用于喷洒管理的设备的制作方法

本发明涉及一种用于喷洒管理的设备、一种用于喷洒管理的系统、一种用于喷洒管理的方法、以及一种计算机程序元件和一种计算机可读介质。

背景技术：

本发明的总体背景是农业环境中的杂草控制和害虫控制。化学作物保护是确保作物产量的有效措施。但是，某些杂草、真菌病和昆虫害虫的抗性是一个日益严重的问题。对于农民来说，鉴于这种日益增加的抗性，确定如何向田地喷洒是一项艰巨而费时的任务。

技术实现要素：

具有改进的用于喷洒管理的设备将是有利的。

通过独立权利要求的主题解决了本发明的目的，其中在从属权利要求中并入了其他实施例。应当注意，本发明的以下描述的方面和示例也适用于用于喷洒管理的设备、用于喷洒管理的系统、用于喷洒管理的方法、以及计算机程序元件和计算机可读介质。

根据第一方面，提供了一种用于喷洒管理的设备，包括：

-输入单元；以及

-处理单元。

输入单元被配置为向处理单元提供田地的至少一个图像。输入单元还被配置为向处理单元提供与杂草控制液和/或害虫控制液在田地的喷洒施用有关的历史详情。处理单元被配置为分析至少一个图像以确定田地内的至少一个位置以用于激活至少一个杂草控制喷枪和/或激活至少一个害虫控制喷枪。处理单元还被配置为确定用于在所述至少一个位置处施用的所述至少一个杂草控制喷枪的配置和/或用于在所述至少一个位置处施用的所述至少一个害虫控制喷枪的配置。该确定包括利用历史详情。

在一个示例中，该设备包括输出单元，该输出单元被配置为输出可用于在至少一个位置处激活至少一个杂草控制喷枪和/或至少一个害虫控制喷枪的信息。

换句话说，与已将什么杂草/害虫控制施用于田地以及在该田地的何处施用它有关的现有历史知识，与使用图像分析获取的当前信息一起使用，以确定杂草/害虫的位置，并且该组合的信息可用于确定杂草控制技术应如何配置以施用于田地。这可能是相同的控制技术，也可能是与以前使用的技术不同的技术。因此，当随后向田地喷洒时，可以考虑施用到田地的化学制品的功效。例如，如果在某个位置施用了特定的化学制品来杀死特定的杂草或昆虫，并且发现当返回该位置时，杂草或昆虫仍然存在或比预期的更快返回，则可以喷洒另一种化学制品或以更高浓度喷洒相同的化学制品。同样，如果在某个位置喷洒了特定的化学制品以杀死杂草或昆虫，并在稍后日子返回田地，确定在这些位置杂草或昆虫已经得到了充分控制，则现在可以决定在有杂草或昆虫的其他地方使用相同的化学制品。

通过这种方式，历史知识与图像的成像处理一起使用，以更好地使化学制品能够施用于农田位置，以控制杂草和昆虫。

因此，例如，喷洒器可以在春季用除草剂处理(herbicidetreatment)来喷洒田地。喷洒器可以记录除草剂在田地的喷洒位置的详情，并且该信息然后是可随后用于喷洒田地的历史详情的一部分。随后，该喷洒器或另一喷洒器可以返回田地，并获取确定杂草在哪里生长的田地图像。该信息可以立即被喷洒器使用，向对所施用的第一种除草剂具有抗性的杂草施用不同的除草剂。但是，返回的喷洒器可能正在喷洒例如杀真菌剂，但仍会捕获可被分析以确定杂草在何处以及实际上它们是何种杂草类型的图像。该信息以及首次施用的除草剂的知识然后便成为历史详情的一部分。然后，这些历史详情可在以后使用，例如一周或一个月后，或者实际上在下一个杂草出苗周期的第二年使用，其中基于这些历史详情，可在确定有抗性杂草的地方喷洒不同的、更具侵略性且价格可能更高的除草剂。的确，由于抗性不会消失，历史详情也可用于在随后的生长季节通知喷洒。

