> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/byanat-alghlh-wthlylat-alhsad.md).

# بيانات الغلة وتحليلات الحصاد

استورد عالج نظف استعد حلّل أنشئ الوصفات وخرائط الربح وشارك بيانات غلة الحصاد في GeoPard.

استخدم GeoPard لتحويل ملفات الحصّادة الخام إلى طبقات غلة جاهزة لاتخاذ القرار.

### سير العمل النموذجي

{% stepper %}
{% step %}

### استيراد

أدخل بيانات الحصاد من ملفات shapefile أو ملفات الآلات أو John Deere. ابدأ باستيراد الملفات. ثم عالجها، ونظّفها، وعايرها، واملأ الفجوات، وأعد استخدام النتيجة للتوصيات الزراعية.
{% endstep %}

{% step %}

### معالجة

راجع السمات، والوحدات، وملاءمة الحقل، والتفاصيل الخاصة بالآلة.
{% endstep %}

{% step %}

### تنظيف ومعايرة

أزل الضوضاء. أصلح التخطيط الشريطي. وازن القيم مع الإجماليات الموثوقة.
{% endstep %}

{% step %}

### استعادة الفجوات

استخدم إنتاجية اصطناعية حيث يكون التسجيل مفقودًا أو غير مكتمل.
{% endstep %}

{% step %}

### بناء التوصيات

أنشئ مناطق ومعادلات وسير عمل الربحية من الغلة المنظفة.
{% endstep %}

{% step %}

### مشاركة المخرجات

أرسل طبقات الغلة والتوصيات المشتقة منها إلى John Deere Ops Center.
{% endstep %}
{% endstepper %}

### 1. استيراد بيانات الغلة

يدعم GeoPard ملفات GIS القياسية وصيغ الآلات.

تشمل المدخلات النموذجية `shp`, `ISOXML`، وملفات مملوكة مثل `jdl`, `cn1`, `adm`, `dat`، وأرشيفات الآلة المرتبطة بها.

يمكنك أيضًا استيراد الغلة مباشرةً من John Deere Operations Center.

<figure><img src="https://2518643298-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FAyA8wGTgxwgAZsjOhlmz%2Fimage.png?alt=media&amp;token=0aeed3da-5098-404c-a881-2025f690f4bd" alt="Upload machinery files"><figcaption><p>ارفع ملفات الآلة ودع GeoPard يحللها إلى مجموعات بيانات.</p></figcaption></figure>

استخدم هذه الصفحات للتدفق الدقيق:

* [استيراد بيانات الغلة](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/astyrad-byanat-alzraah-aldqyqh/astyrad-byanat-alghlh.md)
* [الصيغ المملوكة للآلات](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/astyrad-byanat-alzraah-aldqyqh/tnsyqat-alshrkh-almsnah-llaalat.md)
* [الاستيراد من MyJohnDeere](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/astyrad-byanat-alzraah-aldqyqh/alastyrad-mn-myjohndeere.md)

### 2. معالجة بيانات الغلة

بعد الاستيراد، يربط GeoPard مجموعة البيانات بالحقل ويعرض سمات الحصاد الخاصة بها.

هذه هي المرحلة التي يتم فيها التأكد من أن مجموعة البيانات قابلة للاستخدام.

تحقق من هذه النقاط أولًا:

* تم اختيار سمة الغلة الرئيسية بشكل صحيح
* الوحدات صحيحة وقابلة للمقارنة
* الرطوبة، والسرعة، وعرض الشريط، والاتجاه تبدو معقولة
* البيانات تتوافق مع حدود الحقل
* مسارات الآلة أو تواريخ الحصاد متاحة عند الحاجة

تساعد هذه المراجعة قبل أي تنظيف أو تقسيم للمناطق أو عمل معادلات.

{% hint style="info" %}
غالبًا ما تحتوي مجموعات بيانات الغلة على أكثر من طبقة مفيدة واحدة.

إلى جانب كتلة الغلة، افحص الرطوبة، والمادة الجافة، والسرعة، والمسافة، والاتجاه، وسلوك مسار الآلة.
{% endhint %}

### 3. التنظيف والمعايرة

غالبًا ما تتضمن ملفات الغلة الخام المنعطفات، والتوقفات، والقمم الشاذة، والتداخل، والقيم خارج الحقل.

ينظف GeoPard هذه الشوائب ويعاير مجموعة البيانات للتحليل اللاحق.

