemplo, la aplicación móvil puede programarse para su ejecución en tabletas, teléfonos inteligentes u ordenadores servidor a los que se accede mediante navegadores en ordenadores cliente. Además, la aplicación móvil configurada para tabletas o teléfonos inteligentes puede proporcionar una experiencia de aplicación completa o una experiencia de aplicación de cabina que se adapte a las capacidades de visualización y procesamiento del ordenador 115 de cabina. Por ejemplo, refiriéndonos ahora a la vista (b) de la FIG. 2, en una realización una aplicación 220 informática de cabina puede comprender instrucciones 222 de mapas de cabina , instrucciones 224 de vista remota , instrucciones 226 de recogida y transferencia de datos , instrucciones 228 de alertas de máquina , instrucciones 230 de transferencia de secuencias de comando, e instrucciones 232 de exploración de cabina . La base de código para las instrucciones de la vista (b) puede ser la misma que para la vista (a) y los ejecutables que implementan el código pueden estar programados para detectar el tipo de plataforma en la que se están ejecutando y exponer, a través de una interfaz gráfica de usuario, sólo aquellas funciones que son apropiadas para una plataforma de cabina o plataforma completa. Este enfoque permite al sistema reconocer la experiencia de usuario claramente diferente que es apropiada para un ambiente en cabina y el ambiente tecnológico diferente de la cabina. Las instrucciones 222 de cabina de mapas pueden programarse para proporcionar vistas de mapas de campos, granjas o regiones que sean útiles para dirigir el funcionamiento de la máquina. Las instrucciones 224 de visualización remota pueden programarse para activar, gestionar y proporcionar vistas de la actividad de la máquina en tiempo real o casi real a otros dispositivos informáticos conectados al sistema 130 a través de redes inalámbricas, conectores o adaptadores por cable, y similares. Las instrucciones 226 de recogida y transferencia de datos pueden programarse para activar, gestionar y proporcionar la transferencia de los datos recogidos en los sensores y controladores al sistema 130 a través de redes inalámbricas, conectores o adaptadores por cable, y similares. Las instrucciones 228 de alertas de máquina pueden programarse para detectar problemas con las operaciones de la máquina o herramientas que están asociadas con la cabina y generar alertas al operador. Las instrucciones 230 de transferencia de secuencias de comandos pueden estar configuradas para transferir en secuencias de comandos de instrucciones que están configuradas para dirigir las operaciones de la máquina o la recopilación de datos. Las instrucciones 230 de cabina de exploración pueden programarse para mostrar alertas basadas en la ubicación e información recibida del sistema 130 basadas en la ubicación del aparato 111 agrícola o sensores 112 en el campo e ingerir, gestionar y proporcionar transferencia de observaciones de exploración basadas en la ubicación al sistema 130 basadas en la ubicación del aparato 111 agrícola o sensores 112 en el campo.

2,3. INTRODUCCIÓN DE DATOS EN EL SISTEMA INFORMÁTICO

En una realización, el ordenador 108 servidor de datos externos almacena datos 110 externos, incluyendo datos del suelo que representan la composición del suelo para el uno o más campos y datos meteorológicos que representan la temperatura y la precipitación en el uno o más campos. Los datos meteorológicos pueden incluir datos meteorológicos pasados y presentes, así como previsiones de datos meteorológicos futuros. En una realización, el ordenador 108 servidor de datos externos comprende una pluralidad de servidores alojados por diferentes entidades. Por ejemplo, un primer servidor puede contener datos sobre la composición del suelo, mientras que un segundo servidor puede incluir datos meteorológicos. Además, los datos de composición del suelo pueden almacenarse en varios servidores. Por ejemplo, un servidor puede almacenar datos que representen el porcentaje de arena, limo y arcilla en el suelo, mientras que un segundo servidor puede almacenar datos que representen el porcentaje de materia orgánica (MO) en el suelo.

En una realización, el sensor 112 remoto comprende uno o más sensores que están programados o configurados para producir una o más observaciones. Los sensores 112 remotos pueden ser sensores aéreos, tal como satélites, sensores de vehículos, sensores de equipos de plantación, sensores de labranza, sensores de aplicación de fertilizantes o insecticidas, sensores de cosechadoras y cualquier otro implemento capaz de recibir datos de uno o más campos. En una realización, el controlador 114 de aplicación está programado o configurado para recibir instrucciones del sistema 130 informático de inteligencia agrícola. El controlador 114 de aplicación también puede programarse o configurarse para controlar un parámetro de funcionamiento de un vehículo o implemento agrícola. Por ejemplo, un controlador de aplicación puede programarse o configurarse para controlar un parámetro de funcionamiento de un vehículo, tal como un tractor, un equipo de plantación, un equipo de labranza, un equipo de fertilizantes o insecticidas, un equipo cosechador u otros implementos agrícolas, tal como una válvula de agua. Otras realizaciones pueden utilizar cualquier combinación de sensores y controladores, de los cuales los siguientes son meramente ejemplos seleccionados.

El sistema 130 puede obtener o ingerir datos bajo el control 102 del usuario, de forma masiva a partir de un gran número de cultivadores que hayan aportado datos a un sistema de base de datos compartido. Esta forma de obtener datos puede denominarse "ingesta manual de datos", ya que una o más operaciones informáticas controladas por el usuario se solicitan o activan para obtener datos para su uso por el sistema 130. A modo de ejemplo, la aplicación CLIMATE FIELD VIEW, disponible comercialmente en The Climate Corporation, San Francisco, California, puede utilizarse para exportar datos al sistema 130 y almacenarlos en el repositorio 160.

Por ejemplo, los sistemas de control de semillas pueden controlar los componentes de la sembradora y obtener datos de plantación, incluyendo las señales de los sensores de semillas a través de un arnés de señales que comprende una red troncal CAN y conexiones punto a punto para el registro y/o diagnóstico. Los sistemas de monitorización de semillas pueden programarse o configurarse para mostrar el espaciado entre semillas, la población y otra información al usuario a través del ordenador 115 de cabina u otros dispositivos dentro del sistema 130. Los ejemplos se divulgan en la Patente de EE.UU. No. 8,738,243 y la Publicación de Patente de EE.UU. 20150094916,

Del mismo modo, los sistemas de control de rendimiento pueden contener sensores de rendimiento para los aparatos de la cosechadora que envían datos de medición de rendimiento al ordenador 115 de cabina u otros dispositivos dentro del sistema 130. Los sistemas de control de rendimiento pueden utilizar uno o más sensores 112 remotos para obtener mediciones de la humedad del grano en una cosechadora u otro tipo de cosechadora y transmitir estas mediciones al usuario a través del ordenador 115 de cabina u otros dispositivos dentro del sistema 130.

En una realización, los ejemplos de sensores 112 que pueden utilizarse con cualquier vehículo o aparato en movimiento del tipo descrito en el presente documento incluyen sensores cinemáticos y sensores de posición. Los sensores cinemáticos pueden comprender cualquiera de los sensores de velocidad, tal como los radares o los sensores de velocidad de las ruedas, acelerómetros o giroscopios. Los sensores de posición pueden incluir receptores o transceptores GPS, o aplicaciones cartográficas o de posición basadas en WiFi programadas para determinar la ubicación en función de los puntos de acceso WiFi cercanos, entre otros.

En una realización, los ejemplos de sensores 112 que pueden utilizarse con tractores u otros vehículos en movimiento incluyen sensores de velocidad del motor, sensores de consumo de combustible, contadores de área o contadores de distancia que interactúan con señales de GPS o radar, sensores de velocidad de PTO (toma de fuerza), sensores hidráulicos del tractor configurados para detectar parámetros hidráulicos tal como presión o flujo, y/o y velocidad de la bomba hidráulica, sensores de velocidad de rueda o sensores de deslizamiento de rueda. En una realización, ejemplos de controladores 114 que pueden ser utilizados con tractores incluyen controladores direccionales hidráulicos, controladores de presión, y/o controladores de flujo; controladores de velocidad de bomba hidráulica; controladores de velocidad o gobernadores; controladores de posición de enganche; o controladores de posición de rueda proporcionan dirección automática.

