用于杂草控制管理的方法、交通工具和系统

技术领域

本发明涉及一种用于杂草控制管理的方法、一种或多种用于杂草控制管理的交通工具、一种用于杂草控制管理的系统以及一种计算机程序产品。

背景技术

本发明的一般背景是杂草控制，特别是出苗前杂草控制。现代农业在以安全和可持续的方式生产充足食物方面面临许多挑战。影响农产品质量和数量的挑战中的一个挑战来自有害杂草，这可能对农产品的产量和质量产生重大负面影响。对此的解决方案包括在杂草出现之前和出现之后用化学和生物除草产品两者喷洒农田。然而，这些方法的缺点是应用的产品量相对较大，而且并不总是在最佳时间或地点。高效的处理是在出苗前阶段，但在萌芽后，即初级根系正在发育时。抑制根系生长的除草产品在这个阶段非常有效，此时根系没有充分发育以克服除草产品的抑制作用。然而，由于在出苗前阶段不知道杂草的位置，除草产品被应用于整个田地，而不仅仅是杂草生长的地方。

发明内容

具有用于杂草控制管理(特别是出苗前杂草控制管理)的改进方式以便将化学和生物除草产品更具体地应用于农田将是有利的。本发明的目的通过独立权利要求的主题来解决，其中进一步的实施例并入从属权利要求中。应当注意，本发明的以下描述的方面和示例也适用于用于杂草控制的方法、用于杂草控制的(多个)交通工具、用于杂草控制的系统和计算机程序产品。

根据第一方面，提供了控制杂草的方法，包括以下步骤：

a)获取农田上种植的作物种子的地理位置信息并且生成作物种子地图，b)在至少两个不同的时间点获取作物种子已经被种植或正在被种植的农田上的土壤高程数据和土壤高程的对应地理位置信息，并且生成农田的土壤表面轮廓地图，土壤表面轮廓地图示出至少两个不同时间点的土壤表面轮廓，

c)将土壤表面轮廓地图和种子地图进行比较，以标识与农田上种植的种子的种子生长无关的土壤高程轮廓中的差异，

d)基于农田上的与农田上种植的作物种子的种子生长无关的所标识的土壤高程中的差异，生成杂草控制剂喷洒地图。

因此，在种植期间中记录农田上土壤中的作物种子的地理位置。作物种子地图是指作物种子种植后在农田上的地理位置分布的二维或三维显示。测量农田的土壤高程轮廓，例如在种植作物种子后不久，然后在第二个时间点处，杂草开始发芽但尚未出苗或刚刚出苗。通过数据比较，两个不同时间点处土壤高程轮廓的差异指示杂草可能生长的地方。在杂草出苗之前，随着生长的枝条向上推，土壤被移位。这种土壤位移可以由适当的传感器检测到。机器学习算法支持区分由于与杂草发芽无关的原因引起的土壤位移，诸如例如由于天气事件、土壤侵蚀、鸟和动物痕迹等引起的土壤位移。由于出苗的作物种子没有被喷洒是决定性的并且由于杂草和作物造成的土壤位移可能相似，因此有必要在种植期间标识作物种子的地理位置，并且在生成杂草控制剂喷洒地图时考虑作物种子的地理位置。杂草控制剂喷洒地图是指(至少一个)二维(或三维)显示杂草(发芽和出苗)在农田上的地理位置分布，其中可以应用杂草控制剂以适当控制田地上的杂草。以这种方式，可以在非常早的时间点标识杂草，从而允许在出苗前阶段进行精准耕作杂草控制应用。

在示例中，针对作物种子地图和显示第一时间点处的土壤表面轮廓的土壤表面轮廓地图的数据利用农业交通工具在农田上同时获取。

换言之，在一个操作过程中获取针对第一时间点的、针对作物种子地图的数据和土壤表面轮廓数据。例如，播种交通工具正在农田上播种作物种子。在种植过程期间记录作物种子的地理位置，例如，利用种子计量系统，该系统具有传感器，传感器感应经过的种子，当种子经过传感器时计时器标记时间戳；所有这些都与播种交通工具的GPS系统同步。同时，播种交通工具上的传感器可以在第一时间点处获取关于土壤高程轮廓的数据。这些组合操作过程具有的优点是无需附加的地面交通工具操作即可获取有关农田的必要数据，从而有利于CO

在示例中，该方法包括附加步骤e)，其中根据杂草控制剂喷洒地图将杂草控制剂应用于农田。

换言之，交通工具可以使用杂草控制剂喷洒地图在杂草生长的早期以精准耕作方式应用除草剂。这样做的好处是，不仅由于精确应用方法而喷洒的除草剂更少，而且由于生长早期的杂草比生长后期的杂草更容易控制，因此需要的除草剂也更少。

在示例中，该方法的步骤a)至步骤e)在农田上作物种子和/或杂草的多个枝条出苗之前和/或出苗期间被执行。

因此，杂草控制管理方法在作物种子种植后的早期生长阶段特别有用，此时作物种子植物与杂草之间对营养资源的竞争非常激烈。

在示例中，农田上种植的作物种子的地理位置信息由至少一个传感器获取，至少一个传感器被配置为记录作物种子在种植期间撞击土壤的地理位置信息。

因此，各种已知的检测技术可以用于获取关于农田上种子的地理位置的信息。如上所述，具有感测经过的种子的传感器、当种子经过传感器时记录时间戳的计时器、与GPS系统同步的计量系统可以用于评估农田上作物种子的地理位置。备选技术包括例如对在种植过程中用相机从撞击土壤的种子获取的图像以及GPS数据进行图像分析。