在一个示例中，历史详情包括与所述至少一个位置有关的历史详情。确定用于在所述至少一个位置处施用的至少一个杂草控制喷枪的配置和/或用于在所述至少一个位置处施用的至少一个害虫控制喷枪的配置包括利用与所述至少一个位置有关的历史详情。

在一个示例中，分析至少一个图像以确定田地内的至少一个位置以用于激活至少一个杂草控制喷枪和/或激活至少一个害虫控制喷枪包括：确定至少一种杂草和/或确定至少一种害虫。确定至少一个杂草控制喷枪的配置包括利用所确定的至少一种杂草和/或确定至少一个害虫控制喷枪的配置包括利用所确定的至少一种害虫。

换句话说，杂草控制喷枪可以在从成像处理中确定的杂草位置处被激活，并且害虫控制喷枪可以在害虫所在的位置处类似地被激活。激活还考虑到与以前如何向田地或田地的不同部分喷洒有关的历史信息。

在一个示例中，处理单元被配置为分析至少一个图像以确定在至少一个位置处的至少一种杂草的杂草类型和/或确定在至少一个位置处的至少一种害虫的害虫类型。确定至少一个杂草控制喷枪的配置包括利用所确定的杂草类型和/或确定至少一个害虫控制喷枪的配置包括利用所确定的害虫类型。

这样，可以以考虑发现的特定杂草或害虫/昆虫并且还考虑先前采取的措施的方式向各个位置喷洒。在一个示例中，处理单元被配置为分析至少一个图像中的图像以确定至少一种杂草中的杂草在该图像中的位置和/或确定至少一种害虫中的害虫在图像中的位置。

换句话说，图像在地面上将具有区域(areal)足迹(footprint)，并且通过在图像中定位杂草/害虫，杂草/害虫的实际位置可以被确定为精度优于图像的整体足迹。因此，杂草控制喷枪或害虫控制喷枪可以在与所获取的相关联的田地的一小部分区域中被激活，而不是被施用在与该图像相关联的该田地的整个区域上。

在一个示例中，确定至少一个杂草控制喷枪的配置包括确定要在至少一个位置处喷洒的除草剂和/或确定至少一个害虫控制喷枪的配置包括确定要在至少一个位置处喷洒的杀虫剂。

通过这种方式，例如，可以基于田地中各位置处的杂草来选择除草剂，并且还考虑了与在田地中施用杂草控制液有关的历史信息。同样，在一个示例中，可以基于田地中各位置处的害虫来选择杀虫剂，并且还考虑与在田地中施用害虫控制液有关的历史信息。

在一个示例中，除草剂不同于杂草控制液和/或杀虫剂不同于害虫控制液。

换句话说，杂草和/或害虫可以被确定为在田地中的各位置处，并且历史信息指示特定的除草剂和/或杀虫剂被喷洒在田地中。然后可以确定使用不同的除草剂和/或杀虫剂在杂草/害虫所处的位置处喷洒，这要考虑到已确定在田地中各位置处的杂草/害虫的类型。

在一个示例中，除草剂是杂草控制液和/或杀虫剂是害虫控制液。

因此，可以确定坚持施用先前使用的相同控制液。

在一个示例中，确定至少一个杂草控制喷枪的配置包括确定要在至少一个位置处喷洒的除草剂的剂量水平和/或确定至少一个害虫控制喷枪的配置包括确定要在至少一个位置处喷洒的杀虫剂的剂量水平。

换句话说，图像处理被用于确定杂草/害虫是否在各位置处，其可包括杂草/害虫的类型。使用该信息以及与田地中喷洒的杂草控制/害虫控制液有关的历史信息，可以适当选择剂量水平。例如，可以确定某些杂草/害虫正在产生抗性，或者尚未通过施用特定化学制品加以解决。可以施用新的活性成分，也可以施用以前使用的活性成分，所需的剂量水平应与应对这种情况所需的剂量水平相匹配。在一个示例中，分析至少一个图像包括利用机器学习算法。

