Transcript Variable Rate Application - Oklahoma State University

Randy Taylor
Biosystems and Agricultural Engineering
Oklahoma State University

Macro-variability
◦ Likely tied to soil type, landscape position, or
something else
Micro-variability
◦ Could be sub meter or even individual plants
18
16
14
Application Rate, gpa

12
10
8
6
4
2
0
RX_RATE
RATE

Longitudinal
◦ Down-the-row
◦ Response time issues

Lateral
◦ Across the boom
◦ Boom divisions
A greater distance
between the control and
delivery points means a
lower resolution and
increased scale.

What measurements will be used to identify
within-field variation in nutrient (if nutrient
input is to be varied) supply or availability?
◦ The basis for variable rate inputs


What input recommendation or base input
rate will be used?
What management scale will be used?


In a map based system,
the controller receives a
rate change as the
applicator crosses into a
new zone or application
grid (step changes).
However, with a sensor
based system the
controller typically
receives an updated rate
every second and does
not have the opportunity
to stabilize.



Determine management scale
Apply diagnostic tools to develop prescription
Develop prescription map for the field
◦
◦
◦
◦
Zone creation/sampling
Grid sampling/scale
Yield data/goal/stability
Variable rate input prescription map






Soil testing
Remote sensing of crop and soil properties
Site-specific data from yield monitors
Soil electrical conductivity maps
On-farm research trials
Other information?
N recommendation =
yield goal x 1.2 – N
credits
Start with multiple yield
maps on the same field.
Do they need to be the
same crop?
Normalize each year
and average the maps.
Does yield stability
matter?
W r ea k in g Y ar d ; 0 9 (1 3 7 .3 9 a c.)
W r ea k in g Y ar d ; 0 9 (1 3 7 .3 9 a c.)
W r ea k in g Y ar d ; 0 9 (1 3 7 .3 9 a c.)
500
W r ea k in g Y ar d ; 0 9 (1 3 7 .3 9 a c.)
C li p pe d Norm a li z ed Yi e l d - 200 5 Li nt Y ie l d S urfa ce
0 - 70% o f A v era g e
W r ea k in g Y ar d ; 0 9 (1 3 7 .3 9 a c.)
C li ppe d Norm a li z ed Yi e l d - 200 6 Li nt Y ie l d S urfa ce
0 - 70% o f A v era g e
Fe lty; 0 9
Fe lty; 0 9
500
W r ea k in g Y ar d ; 0 9 (1 3 7 .3 9 a c.)
N o r m al ize d Y i eld - 2 0 0 7 Lin t Y ie ld S u r f ac e
5 0 - 80 % o f A vera ge
9 0 - 11 0% of A vera ge
1 1 0 - 1 30% of A v e rag e
5 0 - 80 % o f A vera ge
9 0 - 11 0% of A vera ge
1 10 - 1 30% of A ve rag e
0
0 - 7 0 % o f A v er ag e
70 - 9 0 % o f A v er ag e
+1 30% of Ave ra g e
100 0
150 0
Fe lty; 0 9
90 - 1 1 0 % o f A v er ag e
+13 0% of Ave ra ge
G ri de r; 0 9
62 .5 a c .
G ri de r; 0 9
11 0 - 1 3 0 % o f A ve r ag e
+ 1 3 0 % o f A v er ag e
62 .5 a c .
( 1 3 7 .4 ac .)F iel d B o u n d ar y
G ri de r; 0 9
62 .5 a c .
D a te : D e c 3 0 , 2 0 0 9
D a te : D e c 3 0 , 2 0 0 9
D a te : D e c 2 3 , 2 0 0 9
Fie ld N a m e : W r e a k in g Y a r d ; 0 9
L o c a ti o n : J a c k s o n C o ., O k l a h o m a , U . S.
Fie ld N a m e : W r e a k in g Y a r d ; 0 9
L o c a ti o n : J a c k s o n C o ., O k l a h o m a , U . S.
Fie ld N a m e : W r e a k in g Y a r d ; 0 9
L o c a ti o n : J a c k s o n C o ., O k l a h o m a , U . S.
Fa r m N a m e : Fe lt y
Fa r m N a m e : Fe lt y
W re ak in g Y ard ; 0 9
C lie n t N a m e : C o tto n R e se a r c h
13 7 .4 a c .
W re ak in g Y ard ; 0 9
C lie n t N a m e : C o tto n R e se a r c h
13 7 .4 a c .
Fa r m N a m e : Fe lt y
T o t a l A c r e s : 1 3 7 .3 9
T o t a l A c r e s : 1 3 7 .3 9
C lie n t N a m e : C o tto n R e se a r c h
Fie ld B o u n d a r y S ta r t L o c a t io n :
Fie ld B o u n d a r y S ta r t L o c a t io n :
T o t a l A c r e s : 1 3 7 .3 9
L a t it u d e : 3 4 .6 3 0 4 8 0 0 2
L a t it u d e : 3 4 .6 3 0 4 8 0 0 2
L o n g itu d e : - 9 9 .3 5 1 6 4 6 1 0
L o n g itu d e : - 9 9 .3 5 1 6 4 6 1 0
W re ak in g Y ard ; 0 9
13 7 .4 a c .
Fie ld B o u n d a r y S ta r t L o c a t io n :
L a t it u d e : 3 4 .6 3 0 4 8 0 0 2
L o n g itu d e : - 9 9 .3 5 1 6 4 6 1 0
500
F eet
0
500
100 0
150 0
F eet
500
0
500
100 0
150 0
F eet
F iel d M an a ge m e nt U n it s , 0 9 - M g m t_ u n it
0 - 7 0 % o f A v er ag e
N o r m al ize d Y i eld - 2 0 0 8 Lin t Y ie ld S u r f ac e
Fe lty; 0 9
N o r m al ize d Y i eld - 2 0 0 9 Lin t Y ie ld S u r f ac e
50 - 8 0 % o f A v er ag e
Fe lty; 0 9