在示例中，农田上的土壤高程数据和土壤高程的对应地理位置信息是用传感器获取的，该传感器被配置为生成朝向土壤表面的光脉冲并且测量任何反射和位置确定装置的时间。

以这种方式，可以使用诸如与GPS系统相结合的高分辨率激光雷达传感器(也称为LIDAR(激光雷达)和LiDAR(激光雷达))等已知传感器来获取土壤高程数据。

根据本发明的第二方面，提供了一种用于杂草控制管理的交通工具，包括多个传感器、控制和处理单元以及种子种植单元，多个传感器包括至少一个种子位置传感器和至少一个土壤高程传感器。交通工具被配置为利用种子种植单元在农田上种植作物种子。至少一个种子位置传感器被配置为在种植期间从种子种植单元收集撞击在土壤表面上的作物种子的种子地理位置数据。控制和处理单元被配置为从至少一个种子位置传感器接收种子地理位置数据以生成农田的作物种子地图。交通工具的至少一个土壤高程传感器被配置为收集土壤高程数据，土壤高程数据包括农田上的高程量和对应的土壤高程的地理位置信息。控制和处理单元被配置为从至少一个土壤高程传感器接收土壤高程数据以生成农田的土壤表面轮廓地图，其中土壤表面轮廓地图示出第一时间点处的土壤表面轮廓。当植物作物种子利用交通工具的种子种植单元被种植在农田上时，种子位置数据和土壤高程数据同时被获取。

换言之，用于杂草控制管理的交通工具可以是具有适当传感器设备的播种交通工具，用以测量土壤上作物种子的地理位置以及种植过程后(例如，在播种交通工具的轮子通过之后)不久农田的表面结构(具有高分辨率)。通过这种方式，可以在种植过程期间获得对杂草控制管理有用的数据。

在示例中，用于杂草控制管理的交通工具包括输出单元。输出单元被配置为从控制和处理单元接收农田的作物种子地图和农田的土壤表面轮廓地图。输出单元被配置为输出农田的作物种子地图和农田的土壤表面轮廓地图。

换言之，作物种子地图和土壤表面轮廓地图可以例如在监视器、手持式设备、打印机、屏幕或任何其他信息监控设备/介质上向农民示出。

根据本发明的第三方面，提供了一种用于杂草控制管理的(第二)交通工具，包括至少一个土壤高程传感器、控制和处理单元以及收发器。至少一个土壤高程传感器被配置为收集土壤高程数据，该数据包括第一时间点处的农田上的高程量和土壤高程的对应地理位置信息。至少一个土壤高程传感器被配置为收集土壤高程数据，该数据包括在第一时间点之后的第二时间点处的农田上的高程量和土壤高程的对应地理位置信息。控制和处理单元被配置为从至少一个土壤高程传感器接收土壤高程数据，并且在至少两个不同时间点处生成农田的土壤表面轮廓地图。控制和处理单元被配置为利用收发器以接收农田的作物种子地图。控制和处理单元被配置为将土壤表面轮廓地图和作物种子地图比较，以标识与农田上种植的种子的种子生长无关的土壤高程轮廓中的差异，并且生成杂草控制剂喷洒地图。

换言之，交通工具在第一时间点和第二时间点(例如，可以比第一时间点晚几天/几周查看)获取土壤高程数据。交通工具还接收关于在较早时间点处生成的作物种子地图的信息。交通工具的控制和处理单元使用生成和接收的信息来生成杂草控制剂喷洒地图。作物种子地图、(多个)土壤表面轮廓地图和/或杂草控制剂喷洒地图的计算和生成也可以在外部处理单元上完成，并且信息/分析可以被发送到需要信息/分析的交通工具。

在示例中，(第二)交通工具的控制和处理单元被配置为利用收发器接收土壤高程数据，该土壤高程数据包括在第一时间点处的农田上的高程量和土壤高程的对应地理位置信息和/或针对第一时间点的农田的土壤表面轮廓地图。

以这种方式，第二交通工具只需要在第二时间点处获取土壤高程数据，并且可以使用由第一交通工具(例如，在播种过程中由播种交通工具)或其他交通工具生成的土壤高程数据。例如，第二交通工具经由无线通信接收数据，并且使用该信息生成杂草控制剂喷洒地图。因此，有可能第二交通工具在农田上时确实生成杂草控制剂喷洒地图，这使得交通工具能够在需要杂草控制测量的位置处时直接启动杂草控制测量。

在示例中，用于杂草控制管理的(第二)交通工具包括输出单元。输出单元被配置为从控制和处理单元接收针对农田的杂草控制剂喷洒地图。输出单元被配置为输出针对农田的杂草控制剂喷洒地图。

在示例中，用于杂草控制管理的(第二)交通工具包括至少一个杂草控制剂喷洒单元。至少一个杂草控制剂喷洒单元被配置为喷射杂草控制喷洒剂。控制和处理单元被配置为根据杂草控制剂喷洒地图来控制至少一个杂草控制剂喷洒单元。

因此，在第二时间点获取土壤高程数据的第二交通工具具有用以生成杂草控制剂喷洒地图的所有数据。为此，交通工具还可以使用外部处理能力。然而，当交通工具在农田上获取针对第二时间点的土壤高程数据时的同时，它可以分析数据并且开始控制杂草，例如通过必要时喷洒适当的除草产品。这种连续的过程提高了功效。

