Mapa de rendimiento sintético

El módulo de mapas de rendimiento sintético de GeoPard permite a los agricultores generar mapas de rendimiento retrospectivos precisos de años pasados, mejorando la gestión de la explotación basada en datos.

Evaluación de brechas de rendimiento: La importancia del mapeo sintético de rendimiento

El Módulo de Mapas de Rendimiento Sintético de GeoPard aborda un desafío común en la agricultura: la falta de datos históricos de rendimiento detallados para muchos agricultores. Aunque los agricultores a menudo disponen de valores promedio o totales de rendimiento por lote, los mapas de rendimiento detallados de años anteriores frecuentemente no están disponibles. El módulo de GeoPard ofrece una solución al permitir la creación retrospectiva de mapas de rendimiento con alta precisión (más del 90%).

Esta funcionalidad es particularmente valiosa para los agricultores que desean entender y analizar el rendimiento de sus parcelas a lo largo de los años. El módulo utiliza los datos promedio o totales disponibles y aplica los métodos analíticos de GeoPard para generar mapas de rendimiento detallados para cualquier año pasado.

Al crear estos mapas de rendimiento sintéticos, los agricultores obtienen información sobre la distribución y la variabilidad del rendimiento dentro de sus parcelas. Esta información es crucial para tomar decisiones informadas sobre el manejo del cultivo, la asignación de recursos y