<figure><img src="https://2518643298-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F20oK9gntxkBPLitm5waW%2Fimage.png?alt=media&amp;token=dc4dc121-6e5e-41cf-8d72-515fe882663a" alt="Result after cleaning and calibration"><figcaption><p>النتيجة بعد التنظيف والمعايرة.</p></figcaption></figure>

استخدم هذا عندما تحتاج إلى:

* إزالة القيم الشاذة والضوضاء
* قص البيانات حسب حدود الحقل
* مواءمة عدة حصادات أو أيام حصاد
* تصحيح الانحراف العام باستخدام متوسط أو إجمالي غلة معروف
* تطبيق منطق USDA لتنظيف الغلة

افتح الدليل الكامل هنا:

* [معايرة الغلة وتنظيفها](/geopard-tutorials/ar/alzraah/maayrh-wtnzyf-alghlh.md)

{% hint style="warning" %}
استخدم **المعايرة حسب المسار** عندما يكون التخطيط الشريطي ناتجًا عن عدة آلات أو أيام.

استخدم **المعايرة حسب المتوسط أو الإجمالي** عندما يكون إجمالي الحقل موثوقًا.
{% endhint %}

### 4. خرائط الغلة الاصطناعية

ليس كل حصاد يحتوي على تسجيل كامل للغلة.

تساعد خرائط الغلة الاصطناعية عندما تكون البيانات مفقودة أو جزئية أو لم تُسجَّل أصلًا.

<figure><img src="https://2518643298-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FnEKqU70RiQEE0oxNKgls%2Fimage.png?alt=media&amp;token=e779ea7e-dc6b-45d0-8be6-4f320a5d600a" alt="Calibrated vs synthetic yield"><figcaption><p>قارن الغلة المعايرة مع خريطة غلة اصطناعية.</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://2518643298-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2Fz427malsrdHAQOCNjQyh%2Fimage.png?alt=media&amp;token=26a63983-2a7f-48b2-bfc9-3e40a883582a" alt="Synthetic yield dataset example"><figcaption><p>مثال على مجموعة بيانات غلة اصطناعية.</p></figcaption></figure>

هذا مفيد عندما:

* لم تكن الحصادات الأقدم تحتوي على جهاز مراقبة الغلة
* تم تسجيل جزء فقط من الحقل
* البيانات الخام متضررة جدًا بحيث لا يمكن الوثوق بها وحدها
* لا يُعرف سوى متوسط غلة الحقل أو إجماليها

تعتمد الغلة الاصطناعية على سلوك الحقل التاريخي وأنماط الاستشعار عن بُعد.

كما تعمل أيضًا لـ **الاستعادة الجزئية**.

إذا كان جزء من الحقل يحتوي على بيانات حصاد قابلة للاستخدام بينما جزء آخر مفقود أو يحتوي على ضوضاء كثيرة، يمكن لـ GeoPard إعادة بناء المنطقة غير المكتملة وإنشاء مجموعة بيانات غلة أكثر اكتمالًا.

<figure><img src="https://2518643298-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F0seT3f3a7IV3lozI6BSj%2FGeoPard-restoring_partial_yield.gif?alt=media&amp;token=1b6eecac-ac0a-45ff-80ee-26dd89da4a5a" alt="Reconstruct partial harvesting dataset"><figcaption><p>أعد بناء الجزء المفقود من مجموعة بيانات حصاد جزئية.</p></figcaption></figure>

اقرأ المزيد:

* [خريطة الغلة الاصطناعية](/geopard-tutorials/ar/alzraah/khryth-alghlh-alastnaayh.md)
* [المراقبة عبر الأقمار الصناعية](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/almraqbh-abr-alaqmar-alsnaayh.md)

### 5. إنشاء توصيات من بيانات الغلة

تُعد بيانات الغلة النظيفة من أقوى المدخلات للوصفات والتحليلات بعد الموسم.

#### المناطق

استخدم الغلة وحدها أو ادمجها مع طبقات التربة وطبقات التنفيذ الفعلي.

هذا مسار شائع لمناطق الإنتاجية والتخطيط بمعدلات متغيرة.

يمكنك أيضًا بناء التقسيم إلى مناطق من عدة مجموعات بيانات غلة عبر سنوات مختلفة.

سير العمل الشائع هو:

* تنظيف وتعاير كل مجموعة بيانات غلة
* تطبيع أو مقارنة مجموعات البيانات من سنوات مختلفة
* تضمين الغلة الاصطناعية حيث يكون تسجيل الحصاد التاريخي مفقودًا
* دمج طبقات الغلة المحددة في سير عمل واحد للتقسيم إلى مناطق

صفحات مفيدة:

* [إنشاء خريطة مناطق باستخدام بيانات التربة/الغلة/التنفيذ الفعلي](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/khraet-almnatq-walthlylat/inshaa-khryth-mnatq-bastkhdam-byanat-altrbh-aw-alghlh-aw-alttbyq-alfaly.md)
* [عملية إنشاء مناطق إدارة الحقل (مناطق الإنتاجية)](/geopard-tutorials/ar/alzraah/amlyh-inshaa-mnatq-idarh-alhql-mnatq-alintajyh.md)
* [مقارنة مجموعات بيانات الغلة](/geopard-tutorials/ar/alzraah/mqarnh-mjmwaat-byanat-alghlh.md)

#### المعادلات

استخدم الغلة داخل المعادلات للإزالة، والكفاءة، والعائد على الاستثمار، والتشابه، والتحليلات المخصصة.

