ES2965819T3 - Análisis de datos agrícolas - Google Patents

Abstract

En el presente documento se describen sistemas y métodos para el análisis de datos agrícolas. En una realización, un sistema informático para monitorear operaciones de campo incluye una base de datos para almacenar datos agrícolas que incluyen datos de rendimiento y de campo y al menos una unidad de procesamiento que está acoplada a la base de datos. La al menos una unidad de procesamiento está configurada para ejecutar instrucciones para monitorear operaciones de campo, almacenar datos agrícolas, determinar automáticamente si al menos una correlación entre diferentes variables o parámetros de los datos agrícolas excede un umbral y realizar análisis de los datos agrícolas. identificar una categoría de problemas provocados por el hombre u otros problemas que potencialmente han causado la correlación cuando ocurre al menos una correlación entre diferentes variables o parámetros de los datos agrícolas. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Análisis de datos agrícolas

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. 2016 The Climate Corporation.

SOLICITUDES RELACIONADAS

Esta solicitud reivindica el beneficio de la Solicitud Provisional de EE. UU. No. 62/172,715 presentada el 8 de junio de 2015.

CAMPO TÉCNICO

Las realizaciones de la presente divulgación se refieren a sistemas y métodos para el análisis de datos agrícolas.

ANTECEDENTES

Las sembradoras se utilizan para plantar semillas de cultivos (por ejemplo, maíz, soja) en un campo. Algunas sembradoras incluyen un monitor en la cabina para visualizar un mapa de cobertura que muestra las regiones del campo que se han sembrado. El mapa de cobertura de la plantadora se genera a partir de los datos de plantación recogidos por la plantadora. El control de hileras impide que la sembradora plante en una región que ya ha sido sembrada por la misma sembradora. Una cosechadora o segadora trilladora es una máquina que cosecha cultivos. Un mapa de cobertura de una cosechadora muestra las regiones del campo que han sido cosechadas por esa cosechadora. Un mapa de cobertura permite al operador de la cosechadora saber que una región del campo ya ha sido cosechada por la misma cosechadora. El operador puede tener dificultades para manejar la máquina, operar el implemento y analizar los datos y mapas proporcionados por el monitor de visualización en el momento oportuno. En los documentos CA 2 283 767 A1,<u>S 2014/012732 A1, US 2015/040473 A1 y US 7047 135 B2 se divulgan sistemas y métodos conocidos para el análisis de datos agrícolas.SUMARIO

Un sistema informático para el análisis de datos agrícolas de acuerdo con el objeto de la reivindicación independiente 1 está provisto de realizaciones de acuerdo con el objeto de las reivindicaciones dependientes 2 y 3. Además, se proporciona un método de análisis de datos agrícolas de acuerdo con el objeto de la reivindicación independiente 4 con una realización de acuerdo con el objeto de la reivindicación dependiente 5.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

La presente divulgación se ilustra a título de ejemplo, y no limitativo, en las figuras de los dibujos que se acompañan y en las que:

La FIG. 1 ilustra un ejemplo de sistema informático configurado para realizar las funciones descritas en el presente documento, en un entorno 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 proceso 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 400 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 diagrama de flujo de una realización para un método 700 de identificación automática de una o más correlaciones para operaciones de campo.

La FIG. 8 ilustra un diagrama de flujo de una realización para un método 800 de creación de ensayos para provocar una o más correlaciones entre diferentes variables o parámetros de datos agrícolas;

La FIG. 9 ilustra un diagrama de flujo de una realización para un método 900 de creación de ensayos para provocar una o más correlaciones entre diferentes variables o parámetros de datos agrícolas;

La FIG. 10 ilustra una interfaz 1000 de usuario ejemplar del centro de comparación de acuerdo con una realización;

La FIG. 11 ilustra una interfaz 1100 de usuario del centro de comparación ejemplar de acuerdo con una realización; y

DESCRIPCIÓN DETALLADA

En el presente documento se describen sistemas y métodos para el análisis de datos agrícolas. En una realización, un método para el análisis de datos agrícolas incluye la monitorización, con un sistema, de datos agrícolas que incluyen datos de rendimiento y de campo (por ejemplo, datos meteorológicos, datos de cosecha, datos de plantación, datos de fertilizantes, datos de pesticidas, datos de riego, información de prácticas agrícolas, información de costes de insumos e información de precios de productos básicos, etc.). El método incluye además determinar automáticamente, con el sistema, si al menos una correlación entre diferentes variables o parámetros de los datos agrícolas supera un umbral, y realizar, con el sistema, un análisis de los datos agrícolas para identificar una categoría de problemas causados por el hombre u otros problemas que hayan causado potencialmente la correlación cuando se produce al menos una correlación entre diferentes variables o parámetros de los datos agrícolas.

A continuación, el sistema puede enviar una comunicación (por ejemplo, un mensaje de correo electrónico, un mensaje de texto, un mapa, etc.) al dispositivo o máquina de un usuario. La comunicación indica que al menos una correlación supera un umbral. El sistema también puede enviar un desglose del centro de comparación cuando al menos la correlación supera un umbral. El sistema también puede enviar una recomendación para tomar una acción en respuesta a la al menos correlación que excede un umbral. El usuario puede entonces tomar mejores decisiones para las operaciones agrícolas (por ejemplo, decisiones de plantación, selección del tipo de híbrido, fecha de plantación, aplicación de nutrientes, etc.).

En la siguiente descripción se exponen numerosos detalles. Sin embargo, será evidente para un experto en la técnica que las realizaciones de la presente divulgación se pueden practicar sin estos detalles específicos.

En algunos casos, las estructuras y dispositivos conocidos se muestran en forma de diagrama de bloques, en lugar de en detalle, con el fin de evitar oscurecer la presente divulgación.

