Casos de uso de agronomía de precisión y resumen de mejores prácticas

Nuestra meta va más allá de ofrecer software de agricultura de precisión de primer nivel para gestionar datos geoespaciales procedentes de conjuntos de datos diversos. También estamos comprometidos a orientar y compartir mejores prácticas para elaborar recomendaciones adaptadas a flujos de trabajo agronómicos específicos.

En esta sección, destacamos casos de uso populares propuestos por nuestros clientes:

1. Proceso de creación de zonas de gestión de campo (zonas de productividad)

2. Opciones de siembra/plantación con tasa variable

3. Calibración de rendimiento para refinar conjuntos de datos de rendimiento, mejorando la precisión en la toma de decisiones

4. Mapa de rendimiento sintético para construir y restaurar la distribución de rendimiento perdida, aprovechando datos de teledetección y valores en campo

5. Crear zonas de muestreo de suelos, puntos, rutas y exportar como KML

6. Evaluar la precisión de la aplicación de semillas

7. Evaluar la precisión de la aplicación de fertilizantes

8. Análisis de ensayos para evaluar resultados experimentales en un contexto geoespacial

9. Eficiencia en el uso del nitrógeno para evaluar la eficiencia del nitrógeno aplicado

10. Detección de manchas de malezas y mapa VRA de herbicida

11. John Deere Ops Center >> GeoPard >> VRA Nitrógeno >> Ensayos >> Mapas de rentabilidad

12. Nitrógeno de tasa variable (VRA) para patatas para lograr un 5–10% más de rendimiento

13. Comparación de conjuntos de datos de rendimiento para obtener conocimientos más profundos sobre el rendimiento de los cultivos entre temporadas, cubriendo la limpieza y calibración correctas del rendimiento y el uso de rendimiento sintético.

14. Comparar datos del escáner de suelos entre años para trazar una tendencia temporal de cambios en los parámetros del suelo.

15. Informe de seguro por inundación

16. Aplicación de cal con tasa variable basada en datos de pH del suelo

17. Analizar datos de See and Spray de John Deere con fórmulas personalizadas

18. Detección de arcilla y arena con SBI

19. Crear mapas VRA de siembra y nitrógeno para maíz a partir de agua disponible para las plantas (PAW) y materia orgánica (OM) y enviarlos a John Deere como un plan de trabajo.

20. Mapa VRA de laboreo a partir de la compactación del suelo para campos individuales y procesamiento por lotes de campos

21. Mapas de rentabilidad (PRÓXIMAMENTE)

Se añadirán casos de uso adicionales pronto.