用于提供地点特定的肥料建议的方法和系统

技术领域

本公开涉及一种用于向农田中的作物提供地点特定的肥料建议的系统和方法。

背景技术

确定作物所需的适当肥料量是农民将面临的最重要的决定之一。氮的缺乏将会降低产量，而过量将产生经济损失并破坏环境。其他养分的缺乏将导致作物缺陷和作物质量下降。然而，由于影响作物生长和发育的参数(水、土壤特性)的差异，作物表现出田间可变性，并且因此建立可能适合整个作物的最佳水平的取决于地点的肥料建议是很麻烦。

在用于估算作物中作物氮水平的不同方法中，由于不同提供商提供了现成的解决方案，使用卫星或其他等效无人机生成的远程图像在实际领域中变得越来越重要。遥感可以在不需要田间检查的情况下确定偏远田地的作物氮水平。然而，使用远程图像会引起众所周知的缺点，例如噪音、天气和大气条件。此外，远程方法无法评估取决于土壤变化特性的其他参数。因此，打算采用基于遥感的集成解决方案，进一步考虑到田间的变化。

现有技术

用于农业目的的减少遥感中的噪声的已知方法旨在通过与支持向量机拟合的迭代模型来分析所接收的信号以及噪声识别和掩蔽方法。例如，US2021027429 A1公开了所述方法中的一种。然而，所述方法需要大量的计算工作和时间。

与旨在计算植被指数的目标无关，US2021201024 A1中的用于降噪的平滑技术众所周知，其中为了基于NDVI处理来识别作物，以前的植被指数是通过高斯(Gaussian)平滑和模型去噪的，这需要校准多个模型参数并过滤掉一些动态，但可能会再次以高计算量为代价丢失原始处理指数中的一些信息

发明内容

当前公开的目的是建立一种用于基于确定性方法提供可变肥料建议的方法，该方法克服了上述问题，同时考虑了针对肥料建议的田间可变性。

根据本公开的第一方面，该目标和其他目标通过一种用于为作物提供可变肥料建议的计算机实现方法来实现，该方法包括以下步骤：确定包括至少一种作物的至少一个农田；确定针对至少一个农田中的至少一种作物的作物养分状况，其中确定针对至少一个农田中的至少一种作物的作物养分状况包括：确定至少一个农田的作物养分状况的基线值；确定至少一个农田的作物养分状况的田间可变性；基于基线值以及基于田间可变性确定作物养分状况；基于经确定的作物养分状况确定针对至少一个农田的可变肥料建议。

采用这种方法，可以实现精确的肥料建议，该建议具有绝对氮吸收量和田间可变性的真实表示。

根据另一实施例，确定作物养分状况的基线值包括：接收远程数据，该远程数据包括至少一个农田的图像数据；基于图像数据生成指示作物养分状况的至少一个第一植被指数；基于植被指数确定基线值。

采用这种方法，通过远程图像数据计算基线值。

根据另一实施例，确定作物养分状况的田间可变性包括：接收远程数据，该远程数据包括指示至少一个农田的当前作物养分状况的图像数据；基于图像数据生成至少一个第二植被指数；基于植被指数确定可变肥料建议的当前田间可变性。

采用这种方法，通过远程图像数据计算田间可变性项。

根据另一实施例，用于确定基线值的至少一个植被指数被定义为SX＝f(RXXX(1)，RXXX(2)，...RXXX(i)，...，RXXX(n))，其中RXXX(i)对于i＝1，……，n表示包括在远程数据中的与给定波长相关的多个反射率数据，并且f为预定的数学关系。