La FIG. 1 ilustra un ejemplo de sistema informático configurado para realizar las funciones descritas en el presente documento, en un entorno 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 bloque, número de parcela, coordenadas y límites geográficos, número de serie de la explotación (FSN), número de explotación, número de parcela, número de campo, sección, municipio y/o zona), b) datos sobre la cosecha (por ejemplo, tipo de cultivo, variedad de cultivo, rotación de cultivos, si el cultivo es ecológico, fecha de cosecha, historial de producción real (APH), rendimiento previsto, rendimiento, información sobre el precio de los productos básicos (por ejemplo, si el cultivo es ecológico), fecha de cosecha, historial de producción real (APH), rendimiento previsto, rendimiento, información sobre el precio de los productos básicos (por ejemplo, precio del cultivo, ingresos del cultivo), humedad del grano, práctica de labranza e información sobre la estación de crecimiento anterior (c) datos del suelo (por ejemplo, tipo, composición, pH, materia orgánica (MO), capacidad de intercambio catiónico (CIC)), (d) datos de plantación (por ejemplo, fecha de plantación, tipo de semilla(s), madurez relativa (RM) de la(s) semilla(s) plantada(s), población de semillas, información sobre el coste de los insumos (por ejemplo, coste de la semilla)), e índices de propiedad (por ejemplo, relación entre la población de semillas y un parámetro del suelo), etc.) para los campos que se están monitorizando), (e) datos de fertilizantes (por ejemplo, tipo de nutriente (nitrógeno, fósforo, potasio), tipo de aplicación, fecha de aplicación, cantidad, fuente, método, coste de los nutrientes), (f) datos sobre pesticidas (por ejemplo, pesticida, herbicida, fungicida, otra sustancia o mezcla de sustancias destinadas a ser utilizadas como regulador de plantas, defoliante o desecante, fecha de aplicación, cantidad, fuente, método), (g) datos de riego (por ejemplo, fecha de aplicación, cantidad, fuente, método), (h) datos meteorológicos (por ejemplo, precipitación, tasa de lluvia, lluvia prevista, tasa de escorrentía de agua en la región, temperatura, viento, pronóstico, 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 del espectro de luz de un sensor de aparato agrícola, cámara, ordenador, teléfono inteligente, tableta, vehículo aéreo no tripulado, aviones o satélite), (j) observaciones de exploración (fotos, vídeos, notas de formato libre, grabaciones de voz, transcripciones de voz, condiciones meteorológicas (temperatura, precipitación (actual y temporal), humedad del suelo, etapa de crecimiento del cultivo, velocidad del viento, humedad relativa, punto de rocío, capa negra)), y (k) suelo, semillas, fenología del cultivo, informes de plagas y enfermedades, y fuentes y bases de datos de 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, las condiciones del campo, la información sobre el coste de los insumos, la información sobre el precio de los productos básicos 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 segadoras trilladoras. 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 agrícolas, incluyendo los datos 106 de campo del dispositivo 104 informático de gestión de campo, los datos 110 externos del ordenador 108 del servidor de datos externos y los datos 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 132 de comunicación, instrucciones 136, capa 134 de presentación, capa 140 de gestión de datos, capa 150 de hardware/virtualización, y repositorio 160 de datos de modelo y campo. "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 132 de comunicación puede programarse o configurarse para realizar funciones de interfaz de entrada/salida, incluyendo 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 132 de comunicación puede estar programada o configurada para enviar los datos recibidos al repositorio 160 de datos de modelo y campo 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 la cabina u otros ordenadores que estén acoplados al sistema 130 a través de la red 109. La interfaz gráfica de usuario 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 Sin embargo, puede utilizarse cualquier base de datos que permita los sistemas y métodos 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 métodos descritos anteriormente, el gestor de datos puede proporcionar uno o más widgets 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 501 de línea de tiempo para la entrada 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 parte 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 de 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 de tiempo, 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 divulgados en el presente documento 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. Los datos del modelo pueden 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.

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. En un ejemplo, las instrucciones 136 incluyen diferentes tipos de instrucciones para monitorizar las operaciones de campo y realizar análisis de datos agrícolas. Las instrucciones 136 pueden incluir instrucciones de análisis de datos agrícolas que incluyan instrucciones para realizar las operaciones de los métodos descritos en el presente documento. Las instrucciones 136 pueden incluirse con las instrucciones programadas de la capa 150.

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.

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 procesos 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 gestión 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 métodos 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 campo 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 del uno o más campos, información de labranza para uno o más campos, cultivos plantados en el uno o más campos y datos de suelo extraídos del 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 el 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 comunicativamente 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 el en uno o más campos, el dispositivo 104 informático de gestión de campo puede enviar datos 106 de campo al sistema 130 informático de inteligencia agrícola indicando que se liberó agua en el 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 ingestar 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 del libro 206 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, lasinstrucciones 204 de alerta y resumen están programadass 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 estación. En una realización, las semillas y las instrucciones 208 de plantación están programadas para proporcionar herramientas para la selección de semillas, la colocación de híbridos y la creación de secuencia de comandos, inlcuyendo la creación de secuencia 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 los aperos de labranza, tal como la aplicación de nutrientes, la plantación y el riego. Por ejemplo, una interfaz de secuencia de comandos 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, tal como las capas de datos de mapa 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 comando , la aplicación 200 informática móvil puede hacer que la secuncia de comando esté disponible para su descarga en un formato legible por un controlador de aplicación, tal como un formato archivado o comprimido. Adicionalmente y/o alternativamente, una secuencia de comando puede ser enviada directamente al ordenador 115 de cabina desde la aplicación 200 informática móvil y/o cargado 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 estación. 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, método 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 uno o más scripts, incluyendo scripts 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, tal 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 scripts 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 212 meteorológicas están 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 estación 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 analíticos back-end ejecutados en el sistema 130 informático de inteligencia agrícola y/o en el ordenador 108 servidor de datos externos y configurados para analizar métricas tales como rendimiento, híbrido, población, SSURGO, pruebas de suelo o elevación, entre otras. Los informes y análisis programados pueden incluir correlaciones entre el rendimiento y otro parámetro o variable de datos agrícolas, análisis de variabilidad del rendimiento, evaluación comparativa del rendimiento y otras métricas frente a otros cultivadores basada 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 servidores a los que se accede mediante navegadores en ordenadores de 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 entorno en cabina y el entorno 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 de la máquina 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.