En una realización, los ejemplos de sensores 112 que pueden utilizarse con equipos de plantación de semillas tales como sembradoras, taladradoras o sembradoras neumáticas incluyen sensores de semillas, que pueden ser sensores ópticos, electromagnéticos o de impacto; sensores de fuerza descendente como pernos de carga, celdas de carga, sensores de presión; sensores de propiedades del suelo tales como sensores de reflectividad, sensores de humedad, sensores de conductividad eléctrica, sensores ópticos de residuos o sensores de temperatura; sensores de criterios de funcionamiento de los componentes, tales como sensores de profundidad de plantación, sensores de presión de cilindros de fuerza descendente, sensores de velocidad de discos de plantación, codificadores de motores de accionamiento de semillas, sensores de velocidad de sistemas transportadores de semillas o sensores de nivel de vacío; o sensores de aplicación de plaguicidas, tales como sensores ópticos u otros sensores electromagnéticos, o sensores de impacto. En una realización, los ejemplos de controladores 114 que pueden utilizarse con dicho equipo de plantación de semillas incluyen: controladores de plegado de la barra de herramientas, tales como controladores para válvulas asociadas con cilindros hidráulicos; controladores de fuerza descendente, tales como controladores para válvulas asociadas con cilindros neumáticos, bolsas de aire o cilindros hidráulicos, y programados para aplicar fuerza descendente a unidades de hilera individuales o a todo un bastidor de plantadora; controladores de profundidad de plantado, tales como actuadores lineales; controladores de dosificación, tales como motores eléctricos de accionamiento del contador de semillas, motores hidráulicos de accionamiento del contador de semillas o embragues de control de hileras; controladores de selección de híbridos, tales como motores de accionamiento de contadores de semillas u otros actuadores programados para permitir o impedir selectivamente que las semillas o una mezcla de aire y semillas entren o salgan de los contadores de semillas o de las tolvas centrales; controladores de dosificación, tales como motores eléctricos de accionamiento de contadores de semillas o motores hidráulicos de accionamiento de contadores de semillas; controladores de sistemas transportadores de semillas, tales como controladores para un motor de cinta transportadora de entrega de semillas; controladores de marcadores, tales como un controlador para un actuador neumático o hidráulico; o controladores de dosis de aplicación de pesticidas, tales como controladores de accionamiento de dosificación, controladores de tamaño de orificio o controladores de posición.

En una realización, los ejemplos de sensores 112 que pueden utilizarse con el equipo de labranza incluyen sensores de posición para herramientas tales como vástagos o discos; sensores de posición de herramientas para tales herramientas que están configurados para detectar profundidad, ángulo de banda o espaciado lateral; sensores de fuerza descendente; o sensores de fuerza de tiro. En una realización, los ejemplos de controladores 114 que pueden utilizarse con el equipo de labranza incluyen controladores de fuerza descendente o controladores de posición de la herramienta, tales como controladores configurados para controlar la profundidad de la herramienta, el ángulo de banda o el espaciado lateral.

En una realización, los ejemplos de sensores 112 que pueden utilizarse en relación con aparatos para aplicar fertilizantes, insecticidas, fungicidas y similares, como sistemas de fertilizantes de arranque en la sembradora, aplicadores de fertilizantes del subsuelo o pulverizadores de fertilizantes, incluyen: sensores de criterios del sistema de fluidos, tales como sensores de caudal o sensores de presión; sensores que indican qué válvulas del cabezal pulverizador o válvulas de la línea de fluidos están abiertas; sensores asociados a los depósitos, tales como sensores de nivel de llenado; sensores de la línea de suministro seccionales o de todo el sistema, o sensores de la línea de suministro específicos de una fila; o sensores cinemáticos, tales como acelerómetros dispuestos en los brazos pulverizadores. En una realización, ejemplos de controladores 114 que pueden ser utilizados con tales aparatos incluyen controladores de velocidad de la bomba; controladores de válvulas que están programados para controlar la presión, el flujo, la dirección, PWM y similares; o actuadores de posición, tales como para la altura de la pluma, la profundidad del subsolador, o la posición de la pluma.

En una realización, los ejemplos de sensores 112 que pueden utilizarse con las cosechadoras incluyen monitores de rendimiento, tales como medidores de tensión de placas de impacto o sensores de posición, sensores capacitivos de flujo, sensores de carga, sensores de peso o sensores de torque asociados con elevadores o sinfines, o sensores ópticos u otros sensores electromagnéticos de altura del grano; sensores de humedad del grano, tales como sensores capacitivos; sensores de pérdida de grano, incluyendo los sensores de impacto, ópticos o capacitivos; sensores de criterios de funcionamiento del cabezal, tales como los sensores de altura del cabezal, tipo de cabezal, separación de la placa de cubierta, velocidad del alimentador y velocidad del molinete; sensores de criterios de funcionamiento del separador, tales como los sensores de holgura del cóncavo, velocidad del rotor, holgura de la zapata o holgura del chaffer; sensores de posición, funcionamiento o velocidad del sinfín; o sensores de velocidad del motor. En una realización, los ejemplos de controladores 114 que pueden utilizarse con las cosechadoras incluyen controladores de criterios de funcionamiento del cabezal para elementos tales como la altura del cabezal, el tipo de cabezal, la separación de la placa de la cubierta, la velocidad del alimentador o la velocidad del molinete; controladores de criterios de funcionamiento del separador para características tales como la holgura del cóncavo, la velocidad del rotor, la holgura de la zapata o la holgura del chaffer; o controladores para la posición, el funcionamiento o la velocidad del sinfín.

En una realización, los ejemplos de sensores 112 que pueden utilizarse con los carros de grano incluyen sensores de peso o sensores de posición, funcionamiento o velocidad del sinfín En una realización, los ejemplos de controladores 114 que pueden utilizarse con los carros de grano incluyen controladores para la posición, funcionamiento o velocidad del sinfín.

En una realización, ejemplos de sensores 112 y controladores 114 pueden instalarse en aparatos de vehículos aéreos no tripulados (UAV) o "drones" Dichos sensores pueden incluir cámaras con detectores eficaces para cualquier intervalo del espectro electromagnético, incluyendo la luz visible, infrarroja, ultravioleta, infrarroja cercana (NIR) y similares; acelerómetros; altímetros; sensores de temperatura; sensores de humedad; sensores de tubo pitot u otros sensores de velocidad del aire o del viento; sensores de duración de la batería; o emisores de radar y aparatos de detección de energía de radar reflejada. Dichos controladores pueden incluir aparatos de guiado o control de motores, controladores de superficies de control, controladores de cámaras o controladores programados para encender, operar, obtener datos de, gestionar y configurar cualquiera de los sensores anteriores. Se divulgan ejemplos en la solicitud de patente de EE.UU. No. 14/831,165.

En una realización, los sensores 112 y los controladores 114 pueden fijarse al aparato de muestreo y medición del suelo que está configurado o programado para muestrear el suelo y realizar pruebas químicas del suelo, pruebas de humedad del suelo y otras pruebas relacionadas con el suelo Por ejemplo, el aparato divulgado en la Patente de EE.UU. No.

8,767,194 y la Patente de EE.UU. No. 8,712.148, No. 8,712.148,

En una realización, los sensores 112 y los controladores 114 pueden comprender dispositivos meteorológicos para supervisar las condiciones meteorológicas de los campos. Por ejemplo, puede utilizarse el aparato divulgado en la solicitud provisional de EE.UU No. 62/154,207, presentada el 29 de abril de 2015, la solicitud provisional de EE.UU No. 62/175.160, presentada el 12 de junio de 2015, la solicitud provisional de EE.UU No. 62/198.060, presentada el 28 de julio de 2015, y la solicitud provisional de EE.UU No. 62/220.852, presentada el 18 de septiembre de 2015.