* [تحليلات قائمة على المعادلات](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/thlylat-qaemh-ala-almaadlat.md)
* [تحليلات المعادلة المجمعة](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/thlylat-qaemh-ala-almaadlat/thlylat-almaadlat-dfah-wahdh.md)
* [كفاءة استخدام النيتروجين (NUE) وامتصاص النيتروجين](/geopard-tutorials/ar/alzraah/kfaah-astkhdam-alnytrwjyn-nue-wamtsas-alnytrwjyn.md)

#### خرائط VRA القائمة على امتصاص المغذيات

يمكن لبيانات الغلة أيضًا دعم سير عمل إزالة المغذيات وامتصاصها.

أحد الأمثلة العملية هو إنشاء خريطة نيتروجين بمعدل متغير من منطق امتصاص المحصول، ثم تصديرها كوصفة جاهزة للآلة.

<figure><img src="https://lh4.googleusercontent.com/GlMwn4wfmG_uCEh4YaAY7w8wMmZ-eqdVkS9y8gZr1GFxnS7SJX_oH7njtMadYROdlHRkmsqg69JEGGFl-m02gJhdipOKxaoyohJDuzo5lAdmsx3CEGc3jUbTgaakZZc1ZzL1IThM15urylg81hoYv3Fv_lfHK3Y3iYtNiOBMhEGBzKF_eoyV8QBcJQ" alt="Variable-rate nutrient uptake map example"><figcaption><p>مثال على خريطة VRA قائمة على امتصاص المغذيات المشتقة من بيانات الغلة.</p></figcaption></figure>

يمكن لـ GeoPard حساب:

* **امتصاص النيتروجين (NU)**
* **كفاءة استخدام النيتروجين (NUE)**
* **فائض النيتروجين (NS)**

تساعد هذه المخرجات في تحديد أين أزال المحصول المزيد من المغذيات، وأين بقي النيتروجين غير مستخدم، وأين ينبغي أن ترتفع معدلات الموسم القادم أو تنخفض.

استخدم هذه المراجع:

* [كفاءة استخدام النيتروجين (NUE) وامتصاص النيتروجين](/geopard-tutorials/ar/alzraah/kfaah-astkhdam-alnytrwjyn-nue-wamtsas-alnytrwjyn.md)
* [حالة استخدام: النيتروجين بالمعدل المتغير (VRA) للبطاطس لتحقيق زيادة 5–10% في الغلة](/geopard-tutorials/ar/alzraah/halh-astkhdam-alnytrwjyn-balmadl-almtghyr-vra-llbtats-lthqyq-zyadh-fy-alghlh-bnsbh-5-10.md)
* [تعيين المعدلات المتغيرة داخل المناطق (أداة توزيع معدلات المدخلات الزراعية)](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/khraet-almnatq-walthlylat/tayyn-almadlat-almtghyrh-fy-almnatq-adah-twzya-madlat-mdkhlat-alzraah.md)

#### خرائط الربحية

تجمع سير العمل على نمط الربحية بين الغلة والأسعار وتكاليف العمليات.

استخدمها لرؤية فروق الهامش داخل الحقل نفسه، وليس مجرد رقم متوسط واحد للحقل.

في مثال سير عمل الوكيل في إيطاليا، يقارن GeoPard بين الغلة والربحية حسب المنطقة بعد تنفيذ VRA ومراجعة الحصاد.

أهم النتائج من ذلك المثال:

* **المنطقة 2** حققت أعلى إجمالي ربح ومتوسط غلة.
* **المنطقة 3** وصلت إلى أعلى إنتاجية مع **20.42 طن/هكتار**.
* **المنطقة 3** كما حققت **€1808.14/هكتار** من الربحية.
* تسلط خريطة الربح الضوء على الأماكن التي يكون فيها الهامش قويًا والأماكن التي يصعب فيها استرداد التكاليف.