在本发明的第四方面，提供了根据本发明的第一方面所讨论的方法生成的杂草控制剂喷洒地图。

在本发明的第五方面，提供了一种用于杂草控制管理的系统，包括用于杂草控制管理的第一交通工具和用于杂草控制管理的第二交通工具。第一交通工具包括至少一个种子位置传感器、控制和处理单元、种子种植单元和收发器。第二交通工具包括至少一个土壤高程传感器、控制和处理单元以及收发器。第一交通工具被配置为利用种子种植单元在农田上种植作物种子。第一交通工具的至少一个种子位置传感器被配置为在种植期间从种子种植单元收集撞击在土壤表面上的作物种子的种子地理位置数据。第一交通工具的控制和处理单元被配置为接收至少一个种子位置传感器的种子位置数据以生成农田的作物种子地图。来自第二交通工具的至少一个土壤高程传感器被配置为收集土壤高程数据，土壤高程数据包括在第一时间点处和晚于第一时间点的第二时间点处的农田上的高程量和土壤高程的对应地理位置信息。第二交通工具的控制和处理单元被配置为从至少一个土壤高程传感器接收土壤高程数据并且在至少两个不同时间点处生成农田的土壤轮廓地图。第一交通工具的控制和处理单元被配置为利用收发器将农田的作物种子地图传输到第二交通工具。第二交通工具的控制和处理单元被配置为利用收发器从第一交通工具接收农田的作物种子地图。第二交通工具的控制和处理单元被配置为将土壤表面轮廓地图和种子地图进行比较，以标识与农田上种植的种子的种子生长无关的土壤高程轮廓中的差异，并且生成杂草控制剂喷洒地图。

在示例中，用于杂草控制管理的系统包括第一交通工具，该第一交通工具还包括至少一个土壤高程传感器。第一交通工具的至少一个土壤高程传感器被配置为收集土壤高程数据，土壤高程数据包括第一时间点处在农田上的高程量和土壤高程的对应地理位置信息。第一交通工具的控制和处理单元被配置为从至少一个土壤高程传感器接收土壤高程数据，以在第一时间点处生成农田的土壤表面轮廓地图。第一交通工具的控制和处理单元被配置为利用收发器将第一时间点处的农田的土壤表面轮廓地图传输到第二交通工具。第二交通工具的控制和处理单元被配置为利用收发器从第一交通工具接收第一时间点处的农田的土壤表面轮廓地图。

在示例中，用于杂草控制管理的系统包括第二交通工具，该第二交通工具还包括至少一个杂草控制剂喷洒单元。至少一个杂草控制剂喷洒单元被配置为喷射杂草控制喷洒剂。第二交通工具的控制和处理单元被配置为根据杂草控制剂喷洒地图来控制至少一个杂草控制剂喷洒单元。

根据另一方面，提供了一种计算机程序产品，其在由处理器执行时被配置为执行第一方面的方法。

有利地，上述方面中的任何方面提供的好处同样适用于所有其他方面，反之亦然。

参照下文描述的实施例，上述方面和示例将变得清楚并且被阐明。

附图说明

下面将参考以下附图描述示例性实施例：

图1示出了杂草控制剂喷洒地图的生成示意性示例；

图2a)和图2b)示出了杂草发芽过程的示意性示例(从侧视图)和杂草发芽过程生成的土壤高程模式(从顶视图)；

图3示出了用于杂草控制管理的交通工具(100)的示例的示意性设置；

图4示出了用于杂草控制管理的交通工具(200)的示例的示意性设置；

图5示出了用于杂草控制管理的系统(300)的示例的示意性设置；

图6示出了用于杂草控制管理的交通工具(100)的详细示例的示意性设置(从侧视图)；

图7示出了用于杂草控制管理的交通工具(200)的详细示例的示意性设置(从侧视图)；以及

图8示出了用于杂草控制管理的计算机程序产品(400)的示例的示意性设置。

具体实施方式

本发明在第一实施例中涉及用于杂草控制管理的方法10。该方法包括以下步骤：

a)获取农田上种植的作物种子的地理位置信息并且生成作物种子地图，b)在至少两个不同的时间点获取作物种子已经被种植或正在被种植的农田上的土壤高程数据和土壤高程的对应地理位置信息，并且生成农田的土壤表面轮廓地图，土壤表面轮廓地图示出至少两个不同时间点的土壤表面轮廓，

c)将土壤表面轮廓地图和种子地图进行比较，以标识与农田上种植的种子的种子生长无关的土壤高程轮廓中的差异，

d)基于农田上的与农田上种植的作物种子的种子生长无关的所标识的土壤高程中的差异，生成杂草控制剂喷洒地图。

在示例中，术语“地理位置信息”是指真实世界的地理位置，例如，如地理坐标所表示的地理位置。

在示例中，术语“作物种子已经被种植或正在被种植的地方”是指种植后不久的时间点。例如，当作物种子已经用交通工具前部带有种植设备的交通工具进行种植，并且可以在同一操作过程中利用同一交通工具后部的传感器获取土壤高程数据时。时间点也可以更晚，例如种植后的几天。也可以用不同于播种交通工具的交通工具来获取数据。

在示例中，地理位置信息的分辨率为±10cm，更优选为±5cm，更优选为±2cm，可以通过种子位置传感器与诸如GPS-实时动力(RTK)系统等位置确定装置系统获得。

在示例中，可以用相机、激光扫描仪、用于检测种子的一维线传感器、光束和用于检测加热种子的热传感器以及位置确定系统来获取有关农田上种植的作物种子的地理位置信息的信息。US2014/0076216A1讨论了一种用于精确钻孔种子颗粒和在图表中登记种子位置的方法。