2.4 RESUMEN DEL PROCEDIMIENTO-FORMACIÓN DEL MODELO AGRONÓMICO

En una realización, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola está programado o configurado para crear un modelo agronómico. En este contexto, un modelo agronómico es una estructura de datos en memoria del sistema 130 informático de inteligencia agrícola que comprende datos 106 de campo, tales como datos de identificación y datos de cosecha para uno o más campos. El modelo agronómico también puede incluir propiedades agronómicas calculadas que describan las condiciones que pueden afectar al crecimiento de uno o más cultivos en un campo, las propiedades del uno o más cultivos, o ambas. Además, un modelo agronómico puede comprender recomendaciones basadas en factores agronómicos tales como recomendaciones de cultivo, recomendaciones de riego, recomendaciones de plantación y recomendaciones de cosecha. Los factores agronómicos también pueden utilizarse para estimar uno o más resultados relacionados con el cultivo, como el rendimiento agronómico. El rendimiento agronómico de un cultivo es una estimación de la cantidad del cultivo que se produce o, en algunos ejemplos, los ingresos o beneficios obtenidos del cultivo producido.

En una realización, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola puede utilizar un modelo agronómico preconfigurado para calcular las propiedades agronómicas relacionadas con la ubicación recibida actualmente y la información de cultivo para uno o más campos. El modelo agronómico preconfigurado se basa en datos de campo previamente procesados, incluyendo, entre otros, datos de identificación, datos de cosecha, datos de fertilizantes y datos meteorológicos. El modelo agronómico preconfigurado puede haber sido objeto de una validación cruzada para garantizar la precisión del modelo. La validación cruzada puede incluir la comparación con la verificación sobre el terreno que compara los resultados predichos con los resultados reales en un campo, tal como una comparación de la estimación de la precipitación con un pluviómetro o sensor que proporcione datos meteorológicos en el mismo lugar o en un lugar cercano, o una estimación del contenido de nitrógeno con una medición de una muestra de suelo.

La FIG. 3 ilustra un procedimiento programado mediante el cual el sistema informático de inteligencia agrícola genera uno o más modelos agronómicos preconfigurados utilizando datos de campo proporcionados por una o más fuentes de datos. La FIG. 3 puede servir como algoritmo o instrucciones para programar los elementos funcionales del sistema 130 informático de inteligencia agrícola para realizar las operaciones que ahora se describen.

En el bloque 305, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola está configurado o programado para implementar el preprocesamiento de datos agronómicos de los datos de campo recibidos de una o más fuentes de datos. Los datos de campo recibidos de una o más fuentes de datos pueden preprocesarse con el fin de eliminar el ruido y los efectos distorsionadores de los datos agronómicos, incluyendo los valores atípicos medidos que podrían sesgar los valores de los datos de campo recibidos. El preprocesamiento de datos agronómicos puede incluir, entre otras cosas, la eliminación de valores de datos comúnmente asociados con valores de datos atípicos, puntos de datos medidos específicos que se sabe que sesgan innecesariamente otros valores de datos, técnicas de suavizado de datos utilizadas para eliminar o reducir los efectos aditivos o multiplicativos del ruido, y otras técnicas de filtrado o derivación de datos utilizadas para proporcionar distinciones claras entre entradas de datos positivas y negativas.

En el bloque 310, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola está configurado o programado para realizar la selección de subconjuntos de datos utilizando los datos de campo preprocesados con el fin de identificar conjuntos de datos útiles para la generación inicial del modelo agronómico. El sistema 130 informático de inteligencia agrícola puede implementar técnicas de selección de subconjuntos de datos que incluyen, entre otras, un procedimiento de algoritmo genético, un procedimiento de modelos de todos los subconjuntos, un procedimiento de búsqueda secuencial, un procedimiento de regresión por pasos, un procedimiento de optimización de enjambre de partículas y un procedimiento de optimización de colonia de hormigas. Por ejemplo, una técnica de selección por algoritmo genético utiliza un algoritmo de búsqueda heurística adaptativa, basado en los principios evolutivos de la selección natural y la genética, para determinar y evaluar conjuntos de datos dentro de los datos agronómicos preprocesados.

En el bloque 315, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola está configurado o programado para implementar la evaluación del conjunto de datos de campo. En una realización, un conjunto de datos de campo específico se evalúa creando un modelo agronómico y utilizando umbrales de calidad específicos para el modelo agronómico creado. Los modelos agronómicos pueden compararse utilizando técnicas de validación cruzada que incluyen, entre otras, el error cuadrático medio de la validación cruzada sin exclusión (RMSECV), el error medio absoluto y el error medio porcentual. Por ejemplo, RMSECV puede validar de forma cruzada modelos agronómicos comparando los valores predichos de las propiedades agronómicas creados por el modelo agronómico con los valores históricos de las propiedades agronómicas recopilados y analizados. En una realización, la lógica de evaluación del conjunto de datos agronómicos se utiliza como un bucle de retroalimentación en el que los conjuntos de datos agronómicos que no cumplen los umbrales de calidad configurados se utilizan durante futuros pasos de selección de subconjuntos de datos (bloque 310).

En el bloque 320, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola está configurado o programado para implementar la creación de modelos agronómicos basados en los conjuntos de datos agronómicos validados de forma cruzada. En una realización, la creación de modelos agronómicos puede implementar técnicas de regresión multivariante para crear modelos de datos agronómicos preconfigurados.

En el bloque 325, el sistema 130 informático de inteligencia agrícola está configurado o programado para almacenar los modelos de datos agronómicos preconfigurados para una futura evaluación de datos de campo.

2.5 SELECCIÓN DEL LUGAR PARA EL MUESTREO DEL TRATAMIENTO

En algunas realizaciones, el servidor 170 comprende un componente 172 de asignación de región, un módulo 174 de selección de ubicación y una interfaz 176 de cliente. En algunas realizaciones, el componente 178 de preparación de datos de campo está programado para preparar datos que describan las condiciones agrícolas en ubicaciones de interés dentro de un campo. Los datos pueden incluir datos medibles, tal como el nivel de SOM o el valor de pH del suelo, y datos derivados, tal como los CSI. El componente 172 de asignación de región está programado para asignar tratamientos conocidos a polígonos de tratamiento para maximizar la cobertura de valores de parámetros de diseño para cada uno de los tratamientos conocidos a través de los polígonos de tratamiento. El módulo 174 de selección de ubicación está programado para seleccionar ubicaciones dentro de los polígonos de tratamiento a los que se ha asignado un tratamiento conocido para maximizar la cobertura de los valores de los parámetros de diseño para el tratamiento conocido a través de las ubicaciones seleccionadas. La interfaz 176 de cliente está programada para comunicarse con un ordenador cliente, tal como el dispositivo 104 informático de gestión de campo o el ordenador 115 de cabina, a través de una red de comunicaciones. La comunicación puede incluir la recepción de datos de entrada, tales como definiciones de polígonos de tratamiento o un número deseado de muestras para cada tratamiento, y la transmisión de datos de salida, tal como información relativa a las ubicaciones seleccionadas para el muestreo del tratamiento.

La FIG. 1 ilustra sólo ejemplos y el sistema 130 informático de inteligencia agrícola y el ordenador de cliente pueden comprender menos o más componentes funcionales o de almacenamiento. Cada uno de los componentes funcionales puede implementarse como componentes de software, componentes de hardware de propósito general o específico, componentes de firmware o cualquier combinación de los mismos. Un componente de almacenamiento puede implementarse utilizando cualquiera de las bases de datos relacionales, bases de datos de objetos, sistemas de archivos planos o almacenes JSON. Un componente de almacenamiento puede conectarse a los componentes funcionales localmente o a través de las redes mediante llamadas programáticas, instalaciones de llamada a procedimiento remoto (RPC) o un bus de mensajería. Un componente puede ser autónomo o no. Dependiendo de la implementación específica o de otras consideraciones, los componentes pueden estar centralizados o distribuidos funcional o físicamente. Algunos de los componentes que residen en el servidor en estos ejemplos pueden residir en un ordenador cliente, y viceversa.

