# مقارنة مجموعات بيانات الغلة

## السياق

يعتمد اتخاذ القرار الزراعي الحديث بشكل كبير على مجموعات بيانات الغلة، التي تمثل الغلات المجمعة وتعكس جزءًا كبيرًا من دخل المزارع. يجب أن تكون هذه المجموعات دقيقة وعالية الجودة لإرشاد قرارات إدارة المدخلات وتحسين استراتيجيات الزراعة والتسميد المستقبلية.

عادة ما يتم جمع بيانات الغلة بواسطة معدات الحصاد، إلا أن القراءات الخام غالبًا ما تكون غير مكتملة، تحتوي على أخطاء، أو تتطلب معايرة للتعامل مع تفاوت أجهزة الاستشعار وظروف الحقل المتغيرة. للتغلب على هذه التحديات، غالبًا ما يستخدم المختصون تقنيات التنظيف والمعايرة وتوليد مجموعات بيانات صناعية لإنتاج بيانات غلة موثوقة وقابلة للمقارنة.

كلاهما[ تنظيف ومعايرة الغلة](/geopard-tutorials/ar/alm-alzraah/maayrh-alghlh-wtnzyfha.md) و [استعادة بيانات الغلة صناعيًا](/geopard-tutorials/ar/alm-alzraah/khryth-ghlh-astnaayh.md) مدعومان من قبل GeoPard.

<mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">يوفر مقارنة مجموعات بيانات الغلة من مواسم زراعية مختلفة رؤى قيِّمة تساعد في التحقق من ممارسات الإدارة، تأكيد دقة المستشعرات، وتحسين الاستراتيجيات للمواسم القادمة.</mark> كما توجه هذه المقارنات تحسين وصفات الخصوبة والزرع، لضمان أن كل قرار يستند إلى معلومات موثوقة.

## نهج المقارنة (باستخدام معادلة التشابه)

لمقارنة مجموعات بيانات الغلة كميًا، نستخدم معادلة محفوظة مسبقًا باسم <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">تحليل الارتباط المكاني (تشابه طبقات البيانات)</mark> التي تقيس التشابه بين السمات المرتبطة بالغلة في مجموعات البيانات على أساس مكاني.

تُعطِي هذه المعادلة درجة تشابه، تشير إلى مدى تطابق مجموعة بيانات مع أخرى من حيث النمط المكاني وتوزيع القيم.&#x20;

<figure><img src="/files/fc77c8275f4b3176d2961c3de6cf1fecf3c6fe77" alt=""><figcaption><p>ابحث عن معادلة تشابه طبقات البيانات الموجودة</p></figcaption></figure>

<mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">تتراوح قيم التشابه من 0 إلى 1، حيث يشير 0 إلى عدم تطابق و1 يعني تطابق مكاني للقيمة بنسبة 100%</mark>بمعنى آخر، كلما اقتربت درجة التشابه من 1، كانت سمات الغلة أكثر تشابهًا.&#x20;

## **مجموعة بيانات غلة حقيقية (2015** فول الصويا **مقابل 2018** فول الصوي&#x627;**)**

في هذه الحالة، نبدأ ببيانات غلة خام تم جمعها خلال موسمي نمو مختلفين 2015 و2018 لنفس المحصول (فول الصويا). تحتوي مجموعات البيانات الأولية على مواقع ذات قيم مرتفعة ومنخفضة بشكل غير طبيعي، خاصة عند بداية/نهاية ممرات الحصاد، وتحتاج البيانات إلى إعادة معايرة طفيفة.

بعد تطبيق أدوات التنظيف والمعايرة من GeoPard، تصبح مجموعة البيانات الناتجة أكثر تجانسًا واتساقًا وأسهل في التفسير.

<figure><img src="/files/a8907323064646c629a014274b776fb69943225a" alt=""><figcaption><p>فول الصويا 2015: الأصل مقابل بيانات الغلة المنظفة والمعايرة</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/14d8eba314214557a7e37d9d8f58880df073a633" alt=""><figcaption><p>فول الصويا 2018: الأصل مقابل بيانات الغلة المنظفة والمعايرة</p></figcaption></figure>

خريطة تنفيذ معادلة التشابه أدناه كمُلتقطة شاشة.

من منظور إحصائي، تُظهر متوسطًا مرتفعًا (0.869) ووسيطًا (0.876)، مما يشير إلى أن <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">أنماط غلة فول الصويا في 2018 تشبه إلى حد كبير تلك في 2015</mark>بينما تنخفض بعض المناطق إلى 0.599، فإن التباين المنخفض (0.005) والانحراف المعياري المتواضع (0.073) يؤكدان <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">التناسق العام</mark>.&#x20;

من منظور زراعي، <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">يشير هذا الاستقرار إلى أن الظروف الأساسية للحقل واستجاباته لممارسات الإدارة بقيت إلى حد كبير دون تغيير</mark>.

<figure><img src="/files/87a4b7cccbca3b38fb849a7e7f37ed881ed6ad67" alt=""><figcaption><p>مقارنة تشابه الغلة: فول الصويا 2015 مقابل فول الصويا 2018</p></figcaption></figure>

## **مجموعة بيانات غلة حقيقية (2022** الذرة **مقابل 2024** الذر&#x629;**)**

في هذا السيناريو، نبدأ ببيانات غلة خام من موسمي ذرة — 2022 و2024. تحتوي مجموعات البيانات الأولية على شذوذات مثل قراءات مرتفعة أو منخفضة بشكل غير طبيعي، ممرات متقاطعة، ومسارات منحنية، مما يشير إلى حاجة لإعادة معايرة المستشعرات.&#x20;

بعد تطبيق أدوات التنظيف والمعايرة من GeoPard، تصبح مجموعات البيانات أكثر موثوقية، مما يمكّن من التحليل الآلي واتخاذ قرارات مستنيرة.