采用这种方法，基线值是基于合适的植被指数获得的。

根据另一实施例，基于图像数据生成至少一个植被指数用于确定田间可变性进一步包括确定与用于确定可变肥料建议的基线值的至少一个植被指数不同的至少一个植被指数。

采用这种方法，生成田间可变性项时，可以避免第一植被指数的固有仪器噪声。

根据另一实施例，用于确定田间可变性的至少一个植被指数与用于确定所述基线值的所述至少一个植被指数不同进一步包括定义用于确定田间可变性的至少一个植被指数为SX′＝f′(RXXX(1)，RXXX(2)，...RXXX(i′)，...，RXXX(n))，其中f′为与用于确定基线值的至少一个植被指数所存在的数学关系相同的数学关系，其中用于确定田间可变性的至少一个植被指数中包括的至少一个RXXX(i′)替换用于确定基线值的至少一个植被指数中包括的反射率数据中的至少一者，并且至少一个RXXX(i′)表示与不同于所替换的至少一个反射率数据的波长相关的反射率数据。

采用这种方法，生成一对合适的植被指数，用于改进作物养分状况的确定。

根据另一实施例，RXXX(i′)是在与绿色、红色、植被红边和近红外波段相关的波段中选择的反射率值。

采用这种方法，为其他的植被指数选择的波长属于指示农业特性的光谱。

根据另一实施例，RXXX(i′)通过以下方式来选择：检测经确定的农田附近具有独立于给定波长的光谱平坦值的至少一个区域，并从绿色、红色、植被红边和近红外波段中选择表现出经检测的至少一个区域的最低标准偏差的至少一个波段。

采用这种方法，所选通道具有较低的标准偏差，减少了其他植被指数中的噪声。

根据另一实施例，基于土壤养分含量、土壤有机质和/或矿化数据的田地数据或局部分析来进一步调整可变肥料建议。

采用这种方法，可以利用本地数据和其他的农艺参数来改进远程肥料建议。

根据另一实施例，该方法进一步包括基于经确定的可变肥料建议为农业设备产生机器可读脚本文件，以进行肥料施用。

采用这种方法，农业设备可以被自动配置为进行本公开的肥料建议。

根据另一实施例，该方法进一步包括通过被配置为进行肥料施用的农业设备来实施可变肥料建议。

采用这种方法，可以直接进行肥料建议。

根据另外的方面，在本公开内设想了被配置为进行上文所讨论的方法的系统、数据处理设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

附图说明

被包括以提供对本公开的进一步理解并且并入本说明书中并构成本说明书的一部分的附图说明了本公开的实施例，并与描述一起用于解释本公开的原理。

图1显示了根据本公开的应用领域的农田。

图2显示了根据本公开的实施例的系统的示意性表示。

图3显示了春季不同作物阶段的预定田地的植被指数SX(顶行)以及SX和SX'的组合(底行)的表示。

图4显示了秋季不同作物阶段的预定田地的植被指数SX(顶行)以及SX和SX'的组合(底行)的表示。

图5显示了根据本公开的主要实施例的方法的流程图。

附图用于帮助容易地理解本公开的技术理念，并且应当理解，本公开的理念不受附图限制。本公开的理念应被解释为延伸到除附图之外的任何变更、等同物和替代物。现在将详细参考几个实施例，其示例在附图中示出。

具体实施方式

如本文下面所使用的，单数形式“一个(a)”、“一种(an)”、“该(the)”包括单数和复数，除非上下文另有明确指示。如下文使用的术语“包含(comprise)”、“包含(comprises)”与“包括(including)”、“包括(include)”或“含有(contain)”、“含有(contains)”同义，并且包括或开放且不排除其他未提及的部分、元素或方法步骤。当本说明书是指“包括”特定特征、部分或步骤的产品或过程时，这是指也可能存在其他特征、部分或步骤的可能性，但也可以指仅包含所列出的特征、部分或步骤的实施例。

借助于附图范围列举的数值包括这些范围内的所有值和分数，以及所引用的端点值。如使用的术语“大约(approximately)”是当提到可测量值，诸如参数、量、时间段等，意指包括指定值的和与指定值相差+/-10％或更少的变化，优选地+/-5％或更少的变化，更优选地+/-1％或更少的变化，以及还更优选地+/-0.1％或更少的变化，只要这些变化适用于在此公开的公开。应当理解，术语“大约”本身所指的值也已被公开。