<figure><img src="https://2518643298-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F47XGTkAERSxGHMsIKxQ6%2F6.png?alt=media&amp;token=557d812b-784f-4d33-a208-157ef4e6ac47" alt="Profit map with high and low margin areas"><figcaption><p>خريطة ربح تُظهر مناطق عالية ومنخفضة الهامش.</p></figcaption></figure>

المراجع:

* [سير عمل الوكيل في إيطاليا: John Deere Ops Center - GeoPard - VRA Nitrogen - Trials - Profit Maps](/geopard-tutorials/ar/alzraah/syr-aml-almwza-fy-iytalya-john-deere-ops-center-geopard-nytrwjyn-vra-altjarb-khraet-alrbh.md)
* [تقديم خرائط الربحية من GeoPard: خطوة إلى الأمام في الزراعة الدقيقة](https://geopard.tech/blog/introducing-geopards-profit-maps-a-step-forward-in-precision-agriculture/)

### 6. التحقق من نتائج الحصاد باستخدام تقرير الغلة

استخدم تقرير الغلة للتحقق من أداء المناطق بعد الحصاد.

قارن الغلة بالمعدلات الموصوفة أو المنفذة فعليًا. راجع استجابة الغلة، واقتصاديات المنطقة، وإجراءات الموسم القادم.

<div><figure><img src="https://2518643298-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FjfRXHkaTS72n8EWNW1bc%2Fyield-report-tab.png?alt=media&amp;token=f242bad8-8727-4d0d-99b2-f1432adddab7" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="https://2518643298-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FJhUbXX7KIE0yM624ixpO%2Fcompare-by-zones-2.png?alt=media&amp;token=514b76ba-7d6f-455a-b452-6b2136e39124" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

* [تقرير الغلة](/geopard-tutorials/ar/alzraah/tqryr-alghlh.md)

### 7. إرسال بيانات الغلة إلى John Deere Ops Center

هناك ثلاثة مسارات عملية.

أولًا، استورد بيانات الحصاد من John Deere إلى GeoPard.

ثانيًا، أرسل المخرجات المشتقة من الغلة مرة أخرى إلى John Deere كملفات أو طبقات خرائط.

ثالثًا، صدّر الغلة المعالجة مرة أخرى على أنها **بيانات العمليات**.

استخدم **بيانات العمليات** هذا المسار عندما تريد أن تحل مجموعة البيانات المنظفة أو المعايرة محل مجموعة البيانات الظاهرة في John Deere Operations Center.

إذا كان الحقل مرتبطًا بالفعل مع John Deere، فيمكن مزامنة الأصول الجديدة من GeoPard على ذلك الحقل مرة أخرى إلى Ops Center.

<figure><img src="https://2518643298-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F8dKxPmUmV4amrPsHjVS2%2FExport%20GeoPard%20Layer%20to%20John%20Deere%20as%20a%20Map%20Layer.png?alt=media&amp;token=97fa981e-9c01-4755-97ba-c30db4cb27ad" alt="Export layer to John Deere"><figcaption><p>أرسل طبقات GeoPard إلى John Deere Ops Center.</p></figcaption></figure>

استخدم هذه الصفحات:

* [الاستيراد من MyJohnDeere](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/astyrad-byanat-alzraah-aldqyqh/alastyrad-mn-myjohndeere.md)
* [6. تصدير خرائط Rx إلى John Deere Operations Center كملفات](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/tkaml-john-deere-operations-center/6.-tsdyr-khraet-alwsfh-ila-john-deere-operations-center-kmlfat.md)
* [9. تصدير التربة، والطبوغرافيا، والأقمار الصناعية أو التحليلات كطبقات خرائط](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/tkaml-john-deere-operations-center/9.-tsdyr-altrbh-aw-altbwghrafya-aw-alaqmar-alsnaayh-aw-althlylat-ktbqat-khraet.md)

{% hint style="info" %}
بالنسبة إلى الحقول المرتبطة بـ John Deere، يمكن لـ GeoPard أيضًا دفع الطبقات المعالجة مرة أخرى إلى Ops Center كبيانات تشغيلية.

هذا مفيد بعد تنظيف الغلة ومعايرتها، عندما يجب أن تحل مجموعة البيانات المصححة محل طبقة التشغيل الأصلية في John Deere.
{% endhint %}

### الصفحات ذات الصلة

* [مقارنة مجموعات بيانات الغلة](/geopard-tutorials/ar/alzraah/mqarnh-mjmwaat-byanat-alghlh.md)
* [عرض بيانات الغلة](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alhatf-almhmwl/ardh-byanat-alghlh.md)
* [سجل العمليات - تتبع الأخطاء/الاستيرادات والتحليلات](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/sjl-alamlyat-ttba-alakhtaa-alastyradat-walthlylat.md)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

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

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/byanat-alghlh-wthlylat-alhsad.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

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.