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, tales 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 de 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. Se divulgan ejemplos en la patente de EE.UU. No. 8,738,243 y la publicación patente de EE.UU. 20150094916, y la presente divulgación presupone el conocimiento de esas otras divulgaciones de patentes.

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 rango 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 y la presente divulgación presupone el conocimiento de esa otra divulgación de patente.

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, y la presente divulgación presupone el conocimiento de dichas divulgaciones de patentes.

En otra realización, los sensores 112 y los controladores 114 pueden comprender dispositivos meteorológicos para supervisar las condiciones meteorológicas de los campos. Por ejemplo, el aparato descrito en la Patente Internacional PCT/US2016/029609, y la presente divulgación presupone el conocimiento de dichas divulgaciones de patentes.

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 varios cultivos, o ambas. Además, un modelo agronómico puede comprender recomendaciones basadas en factores agronómicos 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, tal 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 proceso 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 método de algoritmo genético, un método de modelos de todos los subconjuntos, un método de búsqueda secuencial, un método de regresión por pasos, un método de optimización de enjambre de partículas y un método 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, el 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 donde 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.

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 que se van 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 de 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 acueerdo 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, 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 proceso 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 soportes 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 (RDSI), 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 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.

La FIG. 7 ilustra un diagrama de flujo de una realización para un método 700 de identificación automática de una o más correlaciones para operaciones de campo. El método 700 se lleva a cabo mediante lógica de procesamiento que puede comprender hardware (circuitos, lógica dedicada, etc.), software (tal como el que se ejecuta en un sistema informático de propósito general o en una máquina o un dispositivo dedicados), o una combinación de ambos. En una realización, el método 700 se lleva a cabo mediante la lógica de procesamiento de al menos un sistema de procesamiento de datos (por ejemplo, el sistema 130 informático, el sistema 400 informático, el dispositivo 104 informático de gestión de campo, el ordenador 115 de cabina, el controlador 114 de aplicación, el aparato 111, etc.). El sistema o dispositivo ejecuta instrucciones de una aplicación o programa informático con lógica de procesamiento. La aplicación de software o programa puede ser iniciada por un sistema o puede notificar a un operador o usuario de una máquina (por ejemplo, tractor, sembradora, cosechadora) dependiendo de si se determinan una o más correlaciones.

En el bloque 702, un sistema supervisa los datos agrícolas, incluyendo los datos de rendimiento y de campo (por ejemplo, datos de identificación, datos de cosecha, datos de plantación, datos de fertilizantes, datos de pesticidas, datos de riego y datos meteorológicos, información sobre prácticas agrícolas, información sobre costes de insumos, información sobre precios de productos básicos, etc.). En el bloque 704, el sistema (o dispositivo) determina automáticamente si al menos una correlación entre diferentes variables o parámetros de los datos agrícolas supera un umbral. Por ejemplo, una correlación entre los datos de rendimiento y una variable de práctica agrícola (por ejemplo, datos de plantación, nutrientes aplicados) de los datos de campo puede haber superado un umbral. La correlación puede definirse mediante datos empíricos, un cierto diferencial de rendimiento entre distintos valores de una variable o parámetro, o un valor R2 puede superar un valor umbral. En este caso, ciertos valores R2 entre 0 y 1 (por ejemplo, 0,8, 0,9) indican una fuerte correlación. Si es así, entonces el sistema (o dispositivo) en el bloque 705 realiza un análisis (por ejemplo, análisis geométrico) para identificar una categoría de problemas causados por el hombre (por ejemplo, problemas de aplicación de cultivos, etc.) u otros problemas (por ejemplo, problemas de riego, problemas de plagas en proximidad a un curso de agua, etc.) que pueden haber causado la correlación. Si la correlación entre las diferentes variables o parámetros de los datos agrícolas no supera un umbral, el método vuelve al bloque 702.

En un ejemplo, el sistema (o dispositivo) comprueba un posible problema de riego para un campo concreto determinando si el rendimiento de los cultivos para el campo tiene un patrón geométrico (por ejemplo, patrón circular, patrón lineal) en el bloque 706. Los problemas de riego pueden deberse a un pivote defectuoso o dañado de un sistema de riego. Si se determina un patrón geométrico, entonces el sistema (o dispositivo) determina si se puede identificar el riego que corresponde al patrón geométrico en el bloque 708. Si el sistema determina un patrón geométrico e identifica el riego que se corresponde con el patrón geométrico, entonces se envía una comunicación (por ejemplo, comunicación de alerta de problema de riego, mensaje de correo electrónico, mensaje de texto, mapa, etc.) a un dispositivo de un usuario en el bloque 716. La comunicación indica que al menos una correlación supera un umbral. El sistema también puede enviar un desglose del centro de comparación cuando al menos una correlación supera un umbral. El sistema también puede enviar una recomendación para tomar una acción en respuesta a la al menos correlación que excede un umbral. La comunicación puede incluir una alerta, mapas, un desglose del centro de comparación y una recomendación. A continuación, el dispositivo del usuario hace que un dispositivo de visualización del dispositivo visualice al menos una de una alerta (por ejemplo, comunicación de problema de riego de alerta), un mapa, un desglose del centro de comparación y una recomendación en el bloque 724. Se puede generar y mostrar una recomendación en respuesta a la selección por parte del usuario de una subcategoría o variable que sea un parámetro de entrada o un parámetro de práctica agrícola. El sistema o dispositivo puede recibir una entrada del usuario en respuesta a la comunicación, el desglose del centro de comparación o la recomendación. Si no se determina ningún patrón geométrico en el bloque 706 o no se identifica ningún riego en el bloque 708, el método vuelve al bloque 702.