除非另外定义，本公开中出现的所有术语，包括技术和科学术语，具有本领域技术人员通常赋予它们的含义。为了进一步指导，包括定义以进一步解释在本公开的说明书中使用的术语。

图1描绘了包括农业区内的作物的农田以及系统100可以与其互操作的其他系统和设备。在图2中，表示了根据本公开的系统100的示例。根据本公开，系统100包括多个组件，诸如存储器单元110、处理器120、有线/无线通信单元130、输入/输出单元140。系统100也可以通过通信单元130与个人或移动装置200可操作地连接。

系统100包括农业建议引擎220，如果具有远程性质，该系统可以通过通信单元130远程连接到农业建议引擎。在这种情况下，农业建议引擎220可以由计算机、远程可访问服务器、其他客户端-服务器架构或通常包含在术语数据处理设备下的任何其他电子装置来表示。系统100不需要位于应该进行建议的农田附近内。

系统100也可以由以下表示：具有集成的农业建议引擎150的膝上型计算机或手持装置，该农业建议引擎可以完全在农场的位置操作并且可以包括GPS单元180或任何其他合适的定位装置，以及完全远程计算机或服务器，该完全远程计算机或服务器被配置为与另外的个人或移动装置200建立通信，用户可以从该另外的个人或移动装置操作系统100。

应当理解，远程建议引擎和集成建议引擎的存在并不相互排斥。集成农业建议引擎150可以是远程农业建议引擎220的本地副本或其轻量级版本，以支持低网络连接和离线工作的时期。此外，移动或个人装置200被认为是允许用户输入和输出数据并且包括通常的任何最先进的移动计算装置

系统100和远程或集成农业建议引擎可以包括田地和农场数据以及外部数据和/或被配置为接收所述数据，其中外部数据包括天气数据、卫星图像数据和由天气预报提供商或其他第三方提供的其他的数据。除其他之外，田地数据可以包括以下中的至少一项的当前和过去数据：关于农田边界的几何形状的田地和地理标识符，包括农田内未管理的区域的存在、地形数据、当前和过去作物的作物标识符(作物品种和类型、生长状况、种植数据和日期、植物养分和健康状况)、收获数据(产量、价值、产品质量、估计或记录的历史值)、土壤数据(类型、pH、土壤有机质(SOM)和/或阳离子交换容量(CEC))。农场数据可以包括关于计划的和过去的任务的其他数据，例如田地维护实践和农业实践、肥料施用数据、杀虫剂施用数据、灌溉数据和其他田地报告以及历史系列数据，从而允许将数据与过去的数据进行比较，并处理其他的管理数据，例如轮班、日志和其他组织数据。计划的和过去的任务可以包括其他活动，例如植物和害虫的监测、杀虫剂、杀菌剂或作物养分产品的施用、至少一种农场或田地参数的测量、地面硬件的维护和修理以及其他类似的活动。

系统100可以被配置为从可用的线上土壤数据库(例如来自世界土壤信息的SoilGrids、SSURGO(来自美国农业部的土壤调查地理数据库)或任何类似的土壤数据存储库)以及通过用户输入的方式接收和/或检索土壤数据。

系统100可以进一步被配置为从分析区域内或附近的预定数量的位置接收任何上文提到的数据和其他的田地数据，由用户/农民通过输入/输出单元140的方式手动输入或通过通信单元130从专用传感器270接收。进一步地，系统100和农业建议引擎220可以被配置为从附近的气象站260和/或外部作物/农场传感器或感测装置270以及通过输入单元140的方式接收天气数据。附近的气象站260和/或外部作物/农场传感器270被配置为经由一个或多个网络进行通信。在另一个实施例中，天气数据由外部天气预报公司提供。天气数据可以进一步包括以下中的至少一项的当前和过去的一系列数据：温度、累积降水量、相对湿度、风速、太阳辐射率、累积日照时数以及预报等。