在一个示例中，与杂草控制液的施用有关的历史详情和/或与害虫控制液的施用有关的历史详情包括杂草控制液的至少一个施用位置和/或害虫控制液的至少一个施用位置。

根据第二方面，提供了一种用于喷洒管理的系统，包括：

-至少一个相机；

-根据第一方面的用于喷洒管理的设备；

-至少一个杂草控制喷枪和/或至少一个害虫控制喷枪；以及

-至少一个化学储液器(reservoir)。

至少一个相机被配置为获取田地的至少一个图像。至少一个杂草控制喷枪和/或至少一个害虫控制喷枪安装在车辆上。所述至少一个化学储液器被配置成容纳除草剂和/或杀虫剂。至少一个化学储液器被安装在车辆上。至少一个化学储液器与至少一个杂草控制喷枪流体连通和/或与至少一个害虫控制喷枪流体连通。该设备被配置为激活至少一个杂草控制喷枪以喷洒除草剂和/或激活至少一个害虫控制喷枪以喷洒杀虫剂。

通过这种方式，车辆可以根据需要四处走动并控制杂草/害虫。通过这种方式，图像可以通过一个平台(例如，一个或多个在田地上飞行的无人飞机(drone))来获取。该信息被发送给可能在办公室中的设备。该设备确定应在田地的哪些位置喷洒除草剂/除虫剂(insecticide)，以及这些除草剂/除虫剂如何被喷洒。该信息被提供给在该环境中移动的车辆，并且在田地的特定部分激活其喷枪以喷洒除草剂/杀虫剂。

在一个示例中，该设备被安装在车辆上，并且至少一个相机被安装在车辆上。

通过这种方式，该系统可以实时或准实时地运行，其中车辆获取图像，分析图像以向何处以及以何种方式喷洒除草剂/杀虫剂，然后车辆可以适当地激活其喷枪。

在一个示例中，系统被配置为生成与除草剂和/或杀虫剂的喷洒施用有关的历史详情。历史详情包括喷洒了除草剂的至少一个位置和/或喷洒了杀虫剂的至少一个位置，并且包括至少一个杂草控制喷枪的配置和/或至少一个害虫控制喷枪的配置。

根据第三方面，提供了一种用于喷洒管理的方法，包括：

a)向处理单元提供田地的至少一个图像；

b)向处理单元提供与向田地喷洒施用杂草控制液和/或害虫控制液有关的历史详情；

c)由处理单元分析至少一个图像，以确定该田地内的至少一个位置以用于激活至少一个杂草控制喷枪和/或激活至少一个害虫控制喷枪；以及

e)由处理单元确定用于在至少一个位置处施用的所述至少一个杂草控制喷枪的配置和/或用于在所述至少一个位置处施用的所述至少一个害虫控制喷枪的配置，其中确定包括利用历史详情。

在一个示例中，该方法包括以下步骤：

f)输出可用于在至少一个位置处激活至少一个杂草控制喷枪和/或至少一个害虫控制喷枪的输出信息。

根据另一方面，提供了一种用于控制根据第一方面的设备和/或根据第二方面的系统的计算机程序单元，其在由处理器执行时被配置为执行第三方面的方法。

有利地，由上述任何方面提供的益处同样适用于所有其他方面，反之亦然。

参考下文描述的实施例，上述方面和示例将变得显而易见，并且将被阐明。

附图说明

下面将参考以下附图描述示例性实施例：

图1示出了用于喷洒管理的设备的示例的示意性设置；

图2示出了用于喷洒管理的系统的示例的示意性设置；

图3示出了用于喷洒管理的方法；以及

图4示出了已被喷洒的杂草和将要被喷洒的杂草的示意性表示。

具体实施方式

图1示出了用于喷洒管理的设备10的示例。设备10包括输入单元20、处理单元30。输入单元20被配置为向处理单元30提供田地的至少一个图像。输入单元20还被配置为向处理单元30提供在田地处与杂草控制液的喷洒施用有关的历史详情和/或与害虫控制液的喷洒施用有关的历史详情。处理单元30被配置为分析至少一个图像以确定田地内的至少一个位置以用于激活至少一个杂草控制喷枪和/或被配置为分析至少一个图像以确定田地内的至少一个位置以用于激活至少一个害虫控制喷枪。处理单元30被配置为确定用于在至少一个位置处施用的至少一个杂草控制喷枪的配置和/或被配置为确定用于在至少一个位置处施用的至少一个害虫控制喷枪的配置。一个或两个确定包括利用历史详情。