En otro ejemplo, el sistema (o dispositivo) comprueba un posible problema de paso de aplicación para un campo concreto determinando si el rendimiento del cultivo para el campo tiene un patrón geométrico (por ejemplo, un patrón lineal) en el bloque 712. A continuación, el sistema (o dispositivo) determina si el patrón geométrico identificado corresponde a una pasada de aplicación (por ejemplo, plantación, fertilización, etc.) en el bloque 714. Si el sistema determina un patrón geométrico e identifica que el patrón geométrico corresponde a una pasada de aplicación, entonces se envía una comunicación (por ejemplo, comunicación de problema de aplicación de alerta, mensaje de correo electrónico, mensaje de texto, mapa, etc.) a un usuario en el bloque 717. La comunicación indica que al menos una correlación supera un umbral. El sistema también puede enviar un desglose del centro de comparación cuando al menos una correlación supera un umbral. El sistema también puede enviar una recomendación para tomar una acción en respuesta a la al menos correlación que excede un umbral. La comunicación puede incluir una alerta, mapas, un desglose del centro de comparación y una recomendación. A continuación, el dispositivo del usuario hace que un dispositivo de visualización del dispositivo visualice al menos uno de una alerta (por ejemplo, comunicación de problema de pasada de aplicación), un mapa, un desglose de centro de comparación y una recomendación en el bloque 726. El sistema o dispositivo puede recibir una entrada del usuario en respuesta a la comunicación, el desglose del centro de comparación o la recomendación. Se puede generar y mostrar una recomendación en respuesta a la selección por parte del usuario de una subcategoría o variable que sea un parámetro de entrada o un parámetro de práctica agrícola de los datos de campo. Si no se determina ningún patrón geométrico en el bloque 706 o no se identifica ningún patrón geométrico que corresponda a una pasada de aplicación en el bloque 714, entonces el método vuelve al bloque 702.

Un ejemplo de problema de pasada de aplicación es un problema mecánico durante la plantación de las semillas. El sistema puede determinar una correlación entre el rendimiento y una variable de plantación de los datos de plantación. Esta correlación puede ayudar a identificar que un sembrador ha sembrado en exceso ciertas regiones de un campo, probablemente debido a un error mecánico durante la plantación. Las regiones sobreplantadas pueden correlacionarse con otras variables o parámetros tales como el rendimiento. Esta correlación indica un problema mecánico, tal como la falta de embragues, etc., que provoca el desperdicio de un determinado número de sacos de semillas. En otro ejemplo, una desviación de la población de semillas en diferentes regiones de un campo puede estar vinculada o correlacionada con un fallo en el ajuste de la curva.

En otro ejemplo, el sistema comprueba la existencia de un posible problema de plagas o insectos en un campo concreto determinando si una vía fluvial está cerca de un campo de un mapa (por ejemplo, mosaico de mapa, límite dibujado por el usuario) en el bloque 720. A continuación, el sistema determina si un patrón de datos de rendimiento corresponde a una ubicación o canal de la vía navegable en el bloque 722. Si el sistema identifica una vía navegable cercana a un campo y determina que un patrón (por ejemplo, patrón de datos de rendimiento) corresponde a una ubicación o canal de la vía navegable, entonces se envía una comunicación (por ejemplo, comunicación de problema de plagas de alerta, mensaje de correo electrónico, mensaje de texto, mapa, etc.) al dispositivo de un usuario en el bloque 719. La comunicación indica que al menos una correlación supera un umbral. El sistema también puede enviar un desglose del centro de comparación cuando al menos una correlación supera un umbral. El sistema también puede enviar una recomendación para tomar una acción en respuesta a la al menos una correlación que exceda un umbral. La comunicación puede incluir una alerta, mapas, un desglose del centro de comparación y una recomendación. A continuación, el dispositivo del usuario hace que un dispositivo de visualización del dispositivo visualice al menos una de una alerta (por ejemplo, comunicación de problema de plagas), un mapa, un desglose del centro de comparación y una recomendación en el bloque 728. Se puede generar y mostrar una recomendación en respuesta a la selección por parte del usuario de una subcategoría o variable que sea un parámetro de entrada o un parámetro de práctica agrícola. El sistema (o dispositivo) puede recibir una entrada del usuario en respuesta a la comunicación, el desglose del centro de comparación o la recomendación. Si no se identifica ninguna vía navegable en el bloque 720 o ningún patrón corresponde a una ubicación o canal de la vía navegable en el bloque 722, entonces el método vuelve al bloque 702.

Al determinar que al menos una correlación entre diferentes variables o parámetros de los datos agrícolas supera un umbral, el sistema (o dispositivo) puede realizar las operaciones de los bloques 706, 712 y 720 simultánea o secuencialmente.

El método 700 vuelve al bloque 702 si en el bloque 704 no se determina ninguna correlación que supere un umbral.