<figure><img src="/files/6f21b0a33aec884bcf7491a5fee6f855f4bd20af" alt=""><figcaption><p>الذرة 2022: الأصل مقابل بيانات الغلة المنظفة والمعايرة</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/d83eeecb3196e4eaad8858f51af2abdca5a913a9" alt=""><figcaption><p>الذرة 2024: الأصل مقابل بيانات الغلة المنظفة والمعايرة</p></figcaption></figure>

خريطة تنفيذ معادلة التشابه أدناه كمُلتقطة شاشة.

من منظور إحصائي، يُظهر متوسط 0.791 ووسيط 0.799 أن <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">غلات الذرة في 2024 تشبه إلى حد كبير 2022</mark>على الرغم من أن مناطق منخفضة تصل إلى 0.413 تشير إلى تباين. يؤكد الانحراف المعياري 0.115 <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">وجود بعض الاختلافات عبر الحقل</mark>.

من منظور زراعي، <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">تشير الأنماط المتسقة إلى ظروف مستقرة وإدارة فعالة عبر الزمن</mark>ومع ذلك، فإن المناطق المحلية <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">ذات التشابه الأقل قد تتطلب تعديلات مستهدفة لتحسين أداء الغلة في المستقبل</mark>.

<figure><img src="/files/b830097e96fa134bf6088499e2ee2a4dee45eff1" alt=""><figcaption><p>مقارنة تشابه الغلة: الذرة 2022 مقابل الذرة 2024</p></figcaption></figure>

## **مجموعة بيانات غلة صناعية مقابل حقيقية (2023** الكانولا)

في هذا السيناريو، نبدأ بمجموعة بيانات غلة خام لموسم الكانولا 2023 ومجموعة بيانات غلة مُولَّدة صناعيًا لنفس المحصول ونفس السنة 2023. <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">الهدف هو تقييم الدقة المكانية للغلة الحقيقية مقابل الصناعية، مما يوفر طريقًا لملء البيانات غير المسجلة، معالجة الفجوات في بيانات الغلة، وتصحيح الشذوذ باستخدام قيم صناعية</mark>. تحتوي مجموعة بيانات الغلة الحقيقية على مشكلات مثل قراءات مرتفعة أو منخفضة بشكل غير طبيعي، ممرات متقاطعة، مسارات منحنية، وممرات صفرية، وكلها تشير إلى حاجة لإعادة معايرة المستشعرات.

بعد تطبيق [التنظيف والمعايرة](/geopard-tutorials/ar/alm-alzraah/maayrh-alghlh-wtnzyfha.md) على بيانات الغلة الحقيقية وتوليد [الغلة الصناعية](/geopard-tutorials/ar/alm-alzraah/khryth-ghlh-astnaayh.md) لمحصول الكانولا، يمكننا بدء مقارنة ذات معنى بين تشابههما.

<figure><img src="/files/c558f34b3306622a493f98b72a46fa4e0d594954" alt=""><figcaption><p>الكانولا 2023: الأصل مقابل بيانات الغلة المنظفة والمعايرة</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/f459054719854703d044c114741fe0ad3fa1c793" alt=""><figcaption><p>غلة كانولا صناعية 2023</p></figcaption></figure>

خريطة تنفيذ معادلة التشابه أدناه كمُلتقطة شاشة.

من منظور إحصائي، تشير المتوسطات العالية (0.889) والوسيط (0.904) إلى أنه، <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">عمومًا، مجموعة بيانات الغلة الصناعية تتطابق عن كثب مع أنماط الغلة المكانية الحقيقية لكانولا 2023</mark>بينما تنخفض منطقة واحدة إلى 0.291، فإن التباين المنخفض (0.006) والانحراف المعياري المتواضع (0.08) يشيران إلى أن <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">معظم أجزاء الحقل تتوافق عن كثب بين المجموعتين الحقيقية والصناعية، مع وجود عدد قليل جدًا من القيم الشاذة</mark>.

من منظور زراعي، فإن هذا التشابه القوي يعني أن <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">يمكن أن تعمل بيانات الغلة الصناعية كبديل موثوق لظروف الحقل الحقيقية</mark>مما يعزز الثقة في استخدام السيناريوهات المحاكاة لتوجيه القرارات. <mark style="color:افتراضي;background-color:yellow;">الممارسات الزراعية المنعكسة في بيانات الغلة الحقيقية يتم تمثيلها جيدًا بواسطة نموذج الغلة الصناعية</mark>مما يتيح تخطيطًا أكثر اطلاعًا وتناسقًا لاستراتيجيات الإدارة المستقبلية.

<figure><img src="/files/34f6440cbfa909857e22493dc7cdbdbf3daa5005" alt=""><figcaption><p>مقارنة تشابه الغلة للكانولا: الفعلي 2023 مقابل الصناعي 2023</p></figcaption></figure>


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ar/alm-alzraah/mqarnh-mjmwaat-byanat-alghlh.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.