# Данни за добив и анализ на жътвата Използвайте GeoPard, за да превърнете суровите файлове от комбайна в готови за вземане на решения слоеве на добива. ### Типичен работен процес {% stepper %} {% step %} ### Импорт Внесете данни за жътвата от шейпфайлове, машинни файлове или John Deere. Започнете с импорт на файл. После обработете, почистете, калибрирайте, запълнете пропуските и използвайте резултата повторно за агрономически препоръки. {% endstep %} {% step %} ### Обработка Прегледайте атрибутите, мерните единици, съответствието с полето и детайлите, специфични за машината. {% endstep %} {% step %} ### Почистване и калибриране Премахнете шума. Коригирайте ивиците. Изравнете стойностите спрямо проверени общи количества. {% endstep %} {% step %} ### Възстановяване на пропуски Използвайте синтетичен добив там, където записът липсва или е непълен. {% endstep %} {% step %} ### Създаване на препоръки Създайте зони, формули и работни процеси за рентабилност от почистения добив. {% endstep %} {% step %} ### Споделяне на изходните данни Изпратете слоевете, получени от добива, и препоръките към John Deere Ops Center. {% endstep %} {% endstepper %} ### 1. Импорт на данни за добива GeoPard поддържа стандартни GIS файлове и машинни формати. Типичните входни файлове включват `shp`, `ISOXML`и собствени файлове като `jdl`, `cn1`, `adm`, `dat`и свързани машинни архиви. Можете също да импортирате добив директно от John Deere Operations Center.
Upload machinery files

Качете машинни файлове и оставете GeoPard да ги разпознае и превърне в набори от данни.

Използвайте тези страници за точния поток на работа: * [Импорт на данни за добива](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/import-na-danni-za-precizno-zemedelie/import-na-danni-za-dobiv.md) * [Собствени машинни формати](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/import-na-danni-za-precizno-zemedelie/sobstveni-mashinni-formati.md) * [Импорт от MyJohnDeere](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/import-na-danni-za-precizno-zemedelie/import-ot-myjohndeere.md) ### 2. Обработка на данните за добива След импорта GeoPard свързва набора от данни с полето и показва неговите атрибути на жътвата. Това е етапът, в който се потвърждава, че наборът от данни е годен за употреба. Първо проверете следните неща: * основният атрибут за добив е избран правилно * единиците са правилни и съпоставими * влажност, скорост, работна ширина и посока изглеждат разумно * данните съвпадат с границата на полето * траекториите на машината или датите на жътвата са налични, когато са нужни Този преглед помага преди всяко почистване, зониране или работа по формули. {% hint style="info" %} Наборите от данни за добив често съдържат повече от един полезен слой. Освен масата на добива, проверете влажност, сухо вещество, скорост, разстояние, посока и поведението на машинната траектория. {% endhint %} ### 3. Почистване и калибриране Суровите файлове за добива често включват завои, спирания, пикове, припокриване и стойности извън полето. GeoPard почиства тези артефакти и калибрира набора от данни за последващ анализ.
Result after cleaning and calibration

Резултат след почистване и калибриране.

Използвайте това, когато трябва да: * премахнете отклонения и шум * изрежете данните по границата на полето * изравните няколко комбайна или жътвени дни * коригирате общия bias с известен среден или общ добив * приложите логика за почистване на добива по USDA Отворете пълното ръководство тук: * [Калибриране и почистване на добива](/geopard-tutorials/bg/agronomiya/kalibrirane-i-pochistvane-na-dobiv.md) {% hint style="warning" %} Използвайте **Калибриране по траектория** когато ивиците идват от няколко машини или дни. Използвайте **Калибриране по средна стойност или общо количество** когато общото количество за полето е надеждно. {% endhint %} ### 4. Синтетични карти на добива Не всяка жътва има пълно записване на добива. Синтетичните карти на добива помагат, когато данните липсват, са частични или изобщо не са записани.
Calibrated vs synthetic yield

Сравнете калибрирания добив със синтетична карта на добива.