在示例中，作物种子地图是指在图表中登记种子位置，特别是以种植后农田上作物种子地理位置分布的至少二维(或备选地，三维)显示的形式。

在示例中，利用激光雷达传感器、视差激光测距传感器、立体视觉传感器、红外反射传感器、飞行时间传感器、超声波传感器、雷达传感器获取农田上的土壤高程数据和土壤高程的对应地理位置信息。

在示例中，使用了激光雷达传感器。

在示例中，使用了3D激光雷达传感器。

在示例中，使用了激光雷达传感器以及相机。相机可以例如标识已经出苗的杂草的绿色部分，并且可以在生成杂草控制剂喷洒地图时考虑该信息。

在示例中，相机被配置为在可见波长范围内操作。在示例中，相机被配置为在近红外范围内操作。在示例中，相机是单色的。在示例中，相机被配置为获取诸如RGB的颜色信息。在示例中，相机被配置为获取高光谱信息。

在示例中，跨整个农田的各个位置获取多个激光雷达扫描。这样做是为了提供高度一致的激光雷达点密度(给定目标上每单位面积上的数字光检测和测距测量点)。基于地面和/或靠近基于地面的激光雷达传感需要考虑的一个问题是，在靠近扫描仪的土壤部分比远离扫描仪的部分覆盖得更密集的场景中，点密度的潜在不均匀性。这可以通过各种方式来解决，诸如例如通过增加脉冲重复率、改变扫描模式和/或扫描率。

在示例中，利用激光雷达传感器和诸如GPS-实时动力(RTK)等位置确定系统获取农田上的土壤高程数据和土壤高程的对应地理位置信息。

在示例中，至少两个不同时间点是指在具有例如一天、一周、2周、3周的时间滞后的两个不同时间对土壤高程数据和土壤高程的对应地理位置信息的测量。

在示例中，在多个不同的时间点处获取土壤高程数据，并且将每个时间点的数据与先前的土壤高程数据进行比较。作为示例，每天获取土壤高程数据。

在示例中，土壤表面轮廓地图是指农田的地理位置坐标的至少二维(或三维)显示，其中对于每个地理位置坐标，土壤高程量(在测量时)被指示。地理位置(水平)的数据分辨率取决于所使用的激光雷达和位置确定装置，并且优选地至少为2cm，更优选地为1cm，甚至更优选地低于1cm。就土壤高程量的测量而言，当今的激光雷达传感器具有视毫米级的分辨率来检测垂直差异，这足以检测土壤高程轮廓的变化，指示杂草的发芽和生长。

在示例中，应用算法来校正两个或更多个土壤表面轮廓地图之间的小地理位置偏移。

在示例中，将至少两个不同时间点的土壤表面轮廓地图相互比较(参见图1中的a、b)。这种比较揭示了农田上相同地理位置的土壤高程量随时间的变化(参见图1中的d)。这些差异可以通过机器学习算法进一步分析，以获得与杂草发芽活动相关的模式。当杂草发芽时，枝条会推向枝条上方的土壤。土壤高于枝条(参见图2a，侧视图)。当从上面分析这些杂草发芽过程时，揭示了模式，其可以与其他土壤高程变化事件区分开来(参见图2b，从俯视图看潜在模式的示意图)，诸如例如天气活动。其他不是由于杂草发芽引起的土壤高程变化也可以以类似的方式进行分析，例如用机器学习算法分类。通过将作物种子地图与至少两个不同时间点的土壤轮廓地图重叠(参见图1中的d)，可以标识发芽的杂草并且将其与种植的作物种子和由于天气事件等其他原因而发生的土壤高程变化区分开来。然后，可以生成杂草控制剂喷洒地图(参见图1中的e)。杂草控制剂喷洒地图是农田上杂草(发芽和出苗)的地理位置分布的(至少)二维(或三维)显示，其中可以应用杂草控制剂来适当控制田地上的杂草。

在示例中，土壤高程数据/土壤轮廓地图的分析包括利用机器学习算法。

在示例中，机器学习算法包括决策树算法。

在示例中，机器学习算法包括人工神经网络。

在示例中，机器学习算法已经基于多个土壤高程轮廓地图进行了教导。在示例中，机器学习算法已经基于多个土壤高程轮廓地图进行了教导，该地图包含由于至少一种杂草、各种土壤类型和各种土壤水分度而导致的土壤高程模式。在示例中，机器学习算法已经基于包含多个杂草、各种土壤类型和各种土壤水分度的多个土壤高程轮廓地图的土壤高程模式进行了教导。

在示例中，与上面讨论的类似的机器学习算法用于标识已经出苗的杂草、杂草的种类(至少是单子叶植物/双子叶植物)、生长场/大小和地理位置。

在示例中，已经出苗的杂草数据用于生成杂草控制喷洒地图。

在示例中，在杂草控制剂喷洒地图上，将单个作物种子周围20cm、优选10cm、更优选5cm、甚至更优选3cm的半径标记为不喷洒杂草控制剂。

根据示例，农业交通工具在农田上同时获取针对第一时间点处的作物种子地图和示出土壤表面轮廓的土壤表面轮廓地图的数据。

在示例中，针对某个地理位置的作物种子地图的数据是在获取相同地理位置的第一时间点处的土壤表面轮廓数据之前获取的(然而，使用相同的交通工具)。作为示例，图6示出了一种交通工具，其中在获取第一时间点处(参见图6中的112和交通工具100的移动方向)针对某个位置的土壤表面轮廓数据之前获取了针对相同位置的作物种子地图(例如，相机，参见图6中的111)的数据。在播种交通工具中，在将作物种子放入犁沟后，通常有犁沟闭合器133，它压在土壤上并且闭合犁沟。因此，有必要在进行播种作业后获取土壤高程数据。

