> 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/dnk/agronomi/use-case-variabel-kvaelstoftildeling-vra-til-kartofler-for-at-opna-5-10-mere-udbytte.md).
# Use case: variabel kvælstoftildeling (VRA) til kartofler for at opnå 5–10 % mere udbytte
Brug GeoPard med Sentinel-2 RedEdgeChlorophyll til at lave VRA-kort til kvælstof-overgødskning i kartofler og øg udbyttet 5–10 % med samme samlede kvælstofmængde.
**Læs hele historien:** [Opnå 5–10 % højere udbytte i kartofler (case study)](https://geopard.tech/blog/vk2kgcd5o1-realize-5-10-more-yield-in-potatoes/)
## Resumé
**Kunde:** [**Databoerin (NL)**](https://databoerin.nl/) — et innovativt rådgivningsfirma inden for smart farming ledet af **Nicole Bartelds**. De specialiserer sig i gødningsplaner til kartofler og har i flere år brugt GeoPard til at lave **variabel tildeling af kvælstof ved sidedressing** baseret på **Sentinel-2 RedEdgeChlorophyll** og en afgrødevækstmodel. Oplyste resultater fra flerårigt markarbejde omfatter **5–10 % højere udbytte** med den **samme samlede N**, et mere jævnt plantedække og renere, mere ensartet modning. Et typisk program bruger ca.**60 % basis-N** tidligt, derefter **sidedressing ved lukning af rækken** styret af klorofylbaseret N-optag.
Optimer **kvælstoftildeling ved sidedressing** i kartofler ved hjælp af **Sentinel-2-klorofyl (RedEdgeChlorophyll)**, en afgrødevækstmodel og GeoPard VRA-anvisninger (ISOXML). Markresultater rapporteret af et hollandsk rådgivningsfirma viser **+5–10 % udbytte** med den **samme samlede N**, fordelt efter behov.
### Hvornår det bruges
* Kartofler på jorde med **varierende mineralisering** eller ujævn vækstkraft.
* Dyrkere/rådgivere/forhandlere, der ønsker at **omfordele N** på tidspunktet for sidedressing (række-lukning).
### Datagrundlag
* **Satellitbilleder:** Sentinel-2; GeoPard behandler **skyfri billeder inden for ca. 1 dag**, og viser **RedEdgeChlorophyll**.
* **Markgrænser og zoner:** fra landbrug/FMS eller oprettet i GeoPard.
* Valgfrit: jordprøver, tidligere udbytte, topografi til kontekst.
### Agronomisk logik (kartofler, N-sidedressing)
* **Basisudbringning:** tidlig sæson ca.**60%** af den anbefalede dosis (gødning + mineral-N).
* **Sidedressing ved lukning af rækken:** brug klorofylbaseret N-optag til at **tilføre N kun hvor der er behov**.
***
### Trin for trin (GeoPard-workflow)
1. **Indlæs billeder**\
Brug den nyeste **skyfri Sentinel-2** scene. GeoPard leverer **RedEdgeChlorophyll** for hver mark.
2. **Estimer N-optag**\
Ud fra **klorofylindhold** (proksi for N i bladene) estimeres nuværende N-optag vs. **optimalt optag** fra afgrødemodellen.
3. **Beregn forskellen**\
Omsæt afstanden til **variable doser (kg N/ha)** pr. managementenhed.
4. **Lav VRA-kortet. Brug** [**Værktøjet til fordeling af doser**](/geopard-tutorials/dnk/produktguide-webapp/zonekort-og-analyser/tildel-variable-satser-i-zoner-vaerktoj-til-fordeling-af-inputsatser.md)\
Angiv **min./maks.-doser** og driftsmæssige begrænsninger, og **eksportér ISOXML** til sprederen/terminalen.
5. **Udfør og verificér**\
Udfør sidedressing; følg ensartetheden i plantedækket og senere **udbytte**. Brug **som udbragt** + nye billeder til at validere.
***
### Output
* **RedEdgeChlorophyll-kort** (proksi for N i plantedækket).
* **VRA N-sidegødningsanbefaling** (ISOXML).
* Valgfrit **EVI2** til at visualisere forskelle drevet af sort og ensartethed i plantedækket.
### Forventet effekt
* **Udbytte:** rapporteret **+5–10 %** med uændret samlet N, takket være bedre rumlig fordeling.
* **Afgrødeensartethed:** mere jævnt plantedække → mere ensartet **kartoffelskimmel** beskyttelse og **modning**.
***
### Bedste praksis
* Tidsbestem sidedressing **omkring lukning af rækken**.
* Udelad foragre/kanter; sæt **minimums-/maksimumsdoser** af hensyn til maskinsikkerhed.
* Hold øje med [**skyer og skygger**](https://geopard.tech/blog/cloud-and-shadow-detection-in-agriculture/); bekræft enheder (kg/ha).
* Hvis mineraliseringen fra gødning er høj, så hold konservative max-doser og validér med **teststriber**.
### Validering og KPI'er
* **Ensartethed i plantedække** (billeder efter udbringning)
* **Udbytteløft** pr. zone vs. baseline.
* [**Kvælstofudnyttelseseffektivitet (NUE)**](/geopard-tutorials/dnk/agronomi/kvaelstofudnyttelse-nue-and-kvaelstofoptag.md) og % af arealet inden for mål-doserammen.
***
### Fejlfinding
* **Ingen nyere billeder?** Vent på næste skyfri overflyvning; kør kortet igen.
* **Pletvis vækstkraft på grund af sort?** Brug **EVI2** for at adskille sortseffekter fra N-signal.
* **Controlleren afviser filen?** Eksportér ISOXML igen; tjek terminalprofil og koordinatsystem.
***
### FAQ
**Hvilket indeks bruges?**\
**RedEdgeChlorophyll** til N-status; **EVI2** til kontraster i vækstkraft/sort.
**Hvor meget basis-N vs. sidedress?**\
Typisk mønster i dette workflow: ca.**60 % basis**, resten ved sidedressing baseret på klorofyl.
**Hvilket løft kan forventes?**\
Erfaring fra marken nævnt: **+5–10 % udbytte** med samme samlede N, omfordelt. Resultater varierer.
***
#### Kildeangivelse
Brugscase tilpasset fra et projekt med **Databoerin (NL)** der bruger GeoPard-analyser til kartoffelgødskning.
---
# 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/dnk/agronomi/use-case-variabel-kvaelstoftildeling-vra-til-kartofler-for-at-opna-5-10-mere-udbytte.md?ask=&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.