Synthetic yield dataset example

Пример за синтетичен набор от данни за добив.

Това е полезно, когато: * по-старите комбайни нямат монитор за добив * е записана само част от полето * суровите данни са твърде повредени, за да им се вярва сами по себе си * известен е само средният или общият добив за полето Синтетичният добив използва историческото поведение на полето и модели от дистанционното наблюдение. Работи и за **частично възстановяване**. Ако една част от полето има използваеми данни от жътвата, а друга липсва или е твърде шумна, GeoPard може да реконструира непълната зона и да изгради по-пълен набор от данни за добива.
Reconstruct partial harvesting dataset

Реконструирайте липсващата част от частичен набор от данни за жътвата.

Прочетете повече: * [Синтетична карта на добива](/geopard-tutorials/bg/agronomiya/sintetichna-karta-na-dobiv.md) * [Сателитен мониторинг](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/sateliten-monitoring.md) ### 5. Създаване на препоръки от данните за добива Почистените данни за добива са един от най-силните входове за предписания и следжътвен анализ. #### Зони Използвайте само добив или го комбинирайте с почвени слоеве и слоеве от приложеното торене/третиране. Това е често срещан подход за зони на продуктивност и планиране на променлива норма. Можете също да изграждате зониране от няколко набора от данни за добив за различни години. Обичайният работен процес е: * почистете и калибрирайте всеки набор от данни за добив * нормализирайте или сравнете набори от данни от различни години * включете синтетичен добив там, където липсва историческо записване на жътвата * комбинирайте избраните слоеве на добива в един работен процес за зониране Полезни страници: * [Създаване на карта на зони чрез данни за почва/добив/приложено](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/karti-i-analizi-na-zoni/szdavane-na-karta-na-zoni-s-pochveni-dobivni-ili-prilozheni-danni.md) * [Процес на създаване на управленски зони на полето (зони на продуктивност)](/geopard-tutorials/bg/agronomiya/proces-za-szdavane-na-upravlenski-zoni-na-poleto-produktivni-zoni.md) * [Сравняване на набори от данни за добив](/geopard-tutorials/bg/agronomiya/sravnyavane-na-nabori-ot-danni-za-dobiv.md) #### Формули Използвайте добива във формули за извличане, ефективност, ROI, сходство и персонализиран анализ. * [Анализи, базирани на формули](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/analizi-na-bazata-na-uravneniya.md) * [Пакетен анализ на формули](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/analizi-na-bazata-na-uravneniya/partidni-analizi-po-uravneniya.md) * [Ефективност на усвояването на азота (NUE) и усвояване на азот](/geopard-tutorials/bg/agronomiya/efektivnost-na-izpolzvane-na-azota-nue-i-usvoyavane-na-azota.md) #### VRA карти, базирани на усвояването на хранителни вещества Данните за добива могат също да подпомагат работни процеси за изнасяне и усвояване на хранителни вещества. Един практически пример е създаване на карта за торене с променлива норма на азот въз основа на логиката за усвояване от културата, след което да бъде експортирана като предписание, готово за машината.
Variable-rate nutrient uptake map example

Пример за VRA карта, базирана на усвояване на хранителни вещества, извлечено от данни за добива.