根据一个示例，该设备包括输出单元40。输出单元40被配置为输出可用于在至少一个位置处激活至少一个杂草控制喷枪和/或至少一个害虫控制喷枪的信息。

根据一个示例，历史详情包括与至少一个位置有关的历史详情。确定用于在所述至少一个位置处施用的至少一个杂草控制喷枪的配置和/或确定用于在至少一个位置处施用的至少一个害虫控制喷枪的配置包括利用有关至少一个位置的历史详情。

在一个示例中，该设备实时操作，在该设备中，获取图像并立即对其进行处理，并立即做出向田地的位置喷洒的决定。因此，例如，车辆可以获取其环境的图像并且对该图像进行处理以确定是否要喷洒田地的不同位置。因此，例如，uav可以通过例如位于uav上的一个或多个喷枪，在田地周围飞行并获取图像并确定是否应该对田地区域进行喷洒。因此，例如，机器人陆地车辆可以通过例如位于机器人陆地车辆上的一个或多个喷枪，在田地周围移动并获取图像并确定是否应当对田地的区域进行喷洒。在一个示例中，该设备准实时地操作，在该设备中，获取田地的图像并立即进行处理以确定该田地中的位置是否应当被喷洒。该信息以后可被在田地行进并使用喷枪向那些位置喷洒的合适的系统使用。因此，例如，配备有一个或多个相机的第一车辆(诸如无人机(uav)或无人飞机)可以在田地内行进并获取图像。该图像可立即被处理以确定要被喷洒的区域或位置。因此，实际上生成了“杂草图和/或害虫图”，其详述了要向其喷洒以控制杂草/害虫的位置。稍后，车辆可以在田地中行进并喷洒先前确定的需要喷洒的位置。因此，例如，带有化学喷枪的uav会飞到需要被控制的杂草的位置并向杂草喷洒，或者机器人陆地车辆在田地内行进并使用其喷枪来向植物喷洒以控制害虫(例如杀真菌剂)或昆虫。

在一个示例中，该设备以离线模式操作。因此，先前获取的图像稍后被提供给设备。然后，该设备确定要向哪些区域喷洒，以有效地生成特定杂草/害虫及其位置的杂草/害虫图。该杂草/害虫图随后被一辆或多辆随后在田地行进并在适当位置处激活其喷枪的车辆使用。

在一个示例中，至少一种害虫包括杀真菌剂。在一个示例中，至少一种害虫包括昆虫，例如蚜虫。

根据一个示例，分析至少一个图像以确定田地内的至少一个位置以用于激活至少一个杂草控制喷枪和/或分析至少一个图像以确定田地内的至少一个位置以用于激活至少一个害虫控制喷枪包括确定至少一种杂草和/或确定至少一种害虫。确定至少一个杂草控制喷枪的配置包括利用所确定的至少一种杂草和/或确定至少一个害虫控制喷枪的配置包括利用所确定的至少一种害虫。

根据一个示例，处理单元被配置为分析至少一个图像以确定在至少一个位置处的至少一种杂草的杂草类型和/或被配置为分析至少一个图像以确定在至少一个位置处的至少一种害虫的害虫类型。确定至少一个杂草控制喷枪的配置包括利用所确定的杂草类型和/或确定至少一个害虫控制喷枪的配置包括利用所确定的害虫类型。

根据一个示例，处理单元被配置为分析至少一个图像中的图像以确定至少一种杂草中的杂草在图像中的位置和/或被配置为分析至少一个图像中的图像以确定至少一种害虫中的害虫在该图像中的位置。