2.6 EJEMPLO DE APLICACIÓN: DESCRIPCIÓN GENERAL DEL HARDWARE

De acuerdo con una realización, las técnicas descritas en el presente documento se implementan mediante uno o más dispositivos informáticos de propósito especial. Los dispositivos informáticos especiales pueden estar cableados para realizar las técnicas, o pueden incluir dispositivos electrónicos digitales tal como uno o más circuitos integrados de aplicación específica (ASIC) o matrices de puertas programables en campo (FPGA) que están programados de forma persistente para realizar las técnicas, o pueden incluir uno o más procesadores de hardware de propósito general programados para realizar las técnicas de conformidad con instrucciones de programa en firmware, memoria, otro almacenamiento, o una combinación. Estos dispositivos informáticos especiales también pueden combinar lógica cableada personalizada, ASIC o FPGA con programación personalizada para llevar a cabo las técnicas. Los dispositivos informáticos especiales pueden ser sistemas informáticos de sobremesa, sistemas informáticos portátiles, dispositivos de mano, dispositivos de red o cualquier otro dispositivo que incorpore lógica cableada y/o programada para aplicar las técnicas.

Por ejemplo, la FIG. 4 es un diagrama de bloques que ilustra un sistema 400 informático en el que puede implementarse una realización de la invención. El sistema 400 informático incluye un bus 402 u otro mecanismo de comunicación para comunicar información, y un procesador 404 de hardware acoplado al bus 402 para procesar información. El procesador 404 de hardware puede ser, por ejemplo, un microprocesador de propósito general.

El sistema 400 informático también incluye una memoria 406 principal, tal como una memoria de acceso aleatorio (RAM) u otro dispositivo de almacenamiento dinámico, acoplado al bus 402 para almacenar información e instrucciones a ejecutar por el procesador 404. La memoria 406 principal también puede utilizarse para almacenar variables temporales u otra información intermedia durante la ejecución de las instrucciones que se van a ejecutar por el procesador 404. Dichas instrucciones, cuando se almacenan en medios de almacenamiento no transitorios accesibles al procesador 404, convierten al sistema 400 informático en una máquina de propósito especial personalizada para realizar las operaciones especificadas en las instrucciones.

El sistema 400 informático incluye además una memoria de solo lectura (ROM) 408 u otro dispositivo de almacenamiento estático acoplado al bus 402 para almacenar información estática e instrucciones para el procesador 404. Se proporciona un dispositivo 410 de almacenamiento, como un disco magnético, un disco óptico o una unidad de estado sólido, acoplado al bus 402 para almacenar información e instrucciones.

El sistema 400 informático puede estar acoplado a través del bus 402 a una pantalla 412, tal como un tubo de rayos catódicos (CRT), para mostrar información a un usuario de ordenador. Un dispositivo 414 de entrada, que incluye teclas alfanuméricas y de otro tipo, está acoplado al bus 402 para comunicar información y selecciones de comandos al procesador 404. Otro tipo de dispositivo de entrada del usuario es el control 416 del cursor , tal como un ratón, un trackball o teclas de dirección del cursor para comunicar información de dirección y selecciones de comandos al procesador 404 y para controlar el movimiento del cursor en la pantalla 412. Este dispositivo de entrada suele tener dos grados de libertad en dos ejes, un primer eje (por ejemplo, x) y un segundo eje (por ejemplo, y), que permiten al dispositivo especificar posiciones en un plano.

El sistema 400 informático puede implementar las técnicas descritas en el presente documento utilizando lógica cableada personalizada, uno o más ASICs o FPGAs, firmware y/o lógica de programa que en combinación con el sistema informático hace o programa el sistema 400 informático para que sea una máquina de propósito especial. De acuerdo con una realización, las técnicas descritas en el presente documento son ejecutadas por el sistema 400 informático en respuesta al procesador 404 que ejecuta una o más secuencias de una o más instrucciones contenidas en la memoria 406 principal. Dichas instrucciones pueden leerse en la memoria 406 principal desde otro medio de almacenamiento, tal como el dispositivo 410 de almacenamiento. La ejecución de las secuencias de instrucciones contenidas en la memoria 406 principal hace que el procesador 404 realice los pasos del procedimiento descritos en el presente documento. En otras realizaciones, pueden utilizarse circuitos cableados en lugar de instrucciones de software o en combinación con ellas.

El término "medio de almacenamiento", tal y como se utiliza en el presente documento, se refiere a cualquier medio no transitorio que almacene datos y/o instrucciones que hagan que una máquina funcione de una manera específica. Dichos medios de almacenamiento pueden comprender medios no volátiles y/o medios volátiles. Los medios no volátiles incluyen, por ejemplo, discos ópticos, discos magnéticos o unidades de estado sólido, tal como el dispositivo 410 de almacenamiento. Los medios volátiles incluyen memoria dinámica, tal como la memoria 406 principal. Las formas comunes de medios de almacenamiento incluyen, por ejemplo, un disquete, un disco flexible, un disco duro, una unidad de estado sólido, una cinta magnética o cualquier otro medio magnético de almacenamiento de datos, un CD-ROM, cualquier otro medio óptico de almacenamiento de datos, cualquier medio físico con patrones de agujeros, una RAM, una PROM y EPROM, una FLASH-EPROM, NVRAM, cualquier otro chip o cartucho de memoria.

Los medios de almacenamiento son distintos de los medios de transmisión, pero pueden utilizarse conjuntamente con ellos. Los medios de transmisión participan en la transferencia de información entre medios de almacenamiento. Por ejemplo, los medios de transmisión incluyen cables coaxiales, cables de cobre y fibra óptica, incluyendo los cables que componen el bus 402. Los medios de transmisión también pueden adoptar la forma de ondas acústicas o luminosas, tal como las generadas durante las comunicaciones de datos por ondas de radio e infrarrojos.

Diversas formas de medios pueden estar involucradas en llevar una o más secuencias de una o más instrucciones al procesador 404 para su ejecución. Por ejemplo, las instrucciones pueden transportarse inicialmente en un disco magnético o una unidad de estado sólido de un ordenador remoto. El ordenador remoto puede cargar las instrucciones en su memoria dinámica y enviarlas a través de una línea telefónica utilizando un módem. Un módem local del sistema 400 informático puede recibir los datos en la línea telefónica y utilizar un transmisor de infrarrojos para convertir los datos en una señal de infrarrojos. Un detector de infrarrojos puede recibir los datos transportados en la señal de infrarrojos y los circuitos apropiados pueden colocar los datos en el bus 402. El bus 402 transporta los datos a la memoria 406 principal, desde donde el procesador 404 recupera y ejecuta las instrucciones. Las instrucciones recibidas por la memoria 406 principal pueden almacenarse opcionalmente en el dispositivo 410 de almacenamiento antes o después de su ejecución por el procesador 404.

El sistema 400 informático también incluye una interfaz 418 de comunicación acoplada al bus 402. La interfaz 418 de comunicación proporciona un acoplamiento de comunicación de datos bidireccional a un enlace 420 de red que está conectado a una red 422 local. Por ejemplo, la interfaz 418 de comunicación puede ser una tarjeta de red digital de servicios integrados (ISDN), un módem por cable, un módem por satélite o un módem para proporcionar una conexión de comunicación de datos a un tipo correspondiente de línea telefónica. Como otro ejemplo, la interfaz 418 de comunicación puede ser una tarjeta de red de área local (LAN) para proporcionar una conexión de comunicación de datos a una LAN compatible. También pueden implementarse enlaces inalámbricos. En cualquier implementación de este tipo, la interfaz 418 de comunicación envía y recibe señales eléctricas, electromagnéticas u ópticas que transportan flujos de datos digitales que representan diversos tipos de información.

El enlace 420 de red normalmente proporciona comunicación de datos a través de una o más redes a otros dispositivos de datos. Por ejemplo, el enlace 420 de red puede proporcionar una conexión a través de la red 422 local a un ordenador 424 anfitrión o a un equipo de datos operado por un proveedor de servicios de Internet (ISP) 426. A su vez, el ISP 426 proporciona servicios de comunicación de datos a través de la red mundial de comunicación de datos por paquetes, ahora comúnmente denominada "Internet" 428. Tanto la red 422 local como Internet 428 utilizan señales eléctricas, electromagnéticas u ópticas que transportan flujos de datos digitales. Las señales a través de las diversas redes y las señales en el enlace 420 de red y a través de la interfaz 418 de comunicación, que transportan los datos digitales hacia y desde el sistema 400 informático, son ejemplos de formas de medios de transmisión.

