Comparar conjuntos de datos de rendimiento

Compara conjuntos de datos de rendimiento para obtener información más profunda sobre el desempeño del cultivo entre campañas, cubriendo la limpieza y calibración correctas del rendimiento y el uso de rendimiento sintético.

Contexto

La toma de decisiones agrícolas moderna depende en gran medida de los Conjuntos de Datos de Rendimiento, que representan el rendimiento recogido y reflejan una gran parte de los ingresos del productor. Estos conjuntos de datos deben ser precisos y de alta calidad para informar las decisiones sobre la gestión de insumos y optimizar las estrategias de siembra y fertilización futuras.

Los datos de rendimiento generalmente se recopilan mediante equipos de cosecha, sin embargo, las lecturas sin procesar a menudo están incompletas, contienen errores o requieren calibración para abordar las inconsistencias del sensor y las condiciones variables del campo. Para superar estos desafíos, los profesionales suelen emplear técnicas de limpieza, calibración y generación de conjuntos de datos sintéticos para producir datos de rendimiento fiables y comparables.

Ambos Limpieza y Calibración de Rendimiento y Restauración Sintética de Datos de Rendimiento son compatibles con GeoPard.

Comparar conjuntos de datos de rendimiento de diferentes años de cultivo proporciona información valiosa, ayudando a validar las prácticas de manejo, confirmar la precisión de los sensores y mejorar las estrategias para las próximas temporadas. Estas comparaciones también guían el perfeccionamiento de las prescripciones de fertilidad y siembra, asegurando que cada decisión se base en información confiable.

Enfoque de Comparación (usando la Ecuación de Similitud)

Para comparar cuantitativamente los conjuntos de datos de rendimiento, utilizamos una Ecuación preguardada llamada Análisis de Correlación Espacial (Similitud entre Capas de Datos) que mide la similitud entre atributos asociados al rendimiento de los conjuntos de datos de rendimiento en base espacial.

Esta ecuación asigna una puntuación de similitud, indicando qué tan de cerca un conjunto de datos coincide con otro en patrón espacial y distribución de valores.

Buscar la Ecuación existente de Similitud entre Capas de Datos

Los valores de similitud varían de 0 a 1, donde 0 indica ausencia de coincidencia y 1 significa coincidencia espacial de valores al 100%. En otras palabras, cuanto más cerca esté la puntuación de similitud de 1, más similares son los atributos de rendimiento.

Conjunto de Datos de Rendimiento Real (2015 Soja vs 2018 Soja)

En este caso, empezamos con Datos de Rendimiento sin procesar recogidos durante dos temporadas de cultivo diferentes, 2015 y 2018, con el mismo cultivo: soja. Los conjuntos de datos iniciales contienen ubicaciones anormalmente altas y bajas, especialmente al inicio/final de las pasadas de la cosechadora, y los datos requieren una ligera recalibración.

Tras aplicar las herramientas de limpieza y calibración de GeoPard, el conjunto de datos resultante es más uniforme, consistente y fácil de interpretar.

Soja 2015: Datos de Rendimiento Original vs Limpios y Calibrados

Soja 2018: Datos de Rendimiento Original vs Limpios y Calibrados

El mapa de ejecución de la Ecuación de Similitud se muestra a continuación como captura de pantalla.

Desde una perspectiva estadística, muestra una media alta (0.869) y una mediana (0.876), indicando que los patrones de rendimiento de la soja de 2018 se parecen fuertemente a los de 2015. Aunque algunas áreas bajan hasta 0.599, la baja variación (0.005) y la desviación estándar moderada (0.073) confirman consistencia general.

Desde un punto de vista agronómico, esta estabilidad sugiere que las condiciones subyacentes del campo y las respuestas a las prácticas de manejo han permanecido en gran medida sin cambios.

Comparación de Similitud de Rendimiento: Soja 2015 vs Soja 2018

Conjunto de Datos de Rendimiento Real (2022 Maíz vs 2024 Maíz)

En este escenario, comenzamos con Datos de Rendimiento sin procesar de dos temporadas de maíz — 2022 y 2024. Los conjuntos de datos iniciales contienen anomalías como lecturas anormalmente altas o bajas, pasadas cruzadas y trayectorias curvas, lo que indica la necesidad de recalibración de los sensores.

Después de aplicar las herramientas de limpieza y calibración de GeoPard, los conjuntos de datos se vuelven más fiables, permitiendo análisis automatizados y toma de decisiones informada.

Maíz 2022: Datos de Rendimiento Original vs Limpios y Calibrados

Maíz 2024: Datos de Rendimiento Original vs Limpios y Calibrados

El mapa de ejecución de la Ecuación de Similitud se muestra a continuación como captura de pantalla.

Desde una perspectiva estadística, una media de 0.791 y una mediana de 0.799 muestran los rendimientos de maíz de 2024 se asemejan en gran medida a los de 2022, aunque áreas tan bajas como 0.413 indican variabilidad. Una desviación estándar de 0.115 confirma algunas diferencias a lo largo del campo.

Desde un punto de vista agronómico, los patrones consistentes sugieren condiciones estables y un manejo eficaz a lo largo del tiempo. Sin embargo, zonas localizadas de menor similitud pueden requerir ajustes específicos para mejorar el rendimiento futuro.

Comparación de Similitud de Rendimiento: Maíz 2022 vs Maíz 2024

Conjunto de Datos Sintético vs Real (2023 Colza)

En este escenario, empezamos con un Conjunto de Datos de Rendimiento sin procesar de la temporada 2023 de colza y un Conjunto de Datos de Rendimiento generado sintéticamente para el mismo cultivo y el mismo año 2023. El objetivo es evaluar la exactitud espacial del Rendimiento Real frente al Sintético, proporcionando una vía para rellenar datos no registrados, abordar lagunas en los datos de rendimiento y corregir anomalías usando valores sintéticos. El Conjunto de Datos de Rendimiento Real contiene problemas tales como lecturas anormalmente altas o bajas, pasadas cruzadas, trayectorias curvas y pasadas con ceros, todo lo cual indica la necesidad de recalibración de sensores.

Después de aplicar las Limpieza y Calibración al Datos de Rendimiento Real y de generar Rendimiento Sintético para colza, podemos iniciar una comparación significativa de su similitud.

Colza 2023: Datos de Rendimiento Original vs Limpios y Calibrados

Rendimiento Sintético de Colza 2023

El mapa de ejecución de la Ecuación de Similitud se muestra a continuación como captura de pantalla.

Desde una perspectiva estadística, las puntuaciones altas de media (0.889) y mediana (0.904) indican que, en general, el Conjunto de Datos de Rendimiento Sintético coincide estrechamente con los patrones espaciales del Rendimiento Real de colza 2023. Aunque una zona baja hasta 0.291, la baja variación (0.006) y la desviación estándar moderada (0.08) sugieren que la mayoría de las partes del campo se alinean estrechamente entre los conjuntos de datos Real y Sintético, con muy pocos valores atípicos.

Desde un punto de vista agronómico, esta fuerte similitud implica que los Datos de Rendimiento Sintéticos pueden servir como un proxy fiable para las condiciones reales del campo, reforzando la confianza en el uso de escenarios modelados para guiar las decisiones. Las prácticas agronómicas reflejadas en los Datos de Rendimiento Real están bien capturadas por el modelo de Rendimiento Sintético, lo que permite una planificación más informada y coherente de las estrategias de manejo futuras.

Comparación de Similitud de Rendimiento Colza: Actual 2023 vs Sintético 2023