根据一个示例，确定至少一个杂草控制喷枪的配置包括确定要在至少一个位置处喷洒的除草剂，和/或其中确定至少一个害虫控制喷枪的配置包括确定要在至少一个位置处喷洒的杀虫剂。根据一个实例，除草剂不同于杂草控制液和/或杀虫剂不同于害虫控制液。

根据一个实例，除草剂是杂草控制液和/或杀虫剂是害虫控制液。

根据一个实例，确定至少一个杂草控制喷枪的配置包括确定要在至少一个位置处喷洒的除草剂的剂量水平和/或其中确定至少一个害虫控制喷枪的配置包括确定要在至少一个位置处喷洒的杀虫剂的剂量水平。

在一个示例中，除草剂的剂量水平包括除草剂的浓度。

在一个示例中，杀虫剂的剂量水平包括杀虫剂的浓度。

在一个示例中，除草剂的剂量水平包括杂草控制喷枪的激活的持续时间。

在一个示例中，杀虫剂的剂量水平包括害虫控制喷枪的激活的持续时间。

在一个示例中，至少一个图像由至少一个相机获取，并且其中输入单元被配置为在获取至少一个图像时向处理单元提供与至少一个相机相关联的至少一个地理位置。

因此，图像可以通过一个平台获取，该平台可以对其进行分析以确定要喷洒的位置。例如，uav可以在田地周围飞行并获取和分析图像。然后，要喷洒的位置的信息可以由第二平台使用，例如去往那些位置并喷洒那些位置的机器人陆地车辆。

因此，无论激活是在确定要喷洒的位置的相同或不同的平台上进行，通过使图像与获取图像的地理位置相关联，都可以在那里精确地激活喷枪。

在一个示例中，gps单元用于确定至少一个相机在获取特定图像时的位置。

在一个示例中，惯性导航单元被单独使用，或者与gps单元结合使用，以确定至少一个相机在获取特定图像时的位置。

在一个示例中，所获取的图像的图像处理被单独使用，或者与gps单元结合使用，或者与gps单元和惯性导航单元结合使用，以确定至少一个相机在获取特定图像时的位置。因此，视觉标记可单独使用，或者与gps单元和/或惯性导航单元结合使用，以确定至少一个相机在获取特定图像时的位置。

根据一个示例，对至少一个图像的分析包括利用机器学习算法。

在一个示例中，机器学习算法包括决策树算法。

在一个示例中，机器学习算法包括人工神经网络。

在一个示例中，已经基于多个图像教导机器学习算法。在一个示例中，已经基于包含至少一种类型的杂草的图像的多个图像来教导机器学习算法。在一个示例中，已经基于包含多种杂草的图像的多个图像来教导机器学习算法。在一个示例中，已经基于包含至少一种类型的害虫和/或受害虫影响的植物的图像的多个图像来教导机器学习算法。在一个示例中，已经基于包含多种害虫和/或受害虫影响的植物的图像的多个图像来教导机器学习算法。

相机获取的图像具有使得能够将一种类型的杂草与另一种类型的杂草区分开并且使得能够将一种类型的害虫与另一种类型的害虫区分开的分辨率，并且使得能够使受害虫影响的一种类型的植物与受另一种类型的害虫影响的相同植物区分开的分辨率。因此，带有相机的车辆(诸如uav)可在田地周围飞行并获取图像。uav(无人机)可具有全球定位系统(gps)，并且这使得能够确定获取的图像的位置。无人机还可具有例如基于激光陀螺仪的惯性导航系统。惯性导航系统可单独运行，而无需gps，通过确定远离一个或多个已知位置(诸如充电站)的移动来确定无人机获取图像时的位置。相机将获取的图像传递到处理单元。图像分析软件在处理单元上运行。图像分析软件可使用特征提取(诸如边缘检测)，并且对象检测分析例如可识别诸如建筑物、道路、围墙、树篱等田地之内和周围的结构。因此，基于这些对象的已知位置，处理单元可修补所获取的图像，以有效地创建环境的合成表示，该合成表示可有效地覆盖在该环境的地理地图上。因此，可确定每个图像的地理位置，并且不需要与获取的图像相关联的基于相关联的gps和/或惯性导航的信息。换句话说，可使用基于图像的位置系统来定位无人机。但是，如果有可用的gps和/或惯性导航信息，则不需要仅可基于图像将特定图像放置在特定地理位置的图像分析。虽然，如果基于gps和/或惯性导航的信息可用，则可使用此类图像分析来增强与图像相关联的地理位置。