El sistema 400 informático puede enviar mensajes y recibir datos, incluyendo código de programa, a través de la(s) red(es), el enlace 420 de red y la interfaz 418 de comunicación. En el ejemplo de Internet, un servidor 430 podría transmitir un código solicitado para un programa de aplicación a través de Internet 428, ISP 426, red 422 local e interfaz 418 de comunicación.

El código recibido puede ser ejecutado por el procesador 404 a medida que se recibe, y/o almacenado en el dispositivo 410 de almacenamiento, u otro almacenamiento no volátil para su posterior ejecución.

3. DESCRIPCIÓN FUNCIONAL

En algunas realizaciones, el servidor 170 de muestreo de tratamiento está programado o configurado con estructuras de datos y/o registros de base de datos que están dispuestos para recibir uno o más de los siguientes elementos como datos de entrada: un número de tratamientos deseados, un número de muestras para cada tratamiento, una lista de polígonos de tratamiento, una lista de parámetros de diseño con sus intervalos globales y sensibilidades relativas, un número de categorías en las que se puede dividir el intervalo global de uno de los parámetros de diseño, un mapa que incluye valores de parámetros de diseño asociados con una lista de ubicaciones, una anchura de un área de búfer alrededor de cada polígono de tratamiento, y una distancia mínima entre puntos de muestreo adyacentes.

En algunas realizaciones, el servidor 170 está programado para producir uno o más de los siguientes elementos como datos de salida: una lista de asignaciones de tratamiento para los polígonos de tratamiento, un conjunto de ubicaciones de muestreo y un conjunto de probabilidades de muestreo calculadas para ubicaciones de muestreo asignadas al mismo tratamiento.

3.1 GENERACIÓN DE DATOS DE CAMPO

La FIG. 7 ilustra un ejemplo de disposición de un campo. En algunas realizaciones, el campo 708 puede comprender varios polígonos de tratamiento, tal como el polígono 702 de tratamiento. El campo puede contener un área 704 de búfer a nivel de campo , donde una sembradora u otra máquina realiza un giro. El tráfico frecuente hace que el búfer 704 a nivel de campo no sea adecuado para la recogida de datos. Cada polígono de tratamiento también puede contener un área de búfer regional, tal como el área 706 periférica. Un área de búfer regional generalmente identifica los lados de un polígono de tratamiento que pueden ser contaminados por tratamientos en polígonos de tratamiento vecinos o a menudo pueden ser reservados para experimentos específicos del productor, tales como tasas de plantación ajustadas. Por lo tanto, un áre de búfer regional no suele ser adecuada para un muestreo sistemático. Dada una lista de polígonos de tratamiento que no se solapan con el área 704 de búfer a nivel de campo y la anchura del área de búfer regional para cada polígono de tratamiento, el servidor puede programarse para refinar cada polígono de tratamiento eliminando el área de búfer regional de la consideración. La anchura de un área de búfer regional puede variar entre distintos polígonos de tratamiento o incluso entre distintos extremos de un mismo polígono de tratamiento.

En algunas realizaciones, el servidor 170 está programado para definir un área de muestreo en el campo y delinea áreas de muestreo dentro de cada polígono de tratamiento, tal como las áreas 710 de muestreo . El tamaño o la forma de unáreade muestreo puede determinarse con base en cómo se recoja una muestra de suelo o de cómo se aplique un tratamiento del suelo. Por ejemplo, una muestra de suelo no suele recogerse en un punto, sino mezclando puntuaciones obtenidas de un área de muestreo circular. El radio de dicha área circular de muestreo puede dictar entonces el tamaño de un área de muestreo, que a su vez determina la distancia entre dos ubicaciones de muestreo. Por ejemplo, el tamaño de un área de muestreo puede ajustarse para que sea mayor que sustancialmente una o más de una de dichas áreas circulares de muestreo.

En algunas realizaciones, un mapa dado puede no incluir ningún conjunto de valores de parámetros de diseño para un área de muestreo delimitada (un "área de muestreo no cubierta") o al menos un conjunto de valores de parámetros de diseño para un área de muestreo delimitada (un "área de muestreo cubierta"). Cuando se dispone de más de un conjunto de valores de parámetros de diseño para un área de muestreo, el servidor puede programarse para determinar un conjunto de valores de parámetros de diseño a partir de una selección o una agregación de los más de un conjunto de valores de parámetros de diseño. Para un área de muestreo no cubierta, el servidor puede programarse para determinar un conjunto de valores de parámetros de diseño basados en los conjuntos de valores de parámetros de diseño incluidos por el mapa o determinados previamente. Por ejemplo, la determinación puede consistir en una selección del conjunto de valores de los parámetros de diseño para el área de muestreo cubierta más próxima. Cuando el intervalo global de un parámetro de diseño es continuo, la determinación puede ser una interpolación o extrapolación a partir de los conjuntos de valores de parámetros de diseño para áreas de muestreo cercanas. En lo sucesivo, un área de muestreo para la que se haya incluido en el mapa o determinado por el servidor un conjunto de valores de parámetros de diseño se denominará lugar de muestreo candidato.

En algunas realizaciones, el servidor 170 está programado para calcular un CSI para cada ubicación de muestreo candidata. Dada una lista de parámetros de diseño con sus intervalos globales y sensibilidades relativas, así como una serie de categorías en las que se puede dividir el intervalo global de uno de los parámetros de diseño, el servidor está programado para crear una serie de estratos sobre la combinación de parámetros de diseño. El servidor está configurado para determinar primero un número de categorías en las que se puede dividir el intervalo global para cada parámetro de diseño que tenga valores continuos. Con el número de categorías para un primer parámetro de diseño disponible, el servidor está programado para calcular el número de categorías para un segundo parámetro de diseño basado en las sensibilidades relativas de los dos parámetros de diseño de tal manera que una mayor sensibilidad conduce a un mayor número de categorías. Por ejemplo, la lista de parámetros de diseño puede incluir el nivel de SOM y el valor de pH del suelo. Cuando el número de categorías para el nivel de SOM es 20 y las sensibilidades relativas del nivel de SOM y el valor de pH del suelo son respectivamente 1 y 0,32, el número de categorías para el valor de pH del suelo puede establecerse en 20 * 0,32 o aproximadamente 7.

En algunas realizaciones, el servidor 170 está configurado para distribuir uniformemente los valores de un parámetro de diseño en su intervalo global al número determinado de categorías. Por ejemplo, el intervalo global para el nivel de SOM puede estar entre 0% y 10%, y el intervalo global para el valor de pH del suelo puede ser 3-9, y una asignación uniforme en 7 categorías daría como resultado que la primera categoría cubriría de 3 a 4 inclusive, la segunda categoría cubriría más de 4 a 5 inclusive, y así sucesivamente. Una vez divididos todos los intervalos globales en categorías, el servidor se configura para formar un estrato a partir de cada combinación de categorías, una categoría por cada parámetro de diseño, siendo el número total de estratos el producto de los números de categorías de todos los parámetros de diseño.

En algunas realizaciones, el servidor 170 está programado entonces para designar el CSI para cada ubicación de muestreo candidata como la combinación de índices de categoría definidos por el conjunto de valores de parámetros de diseño para la ubicación de muestreo candidata. Por ejemplo, cuando el nivel SOM para una ubicación de muestreo candidata es 0,8%, el índice de categoría para el nivel SOM para esta ubicación de muestreo candidata puede ser 2 de 20 índices de 1 a 20. Del mismo modo, cuando el valor del pH del suelo para el lugar de muestreo candidato es 5,5, el índice de categoría para el valor del pH del suelo para este lugar de muestreo candidato puede ser 3 de 7 índices de 1 a 7. Así pues, el CSI de esta ubicación de muestreo candidata puede representarse como SOM2pH3. En general, cuanto mayor es el número de CSI únicos para las ubicaciones de muestreo candidatas en un campo, más variable se considera el campo.