GeoPard може да изчисли: * **Усвояване на азот (NU)** * **Ефективност на усвояването на азот (NUE)** * **Излишък на азот (NS)** Тези резултати помагат да се идентифицира къде културата е изнесла повече хранителни вещества, къде азотът е останал неизползван и къде нормите за следващия сезон трябва да се повишат или намалят. Използвайте тези справки: * [Ефективност на усвояването на азота (NUE) и усвояване на азот](/geopard-tutorials/bg/agronomiya/efektivnost-na-izpolzvane-na-azota-nue-i-usvoyavane-na-azota.md) * [Пример за употреба: Азотно торене с променлива норма (VRA) за картофи за постигане на 5–10% по-висок добив](/geopard-tutorials/bg/agronomiya/sluchai-na-upotreba-promenliva-norma-na-azot-vra-pri-kartofi-za-postigane-na-5-10-po-visok-dobiv.md) * [Задаване на променливи норми в инструмента за разпределение на нормите на агро-входовете в зоните](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/karti-i-analizi-na-zoni/zadavane-na-promenlivi-normi-v-zoni-instrument-za-razpredelenie-na-normi-na-agro-vkhodove.md) #### Картите на рентабилност Работните процеси тип „profit“ комбинират добив, цени и разходи за операцията. Използвайте ги, за да видите разликите в маржа вътре в едно и също поле, а не само една средна стойност за полето. В примера от работния поток на дилър в Италия GeoPard сравнява добива и рентабилността по зони след изпълнение на VRA и преглед на жътвата. Основни изводи от този пример: * **Зона 2** имаше най-висока обща печалба и среден добив. * **Зона 3** постигна най-висока продуктивност с **20.42 t/ha**. * **Зона 3** и също донесе **€1808.14/ha** рентабилност. * Картата на рентабилност показва къде маржът е силен и къде разходите са по-трудни за възвръщане.
Profit map with high and low margin areas

Карта на рентабилност с високомаржинални и нискомаржинални зони.

Източници: * [Работен поток за дилър в Италия: John Deere Ops Center - GeoPard - VRA азот - опити - карти на рентабилност](/geopard-tutorials/bg/agronomiya/dilrski-raboten-proces-v-italiya-john-deere-ops-center-geopard-vra-azot-opiti-karti-na-pechalbata.md) * [Представяме картите на рентабилност на GeoPard: крачка напред в прецизното земеделие](https://geopard.tech/blog/introducing-geopards-profit-maps-a-step-forward-in-precision-agriculture/) ### 6. Изпращане на данни за добива към John Deere Ops Center Има три практични подхода. Първо, импортирайте данните от жътвата от John Deere в GeoPard. Второ, изпратете изходите, получени от добива, обратно към John Deere като файлове или картни слоеве. Трето, експортирайте обработения добив обратно като **Операционни данни**. Използвайте **Операционни данни** подхода, когато искате почистеният или калибрираният набор от данни да замени набора от данни, видим в John Deere Operations Center. Ако полето вече е свързано с John Deere, новите GeoPard активи за това поле могат да се синхронизират обратно към Ops Center.
Export layer to John Deere

Изпратете слоевете от GeoPard към John Deere Ops Center.

Използвайте тези страници: * [Импорт от MyJohnDeere](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/import-na-danni-za-precizno-zemedelie/import-ot-myjohndeere.md) * [6. Експортиране на Rx карти към John Deere Operations Center като файлове](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/integraciya-s-john-deere-operations-center/6.-eksport-na-rx-karti-km-john-deere-operations-center-kato-failove.md) * [9. Експортиране на почва, топография, сателитни данни или анализи като картни слоеве](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/integraciya-s-john-deere-operations-center/9.-eksport-na-pochveni-topografski-satelitni-ili-analitichni-danni-kato-sloeve-na-karta.md) {% hint style="info" %} За полета, свързани с John Deere, GeoPard може също да върне обработените слоеве обратно в Ops Center като оперативни данни. Това е полезно след почистване и калибриране на добива, когато коригираният набор от данни трябва да замени оригиналния оперативен слой в John Deere. {% endhint %} ### Свързани страници * [Сравняване на набори от данни за добив](/geopard-tutorials/bg/agronomiya/sravnyavane-na-nabori-ot-danni-za-dobiv.md) * [Преглед на данни за добива](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-mobilno-prilozhenie/pregled-na-danni-za-dobiv.md) * [Операционен дневник - Проследяване на грешки/импорти и анализи](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/dnevnik-na-operaciite-prosledyavane-na-greshki-importi-i-analizi.md) --- # 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/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/danni-za-dobiv-i-analiz-na-zhtvata.md?ask= ``` 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.