La FIG. 8 ilustra un diagrama de flujo de una realización para un método 800 de creación de ensayos para provocar una o más correlaciones entre diferentes variables o parámetros de datos agrícolas. El método 800 se lleva a cabo mediante lógica de procesamiento que puede comprender hardware (circuitos, lógica dedicada, etc.), software (tal como el que se ejecuta en un sistema informático de propósito general o en una máquina o un dispositivo dedicados), o una combinación de ambos. En una realización, el método 800 se lleva a cabo mediante la lógica de procesamiento de al menos un sistema de procesamiento de datos (por ejemplo, el sistema 130 informático, el sistema 400 informático, el dispositivo 104 informático de gestión de campo, el ordenador 115 de cabina, el controlador 114 de aplicación, el aparato 111, etc.). El sistema o dispositivo ejecuta instrucciones de una aplicación o programa informático con lógica de procesamiento.

En el bloque 802, un sistema supervisa los datos agrícolas, incluyendo los datos de rendimiento y de campo (por ejemplo, datos de cosecha, datos de plantación, datos de fertilizantes, datos meteorológicos, información de costes de entrada, información de precios de productos básicos, etc.). En el bloque 804, el sistema crea al menos un ensayo que potencialmente causa una o más correlaciones entre diferentes parámetros o variables de los datos agrícolas en respuesta a la recepción de una comunicación de un dispositivo (por ejemplo, aplicación de software o programa del dispositivo) causada por una o más entradas del usuario (por ejemplo, entrada(s) del usuario después de realizar una operación agrícola, entrada(s) del usuario durante la operación agrícola). Por ejemplo, un usuario puede variar un parámetro o variable en diferentes regiones o franjas de un campo para crear un ensayo que cause una correlación entre los datos de rendimiento y el parámetro o variable de los datos agrícolas (por ejemplo, una variable de práctica agrícola, información de plantación, tasa de aplicación, productos aplicados, estudio de profundidad de plantación, nutrientes aplicados, etc.). En un ejemplo, un usuario cambia una variable (por ejemplo, población de semillas, densidad de semillas, nitrógeno aplicado) en diferentes regiones o franjas de un campo para provocar la correlación. El usuario puede crear el ensayo después de realizar una operación agrícola (por ejemplo, plantación, labranza, aplicación de nutrientes, etc.). En un ejemplo, un usuario dibuja un polígono en un mapa de un campo para asignar una región al polígono y luego cambia una variable para ese polígono. Una región norteña de un campo puede ser la región 1, mientras que una región sureña de un campo puede ser la región 2. En otro ejemplo, un usuario puede etiquetar como región una zona encharcada que se plantó en un mes determinado. Un usuario puede crear cualquier región o ajuste personalizado; los ajustes pueden ser implementados por el sistema 130 (por ejemplo, una población de semillas ordenada) o implementados por el usuario (por ejemplo, un ajuste de fuerza descendente del sistema de cierre o un ajuste de profundidad de la sembradora).

Alternativamente, un usuario crea un ensayo en directo en tiempo real mientras realiza la operación agrícola. En un ejemplo, un usuario selecciona una opción de grabación desde un dispositivo (por ejemplo, dispositivo de visualización en una máquina, dispositivo de tableta, etc.) para iniciar una primera región durante una primera operación (por ejemplo, plantación) y, a continuación, selecciona una opción de grabación o parada en un momento posterior para terminar un área definida por la primera región. A continuación, el usuario puede definir regiones adicionales para un campo o campos de la primera operación. A continuación, los datos asociados a las distintas regiones se proporcionan a un sistema (por ejemplo, un sistema basado en la nube). En un momento o fecha posterior, se realiza una segunda operación (por ejemplo, cosecha, fertilización, etc.) con una máquina diferente (o la misma máquina) y los datos (por ejemplo, rendimiento) se particionan automáticamente en las regiones previamente definidas.

En el bloque 806, el sistema crea al menos un ensayo para causar potencialmente una o más correlaciones entre diferentes variables o parámetros de los datos agrícolas para las operaciones de campo en respuesta a la comunicación del dispositivo que se genera en respuesta a las entradas del usuario (por ejemplo, entrada(s) del usuario después de realizar una operación agrícola, entrada(s) del usuario durante la operación agrícola). En el bloque 808, el sistema asigna datos (por ejemplo, datos de rendimiento) basándose en las regiones creadas con el al menos un ensayo. Por ejemplo, los datos de rendimiento para una operación agrícola posterior (por ejemplo, la cosecha) se asignan de acuerdo con las regiones creadas por el ensayo. En el bloque 810, el sistema analiza el al menos un ensayo creado para determinar si el al menos un ensayo causa al menos una correlación (por ejemplo, una correlación entre los datos de rendimiento y una variable de práctica agrícola) para diferentes regiones o franjas de un campo(s). En el bloque 812, el sistema genera y envía datos al dispositivo que se mostrarán al usuario para el al menos un ensayo. Los datos pueden presentar al menos una correlación para diferentes regiones o franjas del campo del al menos un ensayo o pueden presentar una ausencia de al menos una correlación. Los datos presentados pueden ser una herramienta de retorno de la inversión (ROI) que permita al usuario determinar una región óptima o un conjunto óptimo de condiciones para maximizar el ROI. En un ejemplo, una primera región de un campo no tiene nutrientes aplicados y tiene un primer rendimiento. Una segunda región del campo tiene una determinada cantidad de nutrientes aplicados y un segundo rendimiento. La herramienta ROI permite al usuario determinar si el coste adicional de los nutrientes aplicados aumenta el rendimiento lo suficiente (por ejemplo, el aumento del rendimiento es igual al segundo rendimiento menos el primero) como para justificar la plantación de futuros cultivos con el coste adicional de los nutrientes aplicados.