En algunas realizaciones, el servidor 170 puede configurarse para tomar el número de categorías para más de un parámetro de diseño como datos de entrada. En lugar de sensibilidades relativas, el servidor puede configurarse para tomar otros indicadores relativos para determinar el número de categorías, tal como valores de importancia relativa. El servidor puede estar configurado además para determinar el número de categorías o asignar los valores en el intervalo global en un número determinado de categorías para un parámetro de diseño basado en el intervalo global para el parámetro de diseño o la distribución de valores en el intervalo global. Por ejemplo, el servidor puede estar configurado para calcular un histograma para los valores y definir el alcance de cada categoría basándose en un umbral de tamaño de categoría. Como otro ejemplo, el servidor puede estar configurado para clasificar el intervalo global en intervalos locales de valores de significación respectivos y asignar los valores en intervalos locales más significativos a más categorías. Un valor de significación puede reflejar un grado de correlación con otro parámetro de diseño, por ejemplo. Además, el número de categorías para los distintos parámetros de diseño y, en última instancia, el número de estratos posibles puede determinarse con base en el número dado de lugares de muestreo. Por ejemplo, puede ser deseable que el número de estratos posibles se aproxime al número dado de lugares de muestreo.

3.2 DISTRIBUCIÓN DE LOS POLÍGONOS DE TRATAMIENTO ENTRE LOS TRATAMIENTOS

La FIG. 8 ilustra un ejemplo de procedimiento de distribución de polígonos de tratamiento a un número determinado de tratamientos. El servidor 170 está programado para distribuir los polígonos de tratamiento entre el número determinado de tratamientos o, en otras palabras, para asignar uno de los tratamientos a cada uno de los polígonos de tratamiento. Inicialmente, el servidor 170 está programado para ordenar los polígonos de tratamiento por el número de CSI únicos calculados para las ubicaciones de muestreo candidatas en cada polígono de tratamiento. En la FIG. 8, cada fila de la tabla corresponde a un polígono de tratamiento, y las columnas corresponden al índice del polígono de tratamiento, el número de los CSI únicos asociados, el índice de la fila y la asignación del tratamiento. Las filas se ordenan en orden descendente según el número de los CSI únicos. En el paso 802, el servidor está programado para asignar el número dado de tratamientos a los polígonos de tratamiento más variados, es decir, los asociados al mayor número de CSI únicos. Por lo tanto, los cuatro tratamientos dados pueden asignarse a los cuatro polígonos de tratamiento superiores.

En algunas realizaciones, la distribución o asignación en la primera ronda puede ser de naturaleza aleatoria o, cuando los tratamientos tienen diferentes valores de significación, un tratamiento más significativo puede asignarse a un polígono de tratamiento más variado, por ejemplo. Cada tratamiento también puede asignarse a múltiples polígonos de tratamiento que aún no han recibido asignaciones de tratamiento (los "polígonos de tratamiento sin asignar") a la vez. Además, el paso 802 puede repetirse una o más veces en los polígonos de tratamiento no asignados.

En algunas realizaciones, en el paso 804, el servidor 170 está programado para asignar aún más los tratamientos a los polígonos de tratamiento no asignados. En algunas realizaciones, la selección de un tratamiento puede ser de naturaleza aleatoria. La selección también puede dar prioridad a un tratamiento que tenga el menor número de CSI únicos asociados a los polígonos de tratamiento a los que el tratamiento ya está asignado. Alternativamente, las asignaciones pueden realizarse en rondas sucesivas con cada uno de los tratamientos dados asignado exactamente una vez en cada ronda; el orden de selección en la ronda actual puede ser el inverso del orden de selección en la ronda anterior, o puede ser el mismo o diferente del orden de selección en la ronda anterior o en todas las rondas anteriores. Por ejemplo, invirtiendo el orden de selección en la ronda anterior, donde el cuarto tratamiento, el segundo tratamiento, el primer tratamiento, y el tercer tratamiento fueron asignados en ese orden como se muestra en la FIG. 8, el servidor puede ser configurado para seleccionar inicialmente el tercer tratamiento en la ronda actual.

En algunas realizaciones, el servidor 170 está configurado para seleccionar uno de los tratamientos, identificar un polígono de tratamiento no asignado que tenga el menor número de CSI únicos en común con la combinación de polígonos de tratamiento a los que ya está asignado el tratamiento seleccionado, y asignar el tratamiento seleccionado al polígono de tratamiento identificado, con el objetivo de maximizar el número de c S i únicos asociados con los polígonos de tratamiento a los que finalmente se asigna cada tratamiento. Al final, aunque no haya dos tratamientos que compartan un polígono de tratamiento, dos tratamientos pueden compartir uno o más CSI, ya que diferentes polígonos de tratamiento pueden estar asociados al mismo CSI.

En algunas realizaciones, para cada tratamiento, el servidor 170 también puede estar configurado para identificar múltiples polígonos de tratamiento no asignados que tengan el menor número de CSI únicos en común con la combinación de polígonos de tratamiento a los que el tratamiento seleccionado ya está asignado y asignar el tratamiento seleccionado a uno de los polígonos de tratamiento identificados al azar o a dos o más de ellos a la vez. Además, el servidor puede programarse para identificar uno o más polígonos de tratamiento no asignados asociados con el mayor número de CSI únicos que sean diferentes de los CSI únicos asociados con la combinación de polígonos de tratamiento a los que ya se ha asignado el tratamiento seleccionado, o que tengan el menor porcentaje de CSI únicos en común con la combinación de polígonos de tratamiento.

3.3 SELECCIÓN DE LOS LUGARES DE TRATAMIENTO DENTRO DE LOS POLÍGONOS DE TRATAMIENTO

En algunas realizaciones, para cada tratamiento, el servidor 170 está programado para seleccionar un número determinado n de ubicaciones de muestreo de las ubicaciones de muestreo candidatas en los polígonos de tratamiento a los que se ha asignado el tratamiento (los "polígonos de tratamiento específicos del tratamiento"), con el objetivo de maximizar el número de CSI únicos para las ubicaciones de muestreo seleccionadas. El número dado n de ubicaciones de muestreo puede ser menor que el número M de todos los estratos posibles o incluso que el númeromde estratos con los que se asocia al menos una ubicación de muestreo candidata en los polígonos de tratamiento específico (los "estratos no vacíos"). M también es igual al número de posibles CSI únicos, ymtambién es igual al número de CSI únicos asociados a los polígonos de tratamiento específicos. Así, el servidor está programado para seleccionar inicialmentende los estratos no vacíos. Es preferible que para un parámetro de diseño de un valor más alto de sensibilidad relativa o importancia relativa, más categorías del parámetro de diseño estén cubiertas por los n estratos seleccionados. Por ejemplo, el servidor puede configurarse para garantizar que los n estratos seleccionados cubran un mayor número de categorías para un parámetro de diseño más importante.

En algunas realizaciones, para cada estrato seleccionado, el servidor 170 está programado para seleccionar una de las ubicaciones de muestreo candidatas en los polígonos de tratamiento específicos asociados con el estrato. La selección puede ser aleatoria o estar sujeta a diversas restricciones. Por ejemplo, se puede dar prioridad a una ubicación de muestreo candidata que esté más cerca del centro de un polígono de tratamiento, o a una ubicación de muestreo candidata que tenga un valor de parámetro de diseño en una categoría determinada.

En algunas realizaciones, el servidor 170 está configurado para calcular una probabilidad de selección para cada ubicación de muestreo seleccionada. En el caso de que, para cada tratamiento, el servidor seleccione aleatoriamente n de los estratos no vacíos y, a continuación, para cada estrato seleccionado, el servidor seleccione aleatoriamente una de las ubicaciones de muestreo candidatas, la probabilidad de que se seleccione el punto i, es decir, la probabilidad de queRisea igual a 1 dado el conjunto de valores de los parámetros de diseñoV¡,se calcula del siguiente modo:

cuando Vi eVk y N k f 0; 0, cuando Vi eVk y Nk donde Vkdenota el conjunto de todos los puntos de muestreo candidatos que pertenecen al k-ésimo estrato,Nkdenota el tamaño de la muestra para el k-ésimo estrato o el tamaño de V<k>, yk=1, 2, ..., M. Las probabilidades de muestreo pueden ser desiguales entre los lugares de muestreo candidatos.