系统100可以进一步可操作地连接到农业设备300。农业设备300的示例包括拖拉机、联合收割机、收割机、播种机、卡车、肥料设备以及任何其他物理机械或硬件项目，通常是移动机械，并且其可以在与农业相关的任务中使用。在一个实施例中，系统100可被配置为通过无线网络的方式与农业设备300通信，以便为经确定的作物设置可变速率施用处方，或者可选地，确定作为指示目的地的测量区域。系统100可以进一步被配置为为农业设备300产生机器可读脚本文件以进行肥料施用。

图5示出了表示根据本申请的主要实施例的方法的流程图，其将在下文公开。

在一个实施例中，本公开的计算机实现的方法被配置为为作物提供1400可变的地点特定的肥料建议，该方法包括确定1000包括至少一种作物的至少一个农田的步骤。当前方法如何可以确定至少一个农田的示例可以是用户提供预定田地，但是当前公开的方法可被配置为基于农场和/或田地数据自动检索建议所意指的田地。农田也可以基于用户的位置来确定，该位置可以由系统100、移动装置200或由农业设备300给出。在另一实施例中，系统100被配置为如果经确定的农田不具有关于现有农场数据中的边界位置的数据，确定经确定的农田的边界。

当前公开的方法进一步被配置为确定1300至少一个农田的作物养分状况。本申请可以被配置为使用合适的远程数据用于远程确定作物养分含量。远程数据可以指由成像卫星250或合适的有人或无人成像飞行器240提供的数据。这些卫星或车辆系统被配置为通过专用网络和不需要在本文中公开的常用方法的方式进行通信。在可用的用于使用的不同远程数据中，卫星数据现在可以从众多公共(NASA的LANDSAT、ESA的SENTINEL)和/或私人提供商处广泛获得。然而，本方法不限于卫星数据平台，因为可用于本方法的光谱带是在公共和私人可用的标准卫星数据的大范围中提供的。由于不同卫星和光学传感器平台之间存在差异，因此不旨在将当前公开的支持限制于精确且特定的波长，并且提供给定波长用于定向。虽然可以引入不同的因素和校正来解释这些变化，但是应该理解接近下文提到的波长的使用，因为所述平台的规格相应地变化。

在一个实施例中，远程数据是从哨兵2号(Sentinel-2)卫星获得的。Sentinel-2任务包括一个MSI(多光谱仪器)，它采用高空间分辨率数据来监测地球表面。MSI通过收集从地球反射的阳光来被动工作，并且因此是一种更高效且能量消耗更低的检测方法。Sentinel-2由13个具有不同空间分辨率(10m、20m或60m)的波段组成，位于光谱的可见光、近红外和短波红外部分。在实施例中，当前方法使用与具有包括大约在700nm与850nm 之间的至少多个波长的光谱带相关的图像数据。在另一实施例中，本方法使用与具有大约740nm和780nm的波长的光谱带相关的数据。使用来自MSI的Sentinel-2光谱带产生高分辨率(约20m)的测量，并且因此对于当前公开的实施方式来说是优选的。

在实施例中，远程数据可以包括与用于改进本方法的确定的不同光谱带相关的数据。根据远程数据的性质和来源，本申请中考虑了其他的补偿和校准算法。

一旦接收到远程数据，该方法就被配置为生成从远程数据导出的至少一个系数。文献中使用不同的系数(或指数)用来获取不同的农业信息，例如差异植被指数和归一化差异植被指数(NDVI)。然而，NDVI对土壤亮度、土壤颜色、大气、云层、云层阴影和叶冠阴影的影响比较敏感，并且需要进行遥感标定。从这个意义上说，考虑的其他系数可以包括：大气阻抗植被指数(ARVI)，以减少对大气影响的依赖性；土壤调节植被指数(SAVI)或考虑了不同类型土壤背景下植被的区别的转换型土壤大气阻抗植被指数(TSARVI)。