La FIG. 9 ilustra un diagrama de flujo de una realización para un método 900 de creación de ensayos para provocar una o más correlaciones entre diferentes variables o parámetros de datos agrícolas. El método 900 se lleva a cabo mediante lógica de procesamiento que puede comprender hardware (circuitos, lógica dedicada, etc.), software (tal como el que se ejecuta en un sistema informático de propósito general o en una máquina o un dispositivo dedicados), o una combinación de ambos. En una realización, el método 900 se lleva a cabo mediante la lógica de procesamiento de al menos un sistema de procesamiento de datos (por ejemplo, el sistema 130 informático, el sistema 400 informático, el dispositivo 104 informático de gestión de campo, el ordenador 115 de cabina, el controlador 114 de aplicación, el aparato 111, etc.). El sistema o dispositivo ejecuta instrucciones de una aplicación o programa informático con lógica de procesamiento.

Un sistema monitoriza los datos agrícolas, incluyendo los datos de rendimiento y de campo (por ejemplo, datos de cosecha, datos de plantación, datos de fertilizantes, datos meteorológicos, información sobre el coste de los insumos e información sobre el precio de los productos básicos, etc.). En el bloque 904, un dispositivo del usuario recibe una o más entradas del usuario (por ejemplo, entrada(s) del usuario después de realizar una operación agrícola, entrada(s) del usuario durante la operación agrícola) para crear al menos un ensayo que potencialmente cause una o más correlaciones entre diferentes parámetros o variables. Por ejemplo, un usuario puede variar un parámetro o variable en diferentes regiones o franjas de un campo(s) para crear un ensayo que cause una correlación entre los datos de rendimiento y una variable de práctica agrícola de datos de campo (por ejemplo, información de plantación, tasa de aplicación, productos aplicados, estudio de profundidad de plantación, nutrientes aplicados). En un ejemplo, un usuario cambia una variable (por ejemplo, población de semillas, densidad de semillas, nitrógeno aplicado) en diferentes regiones o franjas de un campo para provocar la correlación. El usuario puede crear el ensayo después de realizar una operación agrícola (por ejemplo, plantación, labranza, aplicación de nutrientes, etc.). En un ejemplo, un usuario dibuja un polígono en el mapa de un campo para asignar una región al polígono y luego cambia una variable para esa región.

Alternativamente, un usuario crea un ensayo en directo en tiempo real mientras realiza la operación agrícola. En un ejemplo, un usuario selecciona una opción de grabación desde un dispositivo (por ejemplo, dispositivo de visualización en una máquina, dispositivo de tableta, etc.) para iniciar una primera región durante una primera operación (por ejemplo, plantación) y, a continuación, selecciona una opción de grabación o parada en un momento posterior para terminar un área definida por la primera región. A continuación, el usuario puede definir regiones adicionales para un campo o campos de la primera operación. A continuación, los datos asociados a las distintas regiones se proporcionan a un sistema (por ejemplo, un sistema basado en la nube). En un momento o fecha posterior, se realiza una segunda operación (por ejemplo, cosecha, fertilización, etc.) con una máquina diferente (o la misma máquina) y los datos (por ejemplo, rendimiento) se particionan automáticamente en las regiones previamente definidas.

En el bloque 906, el dispositivo crea al menos un ensayo para causar potencialmente una o más correlaciones entre diferentes variables o parámetros de los datos agrícolas para las operaciones de campo en respuesta a las entradas del usuario (por ejemplo, entrada(s) del usuario después de realizar una operación agrícola, entrada(s) del usuario durante la operación agrícola). En el bloque 908, el dispositivo asigna datos (por ejemplo, datos de rendimiento) basándose en las regiones creadas con el al menos un ensayo. Por ejemplo, los datos de rendimiento para una operación agrícola posterior (por ejemplo, la cosecha) se asignan de acuerdo con las regiones creadas por el ensayo. En el bloque 910, el dispositivo (o sistema) analiza el al menos un ensayo creado para determinar si el al menos un ensayo causa al menos una correlación (por ejemplo, una correlación entre los datos de rendimiento y una variable de práctica agrícola) para diferentes regiones o franjas de un campo(s). En el bloque 912, el dispositivo genera y muestra datos al usuario para el al menos un ensayo. El dispositivo puede presentar datos que incluyan al menos una correlación para diferentes regiones o franjas del campo del al menos un ensayo o puede presentar una ausencia de al menos una correlación. Los datos presentados pueden ser una herramienta de retorno de la inversión (ROI) que permita al usuario determinar una región óptima o un conjunto óptimo de condiciones para maximizar el ROI. En un ejemplo, una primera región de un campo no tiene nutrientes aplicados y tiene un primer rendimiento. Una segunda región del campo tiene una determinada cantidad de nutrientes aplicados y un segundo rendimiento. Las herramientas ROI permiten al usuario determinar si el coste adicional de los nutrientes aplicados aumenta el rendimiento lo suficiente (por ejemplo, el aumento del rendimiento es igual al segundo rendimiento menos el primero) como para justificar la plantación de futuros cultivos con el coste adicional de los nutrientes aplicados. Los datos presentados también pueden comprender un centro de comparación, como se describe más adelante.

Se ilustran realizaciones de interfaces de usuario de centros de comparación ejemplares en las FIGs. 10 y 11 y se describen con más detalle a continuación.