因此，处理单元运行包括机器学习分析器的图像处理软件。获取带有害虫/害虫/杂草的特定植物的图像。可在图像上标记与要在世界中发现这种害虫/杂草的地理位置有关的信息以及与要在一年中发现该害虫/杂草的时间有关的信息，包括何时开花、花的大小和/或昆虫的生长阶段等。然后基于该地面真实获取的图像训练可基于人工神经网络或决策树分析器的机器学习分析器。这样，当将新的植被图像提供给分析器时(其中这样的图像可具有相关联的时间戳(诸如一年中的时间)和标记到其上的地理位置(诸如德国或南非))，分析器通过将新图像中发现的杂草的图像与经过训练的不同杂草的图像进行比较确定图像中的特定类型的杂草，其中，还可考虑杂草的大小以及它们生长的地点和时间。因此，可确定该杂草类型在环境中地面上的具体位置及其大小。类似地，受害虫(例如杀真菌剂或昆虫)影响的植物图像可用于确定存在害虫以及什么害虫，并且实际上昆虫本身的图像可用于确定此类害虫的存在。

因此，uav可以在田地周围飞行并获取从中可检测和标识杂草和害虫的图像，并作出应在田地何处喷洒除草剂或杀虫剂以及应如何制定和/或施用要喷洒的特定液体的决定。然后，此信息将被另一个带有喷枪的车辆使用，以进入田地并向所确定的位置喷洒。

对于上述获取图像的uav，uav本身可以具有喷枪。因此，uav可以获取图像，对其进行处理，以确定应在何处喷洒除草剂或杀虫剂以及应以何种形式或以何种方式喷洒除草剂或杀虫剂，并向这些位置喷洒。

同样，对于即将进入田地的陆地机器人，该车辆可以具有相机并获取图像，该图像用于确定要在田地中的什么位置要被喷洒以及以何种方式喷洒。

处理单元可以访问包含不同的杂草类型、不同的害虫类型以及受不同害虫影响的不同植物的数据库。该数据库是根据实验确定的数据编译而成的。

该车辆可以是机器人陆地车辆。

根据一个示例，与杂草控制液对田地的施用有关的历史详情和/或与害虫控制液对田地的施用有关的历史详情包括杂草控制液的至少一个施用位置和/或包括害虫控制液的至少一个施用位置。

在一个示例中，与杂草控制技术和/或害虫控制技术对田地的施用有关的历史详情包括在至少一个施用位置处的至少一种类型的杂草的标识和/或至少一种类型的害虫的标识。

在一个示例中，与杂草控制技术和/或害虫控制技术对田地的施用有关的历史详情包括杂草控制液和/或害虫控制液的至少一个剂量水平。

在一个示例中，与杂草控制液和/或害虫控制液对田地的施用有关的历史详情包括与杂草控制液不同的除草剂和/或与害虫控制液不同的杀虫剂的至少一个施用位置。

图2示出了用于喷洒管理的系统100的示例。系统100包括至少一个相机110、如相对于图1所述的用于喷洒管理的设备10。系统100还包括至少一个杂草控制喷枪和/或至少一个害虫控制喷枪120以及至少一个化学储液器130。至少一个相机110被配置为获取田地的至少一个图像。至少一个杂草控制喷枪和/或至少一个害虫控制喷枪120被安装在车辆140上。至少一个化学储液器130被配置成容纳除草剂和/或杀虫剂。至少一个化学储液器130与至少一个杂草控制喷枪和/或至少一个害虫控制喷枪120流体连通。设备10被配置为激活至少一个杂草控制喷枪120以喷洒除草剂和/或激活至少一个害虫控制喷枪120以喷洒杀虫剂。