在示例中，术语“同时”是指用同一交通工具在农田上的一次连续作业。

在示例中，“第一时间点”是在作物种子播种后不久。

根据示例，用于杂草控制管理的方法还包括步骤e)根据杂草控制剂喷洒地图将杂草控制剂应用于农田。

在示例中，杂草控制剂是选择性和/或非选择性杂草控制剂。因此，由于精确的杂草控制管理方法，也可以使用非选择性除草剂。

在示例中，杂草控制剂是出苗前和/或出苗后早期杂草控制剂。

根据示例，用于杂草控制管理的方法步骤a)至e)在农田上的作物种子和/或杂草的多个枝条出苗之前和/或出苗期间进行。

在示例中，用于杂草控制管理的方法在农田上种植作物种子后的前两个月内，优选为前四个星期内应用。

根据示例，用于杂草控制管理的方法由至少一个传感器获取农田上种植的作物种子的地理位置信息，该至少一个传感器被配置为记录作物种子在种植过程中撞击土壤的地理位置信息。

在示例中，被配置为记录在作物种子种植期间撞击土壤的作物种子的地理定位信息的至少一个传感器选自照相机、激光扫描仪、用于检测种子的一维线传感器、光束，和/或用于检测加热种子的热传感器的组；所有都与位置确定装置一起(并且同步)。

在示例中，位置确定装置包括GPS、惯性导航系统或基于图像的定位系统中的一项或多项。GPS系统优选地是GPS-实时动力(RTK)系统。该位置可以是相对于地面上的精确位置的地理位置，或者可以是参考地面上的另一位置或多个位置的地面上的位置，诸如农田的边界。换言之，可以使用绝对地理位置，或者可以使用在绝对意义上不需要已知但参考已知位置的地面上的位置。

在示例中，该位置是绝对地理位置。

在示例中，如果使用相机，则该位置是参考已知位置或多个已知位置确定的位置。换言之，可以确定图像与地面上的特定位置相关联，而无需知道其精确的地理位置，而是通过相对于地面上的(多个)已知位置来知道获取图像的位置，可以记录获取图像的位置。换言之，可以提供交通工具获取地面图像的绝对GPS导出位置，和/或可以提供相对于已知位置(诸如，场地边界)获取图像的位置，这再次使控制和处理单元能够确定获取图像的确切位置，因为它们会知道场地边界的绝对位置。

在示例中，GPS单元用于确定和/或用于确定位置，诸如例如获取特定图像时相机的位置。

在示例中，惯性导航单元单独使用，或与GPS单元结合使用，以确定位置，诸如例如获取特定图像时相机的位置。

根据示例，用于杂草控制管理的方法获取土壤高程数据，并且使用传感器获取农田上土壤高程的对应地理位置信息，该传感器被配置为生成朝向土壤表面的光脉冲并且与位置确定装置一起(并且同步地)测量任何反射的时间。

在示例中，被配置为生成朝向土壤表面的光脉冲并且测量任何反射的时间的传感器选自激光雷达传感器、视差激光测距仪传感器、立体视觉传感器、IR反射传感器、飞行时间传感器、超声波传感器、雷达传感器的组。

在示例中，使用了激光雷达传感器。

在示例中，使用了3D激光雷达传感器。

在示例中，使用了激光雷达传感器以及相机。相机可以例如标识已经出苗的杂草的绿色部分，并且可以在生成杂草控制剂喷洒地图时考虑该信息。

在示例中，激光雷达传感器和/或相机可以获取接近最低点(直接向下)的土壤数据/图像，以获得最佳分辨率。

在示例中，激光雷达传感器和/或相机可以获取更接近水平面(距水平面约20-40°)的土壤数据/图像。

在示例中，农田上相同地理位置的数据/图像是从不同角度获取的，诸如接近最低点和与水平面成大约20-40°的角度。对于已经出苗的杂草，双子叶植物靠近最低点成像将是最有效的，而对于单子叶植物，靠近水平面成像将是最有效的。

在示例中，位置确定装置包括GPS、惯性导航系统或基于图像的定位系统中的一个或多个(类似于上文在作物种子位置传感器的上下文中描述的)。多个传感器一起使用一个位置确定装置来将地理位置信息与每个单独的传感器数据同步也是可能的。

图3示出了用于杂草控制管理的交通工具100的示意性示例。用于杂草控制管理的交通工具100包括多个传感器110，多个传感器110包括至少一个种子位置传感器111和至少一个土壤高程传感器112；控制和处理单元120，以及种子种植单元130。交通工具100被配置为利用种子种植单元130在农田上种植作物种子。至少一个种子位置传感器111被配置为在播种期间从播种单元130收集撞击在土壤表面上的作物种子的种子地理位置数据。控制和处理单元120被配置为从至少一个种子位置传感器111接收种子地理位置数据以生成农田的作物种子地图。交通工具的至少一个土壤高程传感器112被配置为收集土壤高程数据，土壤高程数据包括农田上的高程量和土壤高程的对应地理位置信息。控制和处理单元120被配置为从至少一个土壤高程传感器112接收土壤高程数据以生成农田的土壤表面轮廓地图，其中土壤表面轮廓地图示出第一时间点处的土壤表面轮廓。当植物作物种子利用交通工具的种子种植单元被种植在农田上时，种子位置数据和土壤高程数据被同时获取。