在一个实施例中，为了提供指示植被中存在的地上氮吸收的可靠植被指数或系数，本申请的至少一个指数可以包括在670nm与800nm之间的植被的所谓红边处的不同波长。

例如，根据本考虑的植被指数的公式可以表示为：SX＝f(R760,R730)，其中R760和R730表示与各个波长相关的图像数据的反射率值，或者如上文所述在各个卫星平台中最接近它们的值，并且f表示根据预期最终结果不同波长的预定数学关系，如农艺遥感领域已知的，其中通过适当地组合来自不同合适波长的反射率数据来使用不同的植被指数。数学关系f被定义为定义相应植被指数的一组运算，如下文将展示的。因此，本指数对植被中存在的叶绿素含量敏感，并且可以直接导出与冠层内地上氮吸收总量的直接关系。虽然对于该示例，与相应波长相关的数据已被指示为R760和R730，但这只是指示用于确定叶绿素的两个合适波长的非限制性示例。尽管为了符号简单的目的，波长将被命名为仅具有3位数字，但是在当前申请的方法中不排除使用超过1000的值的相应波长。因此，通用植被指数可以基于与特定波长相关的数据的适当关系来指示为任何任意数学函数，并且可以通过建立波长之间的特定关系的任何适当的数学函数f来表示，然后可以通用地表示如下：

SX＝f(RXXX(1)，RXXX(2)，....，RXXX(n))

其中RXXX(i)表示用于确定各个指数的多个波长的图像数据的波长中的每一者。通常，使用从远程图像数据导出的至少两个不同波长，但是当前公开不限于固定数量。

在另一实施例中，为了提供指示植被中的地上新鲜或干物质的可靠植被指数或系数，远程数据可以包括其他的远程数据，该其他的远程数据可以包括处于或接近水吸收带的其他的波长，诸如970nm、1100nm、1450nm或1950nm左右，以便通过调整田地中存在的其他参数(例如生物量)来改进肥料建议。

生物量确定可以独立于叶绿素。在另一实施例中，新鲜生物量可以例如由SW＝g(R900,R970)计算得出，其中，如前文所述，R900和R970表示与各个波长相关的图像数据的反射率值，或者在各个卫星平台中最接近它们的值，并且g可以表示不同波长的类似的或者不同合适的数学关系。确定与作物氮含量直接相关的叶绿素含量和新鲜生物量，可以进行更准确的包括例如钾或磷其他元素的肥料建议。

然而，系数(或指数)的列表不意味着限制。不同的系数有很大的差异，这些系数也能够被本方法所使用，其中当前方法旨在获得每个植被指数的最佳优点，同时通过找到一对合适的植被指数来减少它们的缺点，从而改善不同作物阶段的作物养分状况确定。例如，NDVI对土壤和大气的影响非常敏感，这使得它在作物早期阶段充满噪音，并呈现出高饱和度水平，虽然NDVI可能在作物后期阶段提供一个良好的无噪声的相对田间可变性指示，但它不能提供一个很好的作物地上氮吸收的绝对估计。鉴于当前的公开，当前方法的这个和其他好处将变得清楚。

当前申请的方法进一步被配置为确定1100用于经确定的至少一个农田的作物养分状况的基线值。在实施例中，基线值可以通过接收远程数据来确定，其中远程数据包括至少一个农田的图像数据。基于接收到的图像数据，当前申请的方法生成如上文公开的指示作物养分状况的至少一个植被指数，其中当前申请的方法被配置为基于该至少一个植被指数来确定作物养分状况基线值。因此，基线值被定义为整个农田的恒定值，然而在确定时要考虑到整个农田的整个作物养分状况。

当前申请的方法进一步配置为确定1200至少一个农田的作物养分状况的田间可变性，并基于至少一个农田的作物养分状况的基线值以及基于田间可变性确定1400地点特定的可变肥料建议4000。

在另一实施例中，确定田间可变性可以通过遥感的方式来实现。在该实施例中，当前申请的方法被配置为接收远程数据，其中远程数据包括图像数据，图像数据包括至少一个农田的反射率值并且基于该图像数据生成指示当前作物养分状况的至少一个植被指数，并基于植被指数确定作物养分状况的当前田间可变性。