En algunas realizaciones, el servidor 170 está configurado para transmitir información sobre las ubicaciones de muestreo seleccionadas, las asignaciones de tratamiento correspondientes o las probabilidades de selección calculadas a un dispositivo de visualización o a un ordenador cliente remoto. Por ejemplo, para cada lugar de muestreo seleccionado, la información puede incluir la coordenada geográfica, el tamaño, la identidad del polígono de tratamiento circundante, la asignación del tratamiento, la probabilidad de selección o la distancia al límite del polígono de tratamiento circundante.

3.4 EJEMPLOS DE DATOS Y PROCEDIMIENTOS

Otro ejemplo de aplicación de los enfoques expuestos en el presente documento para la selección de ubicaciones para el muestreo de tratamientos es el siguiente. En este ejemplo, los tratamientos son ensayos de nitrógeno de cuatro niveles de tratamiento, y para cada nivel de tratamiento se eligen ocho lugares de muestreo. Los parámetros de diseño elegidos son el nivel de SOM, la CEC, el valor de pH y la elevación relativa. Sus sensibilidades relativas son 1, 0,8, 0,6 y 0,4, respectivamente. Los intervalos globales son de 0,5% a 8% para el nivel de SOM, de 3 a 30 para la CEC, de 4 a 8 para el valor de pH y de 0 a 15 para la elevación relativa. El número de tratamientos es de cuatro, y el número de muestras para cada tratamiento es de ocho. La distancia mínima entre dos lugares de muestreo candidatos es de 6,5 metros. Un primer campo ("campo 11") contiene 21 polígonos de tratamiento y un segundo campo ("campo 6") contiene 47 polígonos de tratamiento. El procedimiento de esta divulgación se aplica a diferentes campos por separado.

En primer lugar, los polígonos de tratamiento dentro de uno de los campos se distribuyen entre los cuatro tratamientos. La FIG. 9 ilustra un ejemplo de comparación en la asignación de tratamientos entre la salida del servidor de muestreo de tratamientos y la salida de una técnica de asignación aleatoria. En este ejemplo, el enfoque de la presente divulgación se aplica al campo 6. En la FIG. 9, a la derecha de la columna de cabecera, las columnas primera a cuarta corresponden a los cuatro tratamientos, la quinta columna indica la media de los valores de las cuatro primeras columnas y la sexta columna indica la varianza de los valores de las cuatro primeras columnas. Debajo de la fila de cabecera, la primera fila indica el número de CSI únicos cubiertos por el servidor, la segunda fila indica el número de CSI únicos cubiertos por el procedimiento aleatorio y la tercera fila indica un intervalo para el número de CSI únicos cubiertos por el procedimiento aleatorio en 100 iteraciones. La tabla muestra que el servidor tiende a producir una asignación de tratamientos que asigna CSI únicos uniformemente entre los distintos tratamientos y abarca más CSI únicos para tratamientos individuales que el procedimiento aleatorio.

A continuación, para cada uno de los cuatro tratamientos, se seleccionan ocho estratos a partir de los estratos no vacíos asociados a los polígonos de tratamiento específico, y para cada uno de los ocho estratos seleccionados, se selecciona una ubicación de muestreo candidata a partir de las ubicaciones de muestreo candidatas asociadas al estrato en los polígonos de tratamiento específico. La f Ig . 10 ilustra una visión general de las ubicaciones de muestreo seleccionadas por el servidor de muestreo de tratamiento con respecto a las ubicaciones de muestreo candidatas. En este ejemplo, los enfoques de la presente divulgación se aplican al campo 11, y el resultado se muestra para el nivel SOM para los cuatro tratamientos respectivamente en las FIG. 10A, FIG. 10B, FIG. 10C y FIG. 10D. En cada una de estas figuras, el eje x representa el nivel SOM mientras que el eje y representa la distribución de los diferentes niveles SOM para cada polígono de tratamiento específico. Las barras verticales corresponden a los lugares de muestreo candidatos en los polígonos de tratamiento específicos. Los triángulos corresponden a los lugares de muestreo seleccionados, que pueden parecer menos de ocho, ya que algunos lugares de muestreo pueden tener valores SOM idénticos y, por tanto, algunos triángulos se solapan en las figuras. Estas cifras muestran que los lugares de muestreo seleccionados cubren una buena gama de niveles de SOM.

La FIG. 11 ilustra un ejemplo de procedimiento realizado por el servidor de muestreo de tratamiento para seleccionar ubicaciones para el muestreo de tratamiento. En algunas realizaciones, en el paso 1102, el servidor 170 está configurado para recibir datos de entrada, que pueden incluir un número T de tratamientos aplicados a un campo, un número L de ubicaciones de tratamiento deseadas o ubicaciones de muestreo para cada tratamiento, una lista de polígonos de tratamiento dentro del campo, y un mapa para el campo que indica uno o más valores de uno o más de un conjunto de parámetros de diseño correspondientes a factores de ambiente para una pluralidad de ubicaciones en el campo. Un tratamiento puede ser un ensayo con nitrógeno, y los distintos tratamientos pueden corresponder a la aplicación de distintos niveles de nitrato al suelo. Un parámetro de diseño puede ser un parámetro del suelo, tal como un valor de pH, o un parámetro topográfico, tal como una elevación relativa a un nivel de base. El servidor puede configurarse para refinar los polígonos de tratamiento eliminando de la consideración las regiones de búfer.

En algunas realizaciones, el servidor 170 también puede configurarse para definir áreas de muestreo. El servidor puede configurarse además para determinar un conjunto de valores de parámetros de diseño para las áreas de muestreo en los polígonos de tratamiento basándose en el mapa, aumentando la resolución del mapa mediante interpolación a partir de esos conjuntos de valores de parámetros de diseño, por ejemplo.

En algunas realizaciones, en el paso 1104, el servidor 170 está programado para calcular un CSI para cada uno del grupo de ubicaciones de muestreo candidatas, es decir, las áreas de muestreo en los polígonos de tratamiento para los que se determinan conjuntos de valores de parámetros de diseño. El servidor puede configurarse para dividir primero el intervalo global de cada parámetro de diseño en una serie de categorías. El número de categorías o la forma de división pueden determinarse mediante una especificación del usuario o mediante una derivación a partir de valores suministrados por el usuario. Por ejemplo, un usuario puede suministrar el número de categorías para el parámetro de diseño más sensible, es decir, aquel cuyo cambio unitario es probable que tenga un efecto más significativo en el resultado de interés, y las sensibilidades de otros parámetros de diseño en relación con el parámetro de diseño más sensible. El número de categorías para un parámetro de diseño específico puede entonces determinarse ajustando el número de categorías para el parámetro de diseño más sensible con la sensibilidad relativa del parámetro de diseño específico al parámetro de diseño más sensible. Para cada ubicación de muestreo candidata, el servidor puede entonces configurarse para determinar a qué categorías pertenece el conjunto correspondiente de valores de parámetros de diseño e identificar la combinación de categorías como el CSI, que también corresponde a uno de los estratos posibles.

En algunas realizaciones, en el paso 1106, el servidor 170 está programado para distribuir la lista de polígonos de tratamiento a los tratamientos T basándose en los CSI calculados. El servidor puede configurarse para realizar la distribución en rondas, asignando en cada ronda cada uno de los tratamientos al polígono de tratamiento no asignado que tenga el menor número de los CSI únicos en común con los polígonos de tratamiento ya distribuidos al tratamiento. El servidor puede configurarse para realizar la distribución de otras maneras con el objetivo de maximizar el número de los CSI únicos asociados a los polígonos de tratamiento distribuidos a un único tratamiento.