在示例中，交通工具100是无人驾驶地面交通工具(UGV)、拖拉机、播种交通工具、无人驾驶飞行器(UAV)，优选地是UGV、拖拉机或播种交通工具。

在示例中，至少一个种子位置传感器111(如上文针对方法所述)优选地选自相机、激光扫描仪、用于检测种子的一维线传感器、光束和/或用于检测加热的种子的热传感器的组；所有这些都与位置确定装置一起。在该方法的上下文中讨论了适当的位置确定装置。

在示例中，至少一个土壤高程传感器112(如上文针对该方法所描述的)优选地选自激光雷达传感器、视差激光测距仪传感器、立体视觉传感器、IR反射传感器、时间飞行传感器、超声波传感器、雷达传感器的组。

在示例中，使用了激光雷达传感器。

在示例中，使用了3D激光雷达传感器。

在示例中，使用了激光雷达传感器以及相机。

在示例中，控制和处理单元120可以完全是交通工具的部分，或者可以在外部具有至少一个附加的外部处理单元，并且控制和处理单元120经由无线数据传输与外部处理单元(其可以是外部计算机、云等)通信。

在示例中，种子种植单元130包括至少一个种子给料系统132，其被配置为将作物种子沉积到土壤上。

在示例中，种子种植单元130还包括至少一个开沟器131，其被配置为在土壤中打开犁沟。

在示例中，种子种植单元130还包括至少一个犁沟闭合器133，其被配置为闭合犁沟。

在示例中，犁沟闭合器133是轮子。

在示例中，种子由种子给料系统132沉积到由至少一个开沟器131生成的犁沟中。

在示例中，种子种植单元130和至少一个种子位置传感器111被附接到/定位在靠近交通工具的前部，相比之下，至少一个土壤高程传感器112被附接到/定位在靠近交通工具的后侧并且优选地在交通工具的后轮之后。

根据示例，用于杂草控制管理的交通工具100还包括：输出单元140。输出单元140被配置为从控制和处理单元120接收农田的作物种子地图和农田土壤表面轮廓地图。输出单元140被配置为输出农田的作物种子地图和农田的土壤表面轮廓地图。

在示例中，输出单元包括监视器、打印机、屏幕、信息监控设备和/或任何其他信息监控介质。

图4示出了用于杂草控制管理的交通工具(200)的示例的示意性示例。用于杂草控制管理的交通工具200包括至少一个土壤高程传感器210、控制和处理单元220、以及收发器230。至少一个土壤高程传感器210被配置为收集第一时间点处的农田上的土壤高程数据，包括高程量和土壤高程的对应地理位置信息。至少一个土壤高程传感器210被配置为收集在第一时间点之后的第二时间点处的农田上的包括高程量和土壤高程的对应地理位置信息的土壤高程数据。控制和处理单元220被配置为从至少一个土壤高程传感器210接收土壤高程数据，并且在至少两个不同时间点生成农田的土壤表面轮廓地图。控制和处理单元220被配置为利用收发器230接收农田的作物种子地图。控制和处理单元220被配置为将土壤表面轮廓地图和作物种子地图进行比较，以标识与农田上种植的种子的种子生长无关的土壤高程轮廓中的差异，并且生成杂草控制剂喷洒地图。

在示例中，交通工具200是无人驾驶地面交通工具(UGV)、拖拉机、无人驾驶飞行器(UAV)，优选地是UAV或拖拉机。

在示例中，至少一个土壤高程传感器210是与在至少一个土壤高程传感器112的上下文中描述的传感器类似的传感器。

在示例中，农田的作物种子地图已经由第一交通工具100生成。关于作物种子地图的该信息被传输到第二交通工具200(例如，从第一交通工具直接传输到第二交通工具或经由数据云或外部处理单元，优选经由无线通信)。

根据示例，用于杂草控制管理的交通工具200包括控制和处理单元220，该控制和处理单元220被配置为利用收发器230接收在第一时间点处的农田上的包括高程量和土壤高程的对应地理位置信息的土壤高程数据和/或第一时间点的农田的土壤表面轮廓地图。

在示例中，第二交通工具200获取在第二时间点处(而不是第一时间点)农田上的包括高程量和土壤高程的对应地理位置信息的土壤高程数据。与作物种子地图类似，第二交通工具200直接或经由数据云或外部处理单元从第一交通工具100(或另一交通工具)接收第一时间点的土壤高程数据和/或土壤表面轮廓地图。当第二交通工具200包括杂草控制剂喷洒单元250时，交通工具可能获取第二时间点的土壤高程数据，利用其收发器接收生成杂草控制剂喷洒地图所需的所有其他数据，生成杂草控制剂喷洒地图并且开始利用其杂草控制剂喷洒单元控制农田上的杂草，所有这些都在农田上的一个操作过程中完成。

根据另一示例，用于杂草控制管理的交通工具200包括输出单元240。输出单元240被配置为从控制和处理单元220接收农田的杂草控制剂喷洒地图。输出单元240被配置为输出农田的杂草控制剂喷洒地图。