在另一实施例中，确定至少一个另外的植被指数，用于基于用于确定作物养分状况的基线值的植被指数来确定当前田间可变性。如上文所提到的，适当的植被指数可以确定为SX＝f(R760,R730)。在这种情况下，可以确定另外的植被指数，使得如下文解释确定SX'＝f'(R760,RXXX)，其中f'表示与SX和RXXX相同的数学关系。虽然上文已经给出了具有特定波长的两个指数，但这并不旨在成为限制性示例，因为遵循下文解释的方法的任何一对定义的植被指数预计将显示所要求的优点。

在上述情况下，如果要使用的植被指数是NDVI，其公式如下：

其中NIR表示与近红外波长相关的反射率值，并且RED表示在红色(可见光谱)中获取的反射率测量值，至少一个植被指数可以通过将两个通道中的任何一者替换为与不同波长相关的其他的通道来解释，但保持相同的特定数学关系，如下文所述。在这种情况下，如所看到的，定义NDVI的数学关系是不同波长的各个反射率数据之间的一组加法/减法和/或商/乘法，应当维持该数学关系以利用当前公开的优点。

因此，遵循上文使用的SX命名法，对任意植被指数进行概括，田间可变性的其他植被指数将表示如下：

SX′＝f'(RXXX(1),RXXX(2),..RXXX(i'),…,RXXX(n))

其中，如上文提到的，f'将是与用于确定基线值的至少一个植被指数SX存在的数学关系相同的数学关系。RXXX(i')表示给定波长的至少一个其他的反射率数据，其中包括在用于确定田间可变性的至少一个植被指数中的表示反射率数据的至少一个RXXX(i')替换用于确定基线值的多个反射率数据中的至少一者中的每个，并且至少一个RXXX(i')表示与经替换的至少一个波长不同的波长相关的反射率数据。

由于这种替代和适当定义的一对植被指数的定义，其中一个被确定为表示作物养分状况的真实绝对值，并且另一个被确定为用于解决所使用的特定波段中的固有仪器噪声，并且由于植被指数的定义数学关系，与至少一个其他的植被指数的计算相关，因此可以实现对作物养分状况的更稳健的确定。

为了了解这对植被指数的优点，图3和图4显示了所述合适的植被指数对SX(上行)和SX和SX'的组合(下行)以及每个指数的不同田间变化的示例。在两个图中都可以了解，表示不同时间(在每个图中以不同列表示)和季节(图3显示给定年份相应的春季，以及图4显示给定年份的秋季)，上行(SX)，虽然如测试显示，作物养分状况的绝对值的良好指标显示出非常嘈杂的行为，由图像的粒度指示。另一方面，下行(SX')显示了更平滑性质的田间可变性，并且更能表示田地中存在的变化，正如可以理解的那样，并且由于基线值的有利选择，仍然表示绝对值的良好指示。

因此，当确定合适的植被指数时，必须根据与不同作物阶段和其他现象(裸土、线性相关性和信噪比，SNR)相关的指数的敏感性作出选择，同时保持关于作物养分状况的良好的相关性。根据以下实施例，可以实现对作物养分状况的真实表示，该真实表示说明了作物养分状况的绝对水平和田间可变性。虽然一些植被指数可能很好地表示作物养分状况的绝对水平或任何其他要测量的量级，但这可能会以在经确定的农田中显示出高噪音为代价，这损害了田间可变性的可靠确定。由于本方法，实现了作物养分状况的稳健基线值，这表示了良好的绝对养分值，同时适当地选择了其他的植被指数以具有较低的噪声成分，从而实现了更稳健的田间可变性。

在另一实施例中，由于对确定作物的农业特性的有利地建立的优点，使用包括与绿色、红色、植被红边和近红外波段相关的相应波长波段的光谱带(例如在Sentinel-2平台内，这对应波段3-8A)。