A normalization method where the mean value
is subtracted from the local value.
Data are aggregated into cells before
subtracting the mean.
Variability of a cell over time tells us if it is
stable or unstable
This method gives a better opportunity to
classify consistently low or high yielding areas
Find areas where like classed cells are spatially
contiguous
0.4
0.2
0.0
-0.2
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
-0.4
-0.6
-0.8
-1.0
Mean Relative Difference
Mean Relative Difference
0.4
0.2
0.0
-0.2
40
60
80
100
120
140
160
180
-0.6
-0.8
-1.0
Rank

0.4
Mean Relative Difference
20
-0.4
Rank
0.2
0.0
-0.2
0
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180

-0.4
-0.6
-0.8
-1.0
Rank
Points are the mean
relative difference for
each cell
Bars are the standard
deviation of yield through
time.
Based on 6 crops in 4
years of yield data.
Corn-Wheat-DC Soybeans
Yellow is within +/-10%
of the mean.
Green is at least 10%
above average and
orange is at least 10%
below average.
W r ea k in g Y ar d ; 0 9 (1 3 7 .3 9 a c.)
W r ea k in g Y ar d ; 0 9 (1 3 7 .3 9 a c.)
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################ ################ ################# ################ #########
################ ################# ################ ################ #########
################# ################ ################ ################# ########
# ################ ################ ################# ################ ########
# ################ ################# ################ ################ ########
# ################ ################# ################ ################ ########
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## ################ ################ ################# ################ #######
## ################ ################# ################ ################ #######
## ################# ################ ################ ################# ######
### ################ ################ ################# ################ ######
### ################ ################# ################ ################ ######
### ################# ################ ################ ################# #####
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#### ################ ################# ################ ################ #######
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##### ################ ################# ################ ################ ##
################ ################ ################ #########
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###### ################ ################ ################# ########
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###### ################ ################# ################ #########
######## ################# ################ ################ ########
###### ################# ################ ################ ################# ################ ################ ###########
##### #######
####### ################ ################ ################# ################ ################ ################# ###########
###### #######
####### ################ ################# ################ ################ ################# ################ #####
########## #######
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######## ################ ################# ################ ################ ################ ################# #
################ ######
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#### ################# #####
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### ################ #####
######### ################ ################# ################ ################ ################# #############
#### ################ #####
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########## ################ ################ ################# ################ ################
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########## ################ ################# ################ ################ ########## #####
################# ################ ####
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###### ################ ################ ####
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#### ################
############### ################ ################# ################ ################ ################ #############
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#### ###############
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############# ##############
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############## ##############
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### ################# ################ ################ ################ ###
############## ################ ################ ###########
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############### ################ ################# ##########
#### ################ ################ ################# ##############
### ################ ################# ################ ##########
#### ################ ################# ################ ######### ####
## ################# ################ ################ ##########
##### ################ ################ ################ ##########
####### ################ ################ ################ ##########