在示例中，输出单元240包括监视器、打印机、屏幕、信息监控设备和/或任何其他信息监控介质。输出单元也可以是接收喷洒地图以便进行喷洒操作的另一交通工具。

在示例中，交通工具200是UAV，并且关于农田的杂草控制剂喷洒地图的信息经由无线通信被发送到输出单元。

根据另一示例，用于杂草控制管理的交通工具200包括至少一个杂草控制剂喷射单元250。至少一个杂草控制剂喷射单元250被配置为喷射杂草控制喷射剂。控制和处理单元220被配置为根据杂草控制剂喷洒地图来控制至少一个杂草控制剂喷洒单元250。

在示例中，杂草控制喷洒单元250包括至少一个喷洒单元。至少一个喷射单元被配置为喷射液体。

在示例中，喷洒单元是例如喷杆式喷洒器。

在示例中，在喷洒单元的上下文中，术语“控制至少一个杂草控制剂喷洒单元”是指控制喷洒过程的开始和控制喷洒过程的停止。

在示例中，喷洒单元包括至少一个液体雾化器，诸如液压喷嘴和/或至少一个雾化盘，诸如旋转盘。

在示例中，至少一个杂草控制剂喷洒单元包括液体雾化器、液体罐和至少一个进料管。液体罐被配置为容纳液体。进料管被配置为将液体从液体罐输送至液体雾化器。液体雾化器被配置为喷射液体。

在示例中，术语“(多个)液体”是指包括基于化学和/或生物的除草活性成分(诸如，本文前面讨论的杂草控制剂)的(多个)液体。

在示例中，控制和处理单元被配置为控制至少一个喷射单元以将液体应用为细小液滴的喷雾、单次喷射、单液滴或这些的组合，这取决于沉积物的优选类型。

根据另一示例，本发明的另一实施例涉及根据本文所述的杂草控制管理的方法生成的杂草控制剂喷洒地图。

在示例中，杂草控制剂喷洒地图是(至少)二维(或三维)显示的杂草(发芽和出苗)在农田上的地理位置分布，其中杂草控制剂可以应用以适当控制田地上的杂草(参见图1中的d)。

在示例中，杂草控制剂喷洒地图的信息可以被发送到包括喷洒单元并且被配置为根据喷洒地图在农田的各个位置应用除草剂的多个其他交通工具(诸如，UAV)。

图5示出了用于杂草控制管理的系统300的示例的示意性示例。用于杂草控制管理的系统300包括用于杂草控制管理的第一交通工具100和用于杂草控制管理的第二交通工具200。第一交通工具包括至少一个种子位置传感器111、控制和处理单元120、种子种植单元130和收发器140。第二交通工具包括至少一个土壤高程传感器210、控制和处理单元220以及收发器230。第一交通工具100被配置为利用种子种植单元130在农田上种植作物种子。第一交通工具的至少一个种子位置传感器111被配置为在种植期间从种子种植单元130收集撞击在土壤表面上的作物种子的种子地理位置数据。第一交通工具的控制和处理单元120被配置为接收至少一个种子位置传感器111的种子位置数据以生成农田的作物种子地图。来自第二交通工具200的至少一个土壤高程传感器210被配置为收集在第一时间点处和(比第一时间点晚的)第二时间点在农田上的土壤高程数据，土壤高程数据包括高程量以及土壤高程的对应地理位置信息。第二交通工具200的控制和处理单元220被配置为从至少一个土壤高程传感器210接收土壤高程数据，并且在至少两个不同时间点生成农田的土壤轮廓地图。第一交通工具的控制和处理单元120被配置为利用收发器140将农田的作物种子地图传输到第二交通工具200。第二交通工具200的控制和处理单元220被配置为利用收发器230从第一交通工具100接收农田的作物种子地图。第二交通工具200的控制和处理单元220被配置为将土壤表面轮廓地图和种子地图进行比较，以标识与农田上种植的种子的种子生长无关的土壤高程轮廓中的差异，并且生成杂草控制剂喷洒地图。

根据示例，用于杂草控制管理的系统300包括第一交通工具，该第一交通工具包括至少一个土壤高程传感器112。第一交通工具的至少一个土壤高程传感器112被配置为收集第一时间点农田上的土壤高程数据，土壤高程数据包括高程量和土壤高程对应的地理位置信息。第一交通工具的控制和处理单元120被配置为从至少一个土壤高度传感器112接收土壤高度数据，以生成在第一时间点处的农田的土壤表面轮廓地图。第一交通工具的控制和处理单元120被配置为利用收发器140将第一时间点处的农田的土壤表面轮廓地图传输到第二交通工具200。第二交通工具200的控制和处理单元220被配置为利用收发器230从第一交通工具100接收第一时间点处的农田的土壤表面轮廓地图。

在示例中，第二交通工具200不需要在第一时间点处生成农田的土壤表面轮廓地图，而是从第一交通工具100或其他交通工具接收该信息。

根据示例，用于杂草控制管理的系统300包括第二交通工具200，其包括至少一个杂草控制剂喷洒单元250。至少一个杂草控制剂喷洒单元250被配置为喷射杂草控制喷射剂。第二交通工具200的控制和处理单元220被配置为根据杂草控制剂喷洒地图来控制至少一个杂草控制剂喷洒单元250。

图6示出了用于杂草控制管理的交通工具100的详细示例的示意性设置。所示的交通工具是诸如拖拉机的地面交通工具并且包括具有开沟器132的种子种植单元130、种子给料系统132和犁沟闭合器133。作物种子位置传感器111是记录土壤中的作物种子的地理位置的相机。相机与GPS系统同步。交通工具包括位于交通工具后部的土壤高程传感器112，诸如激光雷达扫描仪。在用种植单元130的种植过程已经终止之后，利用激光雷达传感器(针对第一时间点)扫描土壤高程。