在一个示例中，设备被安装在车辆上；并且至少一个相机被安装在车辆上。

在一个示例中，系统被配置为生成与喷洒施用除草剂和/或杀虫剂有关的历史详情，历史详情包括喷洒除草剂和/或喷洒杀虫剂的至少一个位置以及至少一个杂草控制喷枪的配置和/或至少一个害虫控制喷枪的配置。

图3以其基本步骤示出了用于喷洒管理的方法200。方法200包括：

在提供步骤210(也称为步骤a))中，向处理单元提供田地的至少一个图像；

在提供步骤220(也称为步骤b))中，向处理单元提供与向田地喷洒施用杂草控制液和/或害虫控制液有关的历史详情；

在分析步骤230(也称为步骤c))中，由处理单元分析至少一个图像以确定田地内的至少一个位置，以用于激活至少一个杂草控制喷枪和/或激活至少一个害虫控制喷枪；以及

在确定步骤240(也称为步骤e))中，由处理单元确定用于在至少一个位置处施用的至少一个杂草控制喷枪的配置和/或用于在至少一个位置处施用的至少一个害虫控制喷枪的配置，其中该确定包括利用历史详情。

在一个示例中，该方法包括输出步骤250(也称为步骤f))，该步骤包括输出可用于在至少一个位置处激活至少一个杂草控制喷枪和/或至少一个害虫控制喷枪的信息。

在一个示例中，历史详情包括与至少一个位置有关的历史详情，并且其中步骤e)包括利用与至少一个位置有关的历史详情。

在一个示例中，步骤c)包括确定至少一种杂草和/或确定至少一种害虫；并且其中步骤e)包括利用所确定的至少一种杂草和/或包括利用所确定的至少一种害虫。

在一个示例中，步骤c)包括分析至少一个图像以确定在至少一个位置处的至少一种杂草的杂草类型和/或确定在至少一个位置处的至少一种害虫的害虫类型；并且其中步骤e)包括利用所确定的杂草类型和/或包括利用所确定的害虫类型。

在一个示例中，该方法包括步骤d)分析260至少一个图像中的图像以确定至少一种杂草中的杂草在图像中的位置和/或确定至少一种害虫中的害虫在图像中的位置。

在一个示例中，步骤e)包括确定要在至少一个位置处喷洒的除草剂和/或包括确定要在至少一个位置处喷洒的杀虫剂。

在一个示例中，在步骤e)中，除草剂不同于杂草控制液和/或杀虫剂不同于害虫控制液。

在一个示例中，在步骤e)中，除草剂是杂草控制液和/或杀虫剂是害虫控制液。

在一个示例中，步骤e)包括确定要在至少一个位置处喷洒的除草剂的剂量水平和/或包括确定要在至少一个位置处喷洒的杀虫剂的剂量水平。

在一个示例中，步骤c)包括利用机器学习算法。

在一个示例中，与杂草控制液对田地的施用有关的历史详情和/或与害虫控制液对田地的施用有关的历史详情包括杂草控制液和/或害虫控制液的至少一个施用位置。

图4示出了设备的功能，例如将除草剂施用到田地上的示例。虚线圆圈示出了历史上在何处喷洒了除草剂。还示出了杂草，其中实线轮廓的杂草是通过图像处理确定的在特定位置处存在的杂草，并且具有虚线轮廓的杂草是曾经存在并且根据历史信息已知某位置处存在，但是对获取的图像进行图像处理无法找到其任何痕迹。