La interfaz de usuario del centro de comparación incluye preferentemente un resultado agronómico (por ejemplo, un valor de rendimiento tal como el rendimiento promedio medio en fanegas por acre, rendimiento económico en dólares por acre) correspondiente a una pluralidad de criterios (por ejemplo, estaciones, campos, zonas de gestión de subcampos, tipos de suelo, etc.). Cada interfaz de usuario del centro de comparación incluye preferentemente categorías (por ejemplo, suelo/ambiente, plantación, fertilidad, cosecha, clima) de datos disponibles para una pluralidad de criterios (por ejemplo, estaciones, campos, zonas de gestión de subcampos, tipos de suelo, etc.). Preferentemente, el operador puede ampliar cada categoría (por ejemplo, haciendo clic o pulsando) para mostrar información detallada dentro de la categoría. La categoría "Suelo/Ambiente" puede ampliarse preferentemente para mostrar datos relevantes que incluyan preferentemente el tipo de suelo, las prácticas de alicatado y las prácticas de labranza. La categoría "Cosecha" puede ampliarse preferentemente para mostrar datos relevantes que incluyan preferentemente la fecha de inicio de la cosecha, la fecha de finalización de la cosecha, las prácticas de cosecha y el equipo de cosecha. La categoría "Plantación" puede ampliarse preferentemente para mostrar datos relevantes que incluyan preferentemente los datos plantados, el híbrido (por ejemplo, el tipo de semilla), la población, la clasificación de idoneidad de la población (por ejemplo, una puntuación numérica que indique si la población plantada era adecuada para el campo o la zona de gestión) y la temperatura del suelo de plantación. La categoría "Fertilidad" puede ampliarse preferentemente para mostrar datos relevantes, preferentemente incluyendo la precipitación acumulada (total y por mes), el índice de heladas en primavera y la tensión térmica durante la población. Para cada categoría de datos (por ejemplo, Suelo/Ambiente, Plantación, Fertilidad, Cosecha, Clima), la interfaz de usuario del centro de comparación muestra preferentemente un resumen de comparación (por ejemplo, "similar", "diferente", o una puntuación de similitud numérica o legendaria) que indica la similitud de los datos entre los conjuntos de datos dentro de la categoría para cada criterio (por ejemplo, estación, campo, tipo de suelo, zona de gestión de subcampo). El sumario de comparación se determina preferentemente basándose en la similitud agregada de los datos de la categoría, y puede determinarse comparando la similitud agregada con un umbral de similitud. Como ejemplo ilustrativo, la categoría "Plantación" puede incluir un sumario de comparación de "Diferente" puede determinarse mediante las operaciones de (a) asignar un valor numérico a cada elemento de datos de la categoría de acuerdo con una asociación predeterminada de valores numéricos a rangos de datos (por ejemplo, asignar un valor numérico a los datos de precipitación acumulada igual a las pulgadas de lluvia acumuladas a lo largo de la estación, asignar un valor de 100 a una clasificsción de congelación de primavera de "A", asignar un valor de 200 a una clasificación de tensión térmica durante la polinización de "B"; (b) agregar los valores numéricos determinados (por ejemplo, sumar o promediar los valores numéricos determinados) para obtener un valor numérico agregado; (c) comparar el valor numérico agregado con un umbral de similitud numérica predeterminado (por ejemplo, 300); y (d) si el valor numérico agregado supera el umbral de similitud numérica, seleccionar y mostrar un resumen de comparación de "Diferente".

La FIG. 10 ilustra una interfaz 1000 de usuario ejemplar del centro de comparación de acuerdo con una realización. La interfaz 1000 de usuario del centro de comparación se muestra en un monitor (por ejemplo, ordenador 115 de cabina, dispositivo de visualización, dispositivo de visualización OEM, dispositivo informático, etc.) en la cabina de un tractor de una máquina o el mapa 1000 de comparación se muestra en el dispositivo de un usuario (por ejemplo, dispositivo 104, dispositivo de tableta, dispositivo informático, ordenador de sobremesa, teléfono móvil, televisión inteligente) que puede estar situado en cualquier ubicación para que el operador tome una decisión de cultivo para uno o más campos. Se puede seleccionar una opción 510 de estaciones para mostrar datos de comparación de estaciones o una opción 512 de campos para mostrar datos de comparación de campos. Una región 514 de campo incluye una opción seleccionable (por ejemplo, hogar 520) para mostrar los datos de comparación de una granja o campo en particular. Una región de estación A incluye una opción 530 seleccionable (por ejemplo, 2013) para mostrar los datos agrícolas de un año concreto en una columna 2013. Una región de la estación B incluye una opción 540 seleccionable (por ejemplo, 2014) para mostrar los datos agrícolas de un año concreto en una columna 2014. En este ejemplo, las columnas 2013 y 2014 incluyen el rendimiento promedio (por ejemplo, en fanegas/acre), el suelo/entorno y las condiciones de plantación, incluyendo la fecha de plantación, híbridos, la clasificación de idoneidad del híbrido, la población, la clasificación de idoneidad de la población y la temperatura del suelo de plantación. El sistema o dispositivo determina que las condiciones del suelo/ambiente son similares para las estaciones 2013 y 2014, mientras que las condiciones de plantación para las estaciones 2013 y 2014 son diferentes. El operador puede entonces correlacionar y/o comparar el rendimiento de 225 Bu/Ac en la estación 2013 con las condiciones de plantación para esta estación. Por el contrario, el menor rendimiento de 205 Bu/Ac en la estación 2014 puede correlacionarse con las condiciones de plantación de esta estación. Para optimizar el rendimiento en futuras estaciones, el operador puede decidir utilizar condiciones de plantación similares a las de la estación 2013.