##### ################ ################ ################# #########
######## ################ ################ ################# #########
##### ################ ################# ################ ################ ################ ################# ###########
#### #########
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##### #########
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######### ########
###### ################ ################# ################ ################ ################ ################# #######
########## ########
###### ################# ################ ################ ################ ################# ################ ##
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########## ##
############# ################ ################ ################ ################# ################ ################ ######
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######## #################
############## ################ ################# ################ ################ ################ #### ####
######## ################
############## ################# ################ ################ ################ ################# ####
############# ################
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############ ################
############### ################ ################# ################ ################ ###############
## ################ ################
############### ################# ################ ################ ################ ########## ####
## ################ ###############
################ ################ ################ ################ ################# ##########
###### ################ ###############
################ ################ ################ ################# ################ ##########
####### ################ ###############
################ ################ ################# ################ ################ ######
######### ################# ##############
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######### ################ ################ ##############
## ################ ################ ################# ################ #######
########## ################ ################# #############
F iel d M an a ge m e nt U n it s , 0 9 - M g m t_ u n it
A v e ra g e S tab le
W y y ie ld st a bi lit y.t xt
#
A v e ra g e
#
St a b le H i g h
#
St a b le L o w
Fe lty; 0 9
H ig h S tab l e
Lo w S ta b le
U n s ta b le
G ri de r; 0 9
G ri de r; 0 9
62 .5 a c .
62 .5 a c .
D a te : D e c 3 0 , 2 0 0 9
D a te : D e c 3 0 , 2 0 0 9
Fie ld N a m e : W r e a k in g Y a r d ; 0 9
L o c a ti o n : J a c k s o n C o ., O k l a h o m a , U . S.
Fie ld N a m e : W r e a k in g Y a r d ; 0 9
L o c a ti o n : J a c k s o n C o ., O k l a h o m a , U . S.
Fa r m N a m e : Fe lt y
C lie n t N a m e : C o tto n R e se a r c h
Fe lty; 0 9
Fa r m N a m e : Fe lt y
W re ak in g Y ard ; 0 9
13 7 .4 a c .
C lie n t N a m e : C o tto n R e se a r c h
T o t a l A c r e s : 1 3 7 .3 9
T o t a l A c r e s : 1 3 7 .3 9
Fie ld B o u n d a r y S ta r t L o c a t io n :
Fie ld B o u n d a r y S ta r t L o c a t io n :
L a t it u d e : 3 4 .6 3 0 4 8 0 0 2
L a t it u d e : 3 4 .6 3 0 4 8 0 0 2
L o n g itu d e : - 9 9 .3 5 1 6 4 6 1 0
L o n g itu d e : - 9 9 .3 5 1 6 4 6 1 0
W re ak in g Y ard ; 0 9
13 7 .4 a c .
“The results presented here
indicated that there was, in
most cases, significant
variability in grain yield
response to increasing N
rates among in-field
locations. The minimum N
rate corresponding to
maximum corn yield was as
low as 52 kg N / ha and as
high as 182 kg N / ha,
considering all locations
across three fields in this
study. However, variability
in yield responses to N was
not consistently related to
soil OM content.”
Schmidt, J.P., A.J. DeJoia, R.B. Ferguson, R.K. Taylor, R.K. Young, and J.L.
Havlin. 2003. Corn Yield Response to Nitrogen at Multiple In-Field
Locations. Agron. J. 94:798–806.
“Grain yield response to N was also shown to be
significantly different across management zones.
This study showed that spatially variable crop
parameters could potentially be managed using
SSMZs.”
Inman, D., R. Khosla, D. G. Westfall, and R. Reich. 2005. Nitrogen
Uptake across Site Specific Management Zones in Irrigated Corn
Production Systems. Agron. J. 97:169–176 (2005).
“Over 13 site-years, no consistent benefit
(either increased yield or reduced soil
residual NO3-N) was observed with
variable rate N application. There was no
disadvantage to using variable rate N
application in terms of N applied or grain
yield, but no advantage that would justify
the cost and effort of variable rate
application with procedures used in this
study.”
Ferguson, R.B., G.W. Hergert, J.S. Schepers, C.A.
Gotway, J.E. Cahoon, and T.A. Peterson. 2002. SiteSpecific Nitrogen Management of Irrigated Maize:
Yield and Soil Residual Nitrate Effects. Soil Sci. Soc.
Am. J. 66:544–553.