在另一实施例中，当前申请的方法被配置为确定通常用于农业目的的波段中的哪个波段呈现出最小的标准偏差。在远程卫星感测的情况下，由于无法获取不同卫星平台的仪器特性，这可以通过在经确定的农田附近检测至少一个预定大小的区域来实现，该区域具有独立于给定波长的平坦光谱响应。例如，机场着陆跑道或浓云的上表面。因此，当前申请的方法被配置为确定接收到的图像数据中存在的满足上述条件的至少一个区域。一旦已经确定至少一个区域，当前方法被配置为确定上文提到的合适波段中在至少一个区域内表现出最低标准偏差的光谱带。在有人或无人成像飞行器240的情况下，该方法通过访问光学传感装置及其可能的分析来简化。

在所述确定之后，通过用被确定为在至少一个农田附近具有最低标准偏差的光谱带替代原始植被指数的所使用的光谱带中的至少一者来确定其他的植被指数。虽然仅仅用用于确定农业特性的合适波长中的一者替换波长中的至少一者，通过消除由SX中存在的数学关系定义的波长的现有相关性，并从该噪声中解耦其他的植被指数SX′，减少了来自相应波长的植被指数中存在的噪声，其他的改进可以通过选择具有较低标准偏差的光谱带来实现。

因此，鉴于一对已定义的植被指数SX和SX′，考虑到基线值和当前田间可变性的完整可变肥料建议可确定如下：

N

其中，F表示合适地校准的农艺函数，该农艺函数将作物养分状况转化为肥料施用。F可包括考虑通过局部分析方式或存在于田地数据中提供的土壤养分含量、土壤有机质和/或矿化数据的其他术语。

因此，可变建议N

一旦遵循上述实施例确定了精确的肥料建议，当前公开的方法在另一实施例中被配置为产生用于农业设备的机器可读脚本文件以进行肥料施用。

在另一实施例中，当前公开的方法进一步包括通过农业器具300来实现肥料建议，农业器具可以通过物理存储装置或者可替代地通过通信单元130来接收机器可读脚本。

虽然过程步骤、方法步骤、算法等可以按顺序描述，但是此类过程、方法和算法可以被配置为以交替的顺序工作。换句话说，可以描述的步骤的任何序列或顺序不一定指示以该顺序进行这些步骤的要求。本文描述的过程的步骤可以以任何实际顺序进行。此外，一些步骤可以同时、并行或并发地进行。本文描述的各种方法可以通过将包含根据本公开的代码的一个或多个机器可读存储介质与适当的标准计算机硬件组合以执行其中包含的代码来实现。用于实现本公开的各种实施例的设备可以涉及一个或多个计算机(或单个计算机内的一个或多个处理器)和存储系统，并且该存储系统包含或具有对根据本文描述的各种方法编码的计算机程序的网络访问，并且本公开的方法步骤可以通过计算机程序产品的模块、例程、子例程或子部分来完成。虽然前面描述了本公开的各种实施例，但是在不脱离本公开的基本范围的情况下可以设计出本公开的其他和进一步的实施例。本公开的范围由所附的权利要求确定。本公开不限于所描述的实施例、版本或实例，其被包括使具有本领域普通技能的人能够当与具有本领域普通技能的人可获得的信息和知识相结合时制作和使用本公开。

虽然当提及人(用户、农民)时，为了允许文本的起草性别中立，在整个公开中首选使用复数名词，但在此不限制当前公开应被视为与之相关的人的数量。这是根据2021年3月1日生效的支持性别中立的准则修正案进行的，并作为其他人的榜样。

虽然本公开已经通过各种实施例的描述进行了说明并且这些实施例已经相当详细地进行了描述，但是申请人无意限制或以任何方式将所附权利要求的范围限制到此类细节。对于本领域的技术人员来说，附加的优点和修改将很容易出现。因此，本公开在其更广泛的方面不限于所示出和描述的具体细节、代表性设备和方法以及说明性示例

因此，其详细描述不应被解释为在所有方面都是限制性的，而是被认为是说明性的。本公开的范围应通过对所附权利要求的合理解释来确定，并且在等效范围内的所有变化都包括在当前公开的范围内。