La FIG. 11 ilustra una interfaz 1100 de usuario ejemplar del centro de comparación de acuerdo con una realización. La interfaz 1100 de usuario del centro de comparación se muestra en un monitor (por ejemplo, dispositivo de visualización, dispositivo de visualización OEM, dispositivo informático, etc.) en la cabina del tractor de una máquina o el mapa 600 de comparación se muestra en el dispositivo de un usuario (por ejemplo, dispositivo de tableta, dispositivo informático, ordenador de sobremesa, teléfono móvil, televisión inteligente) que puede estar situado en cualquier ubicación para que el operador tome una decisión de cultivo para uno o más campos. Se puede seleccionar una opción 610 de estaciones para mostrar datos de comparación de estaciones o una opción 612 de campos para mostrar datos de comparación de campos. Una región 614 de campo incluye una opción 620 de campo seleccionable (por ejemplo, Hogra) para mostrar los datos de comparación de una granja o campo en particular. Una región de estación A incluye una primera opción 630 de estación seleccionable (por ejemplo, 2013) para mostrar datos agrícolas de un año concreto en una columna (por ejemplo, 2013, como se ilustra). Una región de estación B incluye una segunda opción 640 de estación seleccionable (por ejemplo, 2014) para mostrar datos agrícolas de un año concreto en una columna (por ejemplo, 2014, como se ilustra). En este ejemplo, las columnas 2013 y 2014 incluyen datos de fertilidad, datos de cosecha y datos meteorológicos que incluyen la precipitación acumulada, la precipitación mensual, el índice de heladas de primavera y el estrés térmico durante la polinización. El sistema o dispositivo determina que las condiciones de fertilidad y cosecha son similares para las estaciones 2013 y 2014, mientras que las condiciones meteorológicas para las estaciones 2013 y 2014 son diferentes. El operador puede entonces correlacionar y/o comparar el rendimiento de 225 Bu/Ac en la estación 2013 con la plantación y las condiciones meteorológicas de la estación 2013. Por el contrario, el menor rendimiento de 205 Bu/Ac en la estación 2014 puede correlacionarse con las condiciones de plantación y meteorológicas de la estación 2014.

En algunas realizaciones, las operaciones de los métodos divulgados en el presente documento pueden alterarse, modificarse, combinarse o eliminarse. Los métodos de las realizaciones de la presente divulgación pueden llevarse a cabo con un dispositivo, un aparato o un sistema de procesamiento de datos tal como se describe en el presente documento. El dispositivo, aparato o sistema de procesamiento de datos puede ser un sistema informático convencional de propósito general o también pueden utilizarse ordenadores de propósito especial, diseñados o programados para realizar una sola función.

Debe entenderse que la descripción anterior pretende ser ilustrativa y no restrictiva. Muchas otras realizaciones serán evidentes para los expertos en la técnica al leer y comprender la descripción anterior. Por lo tanto, el alcance de la divulgación debe determinarse con referencia a las reivindicaciones adjuntas, junto con todo el alcance de los equivalentes a los que tienen derecho dichas reivindicaciones.

Claims (5)

REIVINDICACIONES

1. Un sistema informático para el análisis de datos agrícolas, que comprende:

una base de datos para almacenar datos agrícolas, incluyendo datos de rendimiento y de campo; y

al menos una unidad de procesamiento acoplada a la base de datos,

- la al menos una unidad de procesamiento está configurada para ejecutar instrucciones para recibir la comunicación de un dispositivo en respuesta a al menos una entrada de usuario que varía un parámetro o variable de los datos agrícolas en diferentes regiones o franjas del campo para crear el al menos un ensayo que causa una correlación entre los datos de rendimiento y el parámetro o variable,

- en donde la al menos una unidad de procesamiento está configurada para ejecutar instrucciones para crear al menos un ensayo que cause una o más correlaciones entre diferentes parámetros o variables de los datos agrícolas en respuesta a la recepción de una comunicación desde un dispositivo y para asignar datos de rendimiento basados en diferentes regiones o franjas creadas con el al menos un ensayo,en donde al menos el parámetro o variable se varía en diferentes regiones o franjas de un campo para causar una correlación,

- en donde la al menos una unidad de procesamiento está configurada para ejecutar instrucciones para analizar el al menos un ensayo creado para determinar si el al menos un ensayo causa al menos una correlación entre los datos de rendimiento y una variable o parámetro de los datos agrícolas para diferentes regiones o franjas de un campo, y - en donde la al menos una unidad de procesamiento está configurada para ejecutar instrucciones para generar y enviar datos al dispositivo que se mostrarán al usuario para el al menos un ensayo, en el que los datos presentan al menos una correlación para diferentes regiones o franjas del campo del al menos un ensayo o una ausencia de al menos una correlación.

2. El sistema informático de la reivindicación 1, en el que la al menos una unidad de procesamiento está configurada para ejecutar instrucciones para recibir la comunicación de un dispositivo en respuesta a al menos una entrada de usuario que se recibe en tiempo real durante una operación agrícola que varía un parámetro o variable en diferentes regiones o franjas del campo para crear el al menos un ensayo que causa una correlación entre los datos de rendimiento y el parámetro o variable.

3. Un sistema informático de la reivindicación 1, en el que el parámetro o variable se selecciona del grupo de: variable de práctica agrícola, información de plantación, fecha de aplicación, productos aplicados, profundidad de plantación y nutrientes aplicados.

4. Un método de análisis de datos agrícolas, que comprende:

recibir, con un dispositivo, una o más entradas de usuario después de realizar una operación agrícola o durante la realización de una operación agrícola para crear al menos un ensayo que provoque una o más correlaciones entre diferentes parámetros o variables de datos agrícolas,

asignar los datos de rendimiento con base en las distintas regiones creadas con el al menos un ensayo,

analizar el al menos un ensayo creado para determinar si el al menos un ensayo causa al menos una correlación entre los datos de rendimiento y una variable o parámetro de los datos agrícolas para diferentes regiones del campo, generar y mostrar datos al usuario para el al menos un ensayo en el que el dispositivo muestra los datos incluyendo al menos una correlación para diferentes regiones del campo del al menos un ensayo o muestra una ausencia de al menos una correlación

5. El método de la reivindicación 4, en el que el dispositivo muestra los datos incluyendo una herramienta de retorno de la inversión (ROI) que permite al usuario determinar una región óptima o un conjunto óptimo de condiciones para maximizar el ROI.