Traditional recommendations are typical very
‘coarse’ and were developed for wider
geographic regions (maybe even statewide).
Applying these on smaller scales (sub-field)
may not be sufficient to see a response.
True site-specific response functions will be
generated on site.



Measure crop status in the field
Apply input at variable rates to meet crop
needs
Need to relate the measurement to the crop
need

There are three inputs that are currently
being VR applied for cotton
◦ Plant growth regulators
◦ Defoliants and boll openers
◦ Nitrogen

Where will you get your prescription?
◦ Land Grant
◦ Industry
◦ Home Grown





Plant or canopy reflectance
Chlorophyll measurements
On-the-go or remotely sensed crop canopy
imagery
Pre-selected N prescription
In-field reference strip may be needed



Calculated from the
red and near-infrared
bands
Equivalent to a plant
physical examination
Correlated with:
◦ Plant biomass
◦ Crop yield
◦ Plant nitrogen
◦ Plant chlorophyll
◦ Water stress
◦ Plant diseases
◦ Insect damage
 NIR   RED
NDVI 
 NIR   RED

Varies from -1 to 1

NDVI from different sources
vary
◦ Soil NDVI = -0.05 to .05
◦ Plant NDVI = 0.4 to 0.9
◦ Typical plants with
soil background NDVI=0.30.8
◦ Bandwidths for Red, NIR vary
◦ Irradiance vs. reflectance
based
14
• Prescriptions should
not be developed
without considering
rate controller
performance.
1 gpa/0.05 NDVI
10
8
6
2.5 gpa/0.05 NDVI
4
2
0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
18
NDVI
16
• Worry about the macro
variability within the field.
• Are you capturing the
general trend?
Application Rate, GPA
Prescription, GPA
12
14
12
10
8
6
4
2
0
RX_RATE
RATE

Measuring differences at larger scales
◦ Non uniform plots



Matching application and harvest equipment
Harvesting plots
Managing data with potential errors



Most commercial rate controllers can be set
to about a 2 second response time.
Multiple control sections will require multiple
control valves and possibly flow meters.
Pulse width modulation and binary valve
systems have promise.