因此，在图4中，在某位置发现了1型杂草，并且该杂草之前已喷洒了除草剂a。因此，该除草剂可能未达到适合在该轮喷洒中杀死杂草的施用强度水平。但是，通过喷洒除草剂b可以控制1型杂草，并且可以做出用除草剂b喷洒1型杂草的决定。使用图像处理还发现了2型新杂草，并且历史上该杂草使用除草剂a被控制过。因此，可以做出用除草剂a喷洒该杂草的决定。类似地，使用图像处理还发现了3型新杂草，并且历史上该杂草使用除草剂b被控制过。因此，可以做出用除草剂b喷洒该杂草的决定。杂草4之前已经用除草剂a和b喷洒过，但在那个位置还活着，并且因此应该做出使用不同除草剂或以更大剂量水平使用这些除草剂中的之一的决定。关于增加的剂量水平，以前用更强力的除草剂a(a++)混合物控制了5型杂草，并且可以用这种强力混合物喷洒新检测的这种类型杂草。还已经通过图像处理检测到6型的新杂草，并且没有与此杂草有关的历史信息。但是，该杂草属于1型杂草所属的杂草家族，并且该信息可用于确定使用哪种除草剂，并做出使用除草剂b的决定。

使得能够进行分析以确定杂草类型的图像处理

现在描述图像如何被处理并被确定为适合图像处理以便可确定杂草类型的特定示例：

1.捕获杂草的数字图像(特别是彩色图像)。

2.在边界轮廓内绘制数字图像内具有预定义颜色和纹理的区域的轮廓。通常，人们可能会从一个杂草植物中获得一个轮廓区域。但是，也可能有不止一个轮廓区域，这些轮廓区域来自不同的(可能未连接的叶子)的两个杂草植物等的。这种检测或确定过程检测数字图像的绿色区域的边界。在这一过程中，可以建立至少一个轮廓区域，例如一个或多个叶子，以及一或多个杂草植物，该轮廓区域包括与边界轮廓内的杂草有关的像素。但是，也可能数字图像捕获了不止一个叶子和/或茎。因此，可以确定不止一个轮廓区域。

3.确定边界轮廓是否覆盖足够大的区域，并确定边界轮廓内的图像数据的清晰度(例如，聚焦度)。这首先确保将存在足够的图像数据，可以基于这些图像数据确定杂草的类型，其次确定为了确保杂草类型，将满足数字图像的最低质量。

4.如果满足3)中的两个标准，则数字图像，特别是边界轮廓内的数字图像被发送到处理单元，以通过人工神经网络进行图像分析，以确定如上所述的杂草类型。

在另一个示例性实施例中，提供了一种计算机程序或计算机程序单元，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之一的方法的方法步骤。

因此，计算机程序单元可以存储在计算机单元上，其也可以是实施例的一部分。该计算单元可以被配置为执行或促使执行上述方法的步骤。而且，它可以被配置为操作上述设备和/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。可以将计算机程序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为执行根据前述实施例之一的方法。

本发明的该示例性实施例既涵盖从一开始就使用本发明的计算机程序，又涵盖通过更新将现有程序转变为使用本发明的程序的计算机程序。

此外，计算机程序单元可能能够提供所有必要的步骤，以实现如上所述的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，提出了一种计算机可读介质，诸如cd-rom、usb棒等，其中，该计算机可读介质具有存储在其上的计算机程序单元，该计算机程序单元通过上一节描述。

计算机程序可以被存储和/或分布在合适的介质上，诸如与其他硬件一起提供或作为其一部分提供的光学存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，诸如通过互联网或其他有线或无线电通信系统。

但是，计算机程序也可以通过类似万维网的网络来呈现，并且可以从这样的网络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单元可供下载的介质，该计算机程序单元被布置为执行根据本发明的前述实施例之一的方法。

必须注意，参考不同的主题描述了本发明的实施例。特别地，参考方法类型权利要求描述了一些实施例，而参考设备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出，除非另行通知，否则除了属于一种类型的主题的特征的任何组合之外，与不同主题有关的特征之间的任何组合也被认为是在本申请中公开的。但是，可以组合所有特征以提供协同效果，而不仅仅是这些特征的简单求和。

尽管已经在附图和前面的描述中详细地图示和描述了本发明，但是这样的图示和描述应被认为是说明性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所公开的实施例的其他变型。

在权利要求中，词语“包括”不排除其他元素或步骤，并且不定冠词“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列举的若干项的功能。在相互不同的从属权利要求中引用某些措施这一事实，并不表示不能利用这些措施的组合来获得好处。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为限制范围。