图7示出了用于杂草控制管理的交通工具200的详细示例的示意性设置。在该示例中，交通工具200是UAV。UAV飞越农田并且用土壤高程传感器210(诸如，3D激光雷达传感器)扫描下面的地面(图7中的a)。UAV上的多个传感器连续记录激光雷达传感器的位置、海拔高度、离地高度和方向，以便将准确的位置信息包含在激光雷达图像中，这将是土壤表面的详细3-D地图。UAV利用收发器230接收另一较早时间点的作物种子地图数据和土壤高程数据。控制和处理单元(未示出)使用接收到的信息以及来自土壤高程传感器210的信息来评估除草剂活性成分需要被应用于土壤(因此会生成喷洒地图)。因此，比较和分析来自同一农田但在一天或多天的时间内获取的两个或更多个激光雷达图像将示出与土壤高度局部变化的任何差异。控制和处理单元将分析指示发芽种子导致的土壤表面下生长的变化，并且记录这些种子的位置。可以应用算法来校正两个或更多个土壤表面轮廓地图之间的小地理位置偏移。控制和处理单元还将分析生长中的植物，标识植物的种类，如果被标识为不需要的杂草，则对这些杂草的种类、大小和位置进行分类。可以应用算法来标识和消除错误检测。UAV 200还可以将其获取的土壤高程数据发送到外部处理单元，该处理单元生成喷洒地图并且将其发送回UAV 200进行喷洒或如图7中的c所示的另一专用喷洒UAV。图7中的b表明同一UAV可以使用喷洒地图经由其杂草控制单元250直接控制杂草。备选地，另一专门用于应用杂草控制剂的UAV可以从UAV 200接收喷洒地图并且将杂草控制剂应用于土壤(见图7中的c)。

在另一示例性实施例，提供了一种计算机程序或计算机程序产品，其特征在于被配置为在适当的系统上执行根据前述实施例中的一个实施例的方法的方法步骤。

图8示出了用于杂草控制管理的计算机程序产品400的示例的示意性设置。用于杂草控制管理的计算机程序产品400在由处理器执行时被配置为执行以下步骤：

a)接收410农田上种植的作物种子的地理位置信息，

b)基于在步骤a)中接收的信息来生成420作物种子地图，

c)接收430在至少两个不同的时间点作物种子已经被种植或正在被种植的农田上的土壤高程数据和土壤高程的对应地理位置信息，

d)基于步骤c)中接收的信息，生成440农田的土壤表面轮廓地图，土壤表面轮廓地图示出至少两个不同时间点的土壤表面轮廓，

e)将450土壤表面轮廓地图和作物种子地图进行比较，

f)标识460与农田上种植的种子的种子生长无关的土壤高程轮廓中的差异，

g)基于农田上的与农田上种植的作物种子的种子生长无关的所标识的土壤高程中的差异，生成470杂草控制剂喷洒地图。

根据示例，用于杂草控制管理的计算机程序产品400，包括附加步骤：

e)指示480交通工具根据杂草控制剂喷洒地图将杂草控制剂应用于农田。

计算机程序产品可以被存储在计算机单元上，该计算机单元也可以是实施例的部分。该计算单元可以被配置为执行或引发执行上述方法的步骤。此外，它可以被配置为操作上述(多个)交通工具和/或系统的组件。计算单元可以被配置为自动操作和/或执行用户的命令。计算机程序可以被加载到数据处理器的工作存储器中。数据处理器因此可以被装备以执行根据前述实施例中的一个实施例的方法。

本发明的该示例性实施例涵盖从一开始就使用本发明的计算机程序和通过更新将现有程序转变成使用本发明的程序的计算机程序两者。此外，计算机程序产品可能能够提供所有必要的步骤来完成上述方法的示例性实施例的过程。

根据本发明的另一示例性实施例，提供了一种计算机可读介质，诸如CD-ROM、USB棒等，其中计算机可读介质具有存储在其上的计算机程序产品，该计算机程序产品是/可以是前一节所述的计算机程序产品。计算机程序可以被存储和/或分发在合适的介质上，诸如与其他硬件一起提供或作为其部分提供的光学存储介质或固态介质，但也可以以其他形式分发，诸如经由互联网或其他有线或无线电信系统。

然而，计算机程序也可以通过像万维网这样的网络呈现并且可以从这样的网络被下载到数据处理器的工作存储器中。

根据本发明的另一示例性实施例，提供了一种用于使计算机程序产品可用于下载的介质，该计算机程序产品被布置为执行根据本发明的前述实施例中的一个实施例的方法。

必须注意，本发明的实施例是参照不同的主题来描述的。特别地，参考方法类型权利要求描述了一些实施例，而参考交通工具、喷洒地图和/或系统类型权利要求描述了其他实施例。然而，本领域技术人员将从以上和以下描述中得知，除非另有说明，除了属于一种主题的特征的任何组合之外，与不同主题相关的特征之间的任何组合也被认为是在本申请中公开的。

尽管本发明已在附图和前述说明中详细说明和描述，但这种说明和说明应被认为是说明性的或示例性的而不是限制性的。本发明不限于所公开的实施例。通过研究附图、公开内容和从属权利要求，本领域技术人员在实践要求保护的发明时可以理解和实现对所公开实施例的其他变化。

在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中引用的多个项的功能。在相互不同的从属权利要求中引用了某些措施这一事实并不表明这些措施的组合不能有利地使用。权利要求中的任何参考符号不应被解释为限制范围。