Valve Speed
◦ May be the only adjustment

Brake Point
◦ When do you start slowing down

Dead-Band
◦ How good is good enough?
Do your passengers
ride with a hand on
the dash?
20
18
16
14
R a te
12
R X _R ATE
10
R ATE
8
6
4
2
0
180
200
220
240
260
S a m p le
280
300
320
340
As-Applied
Data from
Mid-Tech
TASC-6200
26
Application Rate, GPA
Range where
adjustment is
deemed unnecessary
(within a tolerable
range of the target).
2% Dead-Band
24
22
20
18
16
14
Actual Flow (GPA)
Desired Flow (GPA)
Minimum
Maximum
12
10
50
55
60
Time, s
65
70
25
15
25
10
VALVE CAL 312
20
Measured Rate
Desired Rate
5
0
0
20
40
60
80
Time, s
100
120
140
Rate, GPA
Rate, GPA
20
15
10
VALVE CAL 312
5
Measured Rate
Desired Rate
0
0
50
100
150
Time, s
200
250
300
25
40% Brake Point
3% Dead-Band
15
25
10
20
VALVE CAL 312
5
Measured Rate
Desired Rate
0
0
50
100
150
200
Time, s
10% Brake Point
2% Dead-Band
250
300
Application Rate, GPA
Rate, GPA
20
15
10
VALVE CAL 343
Actual Flow (GPA)
Desired Flow (GPA)
5
0
0
50
100
150
Time, s
200
250
300

Direct Injection

Fixed orifice nozzles


◦ Complex
◦ Time lag
◦ Flow proportional to square
root of pressure
◦ Difficult to achieve range in
flow rates
Pulse Width Modulation
Variable orifice nozzles
◦ Pressure/Flow relationship is
more complex
100
40
80
30
60
20
40
10
20
0
0
5
10
15
Speed, mph
Flow
Pressure
20
 Q
p  
 Qr
Pressure, psi
Flow, gpm
50
2

 pr






Allows control of both nozzle pressure
and flow independently
Increases the effective operating range
by a factor of 4 (8:1 versus 2:1)
compared to fixed orifice nozzles.
Controls flow by pulsing the nozzle.
Even coverage using blended pulse
technology
LONG ON TIME = HIGH FLOW RATE
SHORT ON TIME = LOW FLOW RATE
0.9
0.8
Nozzle Flow, gpm
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
Variable
Fixed
0.1
0
0
20
40
60
80
100
120
Pressure, psi
Variable orifice nozzles open up as
flow to the nozzle increases. This
results in a greater flow for a given
pressure and a much wider flow
range.




Nozzles 5 and 19 over
applied at all flows
Nozzle 30 over applied at
low and medium flows
No nozzles under applied at
medium and high flows
More variability at low flow


Five nozzles over applied at
low flow while two under
applied.
At medium and high flows
the tendency was under
application but overall
performance was better.

Granular distribution/delivery systems follow
two basic designs
◦ Gate/belt or chain/spinner
◦ Metering wheel/air boom

While both systems can be used for variable
rate application, reducing the application
scale to a partially width is really not feasible



Reducing application
scales with spinner
spreaders is really not
feasible.
The material is
centrally metered and
distributed.
Furthermore, VRA with
spinner spreaders is a
challenge.
◦ Spread distribution
patterns are typically a
function of flow rate onto
the spinner


The material is
centrally metered,
but patterns are
created locally.
The primary
challenge is lag
time from the
metering system to
the point of
application

OmniRow from
Raven for planters
Pinpoint Control
from Capstan Ag
Systems
◦ Static tests with
simulated turns and
speed (12 mph).
◦ Application rate was
10 GPA
60%
40%
Application Error

Error as a Function of Boom Position and Turn Radius
-60
20%
100 ft
200 ft
0%
-40
-20
0
20
40
60
300 ft
400 ft
600 ft
-20%
-40%
-60%
Boom Position, ft
Simulated Test Path
0.8
0.7
Nozzle Flow, gpm
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
-60
-40
Measured - LT
-20
0
20
Nozzle Position on Boom
Target - LT
Measured - RT
40
60
Target - RT
Measured and target nozzle flows for a 120
foot boom in left and right turns. The turn
radius is 90 foot.
Questions
Randy Taylor
[email protected]
405-744-5277