Gleichungsbasierte Analytik

Einführung

GeoPard Equation Analytics bietet ein leistungsfähiges Werkzeug, mit dem Sie mathematische Modelle anwenden können durch Python Code, um Datensätze zu kombinieren und Werte zu extrahieren. Es unterstützt sowohl Einzel- als auch Batch-Modi für Equation Maps und ermöglicht so die Skalierung agronomischer Logik über tausende Hektar oder Acres.

Formeln können nützlich sein für

• Erstellung von Applikationskarten (Rx-Karten)

• Berechnen Düngeeffizienz

• ROI-Karten

• Veränderungserkennung

• Analyse der Qualität von variablen Applikationen (Vergleich Ziel vs. tatsächlich ausgebracht).

• Siehe den Blogartikel Equations-basierte Analytik in der Präzisionslandwirtschaft für weitere Beispiele.

Erste Equation: Schritt-für-Schritt-Anleitung (interaktive Demo)

Für die erste Equation Map berechnen wir die insgesamt ausgebrachte Stickstoffmenge aus den drei durchgeführten Applikationen des Produkts „Kalkamonsalpeter 27“. In diesem Tutorial gehen wir alle Schritte zur Erstellung der Karte durch und erklären die Gesamtstickstoffmenge.

Verwendung von Equation Maps in Equations (Sequenz von Equations)

Manchmal besteht die Notwendigkeit, bereits berechnete Equation Maps oder Zonen-Karten in einer Equation zu verwenden. Das ist mit GeoPard möglich — unten finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie das funktioniert.

Ein Beispiel für die Verkettung von Equations: Berechnung der NUE aus Ertrag, Proteingehalt und As-Applied-Datensätzen. Lesen Sie mehr im Blogbeitrag: NUE-Berechnungen mit Grainsensing HarvestLab, Ertrags- und As-Applied-Düngedatenschichten.

Ein Beispiel für die Verkettung von Equations -> Berechnung der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) & des Überschusses