En algunas realizaciones, en el paso 1108, el servidor 170 está programado para seleccionar, para cada uno de los tratamientos T, L ubicaciones de muestreo de las ubicaciones de muestreo candidatas en los polígonos de tratamiento específicos. El servidor puede configurarse para seleccionar primero aleatoriamente L estratos de entre todos los estratos no vacíos asociados a los polígonos de tratamiento específico. En otras palabras, el servidor puede configurarse para seleccionar primero aleatoriamente L CSI únicos de entre todos los CSI únicos asociados a los polígonos de tratamiento específicos. El servidor puede estar configurado para seleccionar aleatoriamente, para cada estrato seleccionado, una ubicación de muestreo candidata de entre todas las selecciones de muestreo candidatas asociadas con el estrato. El servidor puede estar configurado además para calcular una probabilidad de selección para cada una de las ubicaciones de muestreo seleccionadas.

En algunas realizaciones, en el paso 1110, el servidor 170 está programado para transmitir información relativa a cada una de las ubicaciones de muestreo seleccionadas a un dispositivo de visualización o a un ordenador cliente remoto. La información puede incluir, para cada lugar de muestreo seleccionado, la coordenada geográfica, el tamaño, el índice del polígono de tratamiento circundante, la asignación del tratamiento o el CSI.

Claims (13)

REIVINDICACIONES

1. Un procedimiento implementado por ordenador de selección de ubicaciones en un campo para el muestreo de tratamiento, que comprende:

recepción, por un procesador (404), de datos de entrada que incluyen:

un número T de tratamientos aplicados a un campo,

un número L de lugares de tratamiento para cada tratamiento,

una lista de los polígonos de tratamiento dentro del campo, y

un mapa del campo que indique uno o más valores de un conjunto de parámetros de diseño correspondientes a factores ambientales que afectan a los tratamientos del campo para cada una de una pluralidad de ubicaciones en el campo; determinar un número de categorías para cada uno del conjunto de parámetros de diseño;

computar, mediante el procesador (404), un índice de clase de ambiente para cada uno de un grupo de ubicaciones en la lista de polígonos de tratamiento basado en el correspondiente uno o más valores del conjunto de parámetros de diseño, computar el índice de clase de ambiente que comprende identificar una categoría para cada uno del conjunto de parámetros de diseño del correspondiente número de categorías basado en uno o más valores del conjunto de parámetros de diseño para la ubicación en el mapa;

distribuir la lista de polígonos de tratamiento entre los tratamientos T con base en e los índices de clase de ambiente calculados;

seleccionando, para cada uno de los T de tratamientos, L localizaciones de tratamiento del grupo de localizaciones en los polígonos de tratamiento distribuidos al tratamiento;

provocando la visualización de información relativa a los lugares de tratamiento seleccionados;

generar y enviar una o más secuencias de comandos a un controlador (114) de aplicación para controlar un parámetro de funcionamiento de un vehículo o implemento agrícola para el muestreo de tratamiento en las ubicaciones de tratamiento seleccionadas.

2. El procedimiento implementado por ordenador de la reivindicación 1, siendo uno de los tratamientos T un ensayo de fertilizante nitrogenado.

3. El procedimiento implementado por ordenador de la reivindicación 1, incluyendo el conjunto de parámetros de diseño un parámetro de suelo o un parámetro de topografía.

4. El procedimiento implementado por ordenador de la reivindicación 1, que comprende además:

los datos de entrada que incluyen además un conjunto de valores de sensibilidad relativa correspondientes al conjunto de parámetros de diseño,

la determinación se basa en el conjunto de valores de sensibilidad relativa, de modo que un valor de sensibilidad relativa mayor corresponde a un mayor número de categorías.

5. El procedimiento implementado por ordenador de la reivindicación 1, comprendiendo la distribucióne:

calcular un número de índices de clase de ambiente únicos computados para el grupo de ubicaciones en cada uno de la pluralidad de polígonos de tratamiento;

asignar T de la lista de polígonos de tratamiento que tengan el mayor número de índices de clase de ambiente únicos respectivamente a los tratamientos T.

6. El procedimiento implementado por ordenador de la reivindicación 5, comprendiendo la distribución además asignar uno de la lista de polígonos de tratamiento que no han sido asignados a ninguno de los tratamientos T a uno de los tratamientos T, el polígono de un tratamiento que comparte un número mínimo de índices de clase de ambiente únicos con la lista de polígonos de tratamiento que han sido asignados al tratamiento uno.

7. El procedimiento implementado por ordenador de la reivindicación 5, seleccionando L ubicaciones de tratamiento que comprenden:

seleccionar una L aleatoria del número de índices de clase de ambiente únicos calculados para el grupo de ubicaciones del polígono de tratamiento;

para cada uno de los L índices de clase de ambiente seleccionados, seleccionar al azar uno del grupo de ubicaciones del polígono de tratamiento que tenga el índice de clase ambiental seleccionado.

8. El procedimiento implementado por ordenador de la reivindicación 7, que comprende además

determinar el grupo de ubicaciones expandiendo la pluralidad de ubicaciones, incluyendo la entrada además una distancia mínima entre dos ubicaciones;

cualquier par del grupo de ubicaciones que esté separado al menos por la distancia mínima.

9. El procedimiento implementado por ordenador de la reivindicación 1, incluyendo la información una coordenada geográfica y una probabilidad de selección para cada una de las ubicaciones seleccionadas.

10. Un medio no transitorio legible por ordenador que almacena una o más instrucciones que, cuando se ejecutan por uno o más procesadores (404), hacen que el uno o más procesadores (404) realicen un procedimiento de selección de ubicaciones en un campo para el muestreo de tratamiento, comprendiendo el procedimiento:

recibir datos de entrada que incluyan:

un número T de tratamientos aplicados a un campo,

un número L de lugares de tratamiento para cada tratamiento, una lista de polígonos de tratamiento dentro del campo, y un mapa del campo que indique uno o más valores de un conjunto de parámetros de diseño correspondientes a factores ambientales que afectan a los tratamientos del campo para cada una de una pluralidad de ubicaciones en el campo; determinar un número de categorías para cada uno del conjunto de parámetros de diseño;

calcular un índice de clase de ambiente para cada uno de los grupos de ubicaciones de la lista de polígonos de tratamiento basándose en uno o más valores correspondientes del conjunto de parámetros de diseño, calculando el índice de clase de ambiente identificando una categoría para cada uno de los parámetros de diseño a partir del número correspondiente de categorías basándose en uno o más valores del conjunto de parámetros de diseño para la ubicación en el mapa; distribuir la lista de polígonos de tratamiento entre los tratamientos T con base en e los índices de clase de ambiente calculados;

seleccionando, para cada uno de los T de tratamientos, L localizaciones de tratamiento del grupo de localizaciones en los polígonos de tratamiento distribuidos al tratamiento;

provocando la visualización de información relativa a los lugares de tratamiento seleccionados;

generar y enviar una o más secuencias de comandos a un controlador de aplicación para controlar un parámetro de funcionamiento de un vehículo o implemento agrícola para el muestreo de tratamiento en los lugares de tratamiento seleccionados.

11. El medio no transitorio legible por ordenador de la reivindicación 10, comprendiendo el procedimiento además: los datos de entrada que incluyen además un conjunto de valores de sensibilidad relativa correspondientes al conjunto de parámetros de diseño,

la determinación se basa en el conjunto de valores de sensibilidad relativa, de modo que un valor de sensibilidad relativa mayor corresponde a un mayor número de categorías.

12. El medio no transitorio legible por ordenador de la reivindicación 10, comprendiendo la distribución:

calcular un número de índices de clase de ambiente únicos computados para el grupo de ubicaciones en cada uno de la pluralidad de polígonos de tratamiento;

asignar T de la lista de polígonos de tratamiento que tengan el mayor número de índices de clase de ambiente únicos respectivamente a los tratamientos T.

13. El medio no transitorio legible por ordenador de la reivindicación 12, comprendiendo la distribución además asignar uno de la lista de polígonos de tratamiento que no han sido asignados a ninguno de los tratamientos T a uno de los tratamientos T, compartiendo el polígono de un tratamiento un número mínimo de índices de clase de ambiente únicos con la lista de polígonos de tratamiento que han sido asignados al tratamiento uno.