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# Labranza VRA a partir de la compactación del suelo

Crea aplicaciones de labranza de dosis variable usando datos de compactación del suelo medidos a varias profundidades.

{% hint style="success" %}
El punto de partida es un conjunto de datos de Compactación del Suelo (o equivalente) con mediciones tomadas a múltiples profundidades.
{% endhint %}

{% hint style="warning" %}
Los tutoriales a continuación admiten varios idiomas. Elija el que mejor se ajuste a usted desde el icono de idioma <img src="https://2708050521-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FBI5BLx6lztxQTYIHqvsr%2Fimage.png?alt=media&amp;token=0d402011-668e-4a9c-8853-0fb4f56ace99" alt="" data-size="line">.&#x20;
{% endhint %}

## Aplicación de Labranza VR única

A continuación, encontrará una guía interactiva multilingüe sobre cómo crear una aplicación de Labranza VR utilizando datos de Compactación del Suelo para un solo Campo.

{% @arcade/embed flowId="WTv30agzTwuMh8wQuIEm" url="<https://app.arcade.software/share/WTv30agzTwuMh8wQuIEm>" %}

## Mapas de Labranza VR por Lote

A continuación, encontrará un *guía multilingüe* guía que muestra cómo crear un mapa de labranza VR basado en datos de Compactación del Suelo para un lote con 3 campos.

{% @arcade/embed flowId="3xbue8272p71qIRWCiA6" url="<https://app.arcade.software/share/3xbue8272p71qIRWCiA6>" %}

## Ecuación Utilizada

A continuación está la ecuación para calcular la profundidad de laboreo basada en el valor de compactación a 25 cm.&#x20;

Esta ecuación (o una variación de la misma) se puede guardar en su biblioteca de ecuaciones personalizadas de GeoPard.

```python
si presión < 15:
    profundidad_laboreo = 25
elif presión < 21:
    profundidad_laboreo = 27
else:
    profundidad_laboreo = 30
```


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/esp/agronomia/labranza-vra-a-partir-de-la-compactacion-del-suelo.md?ask=<question>&goal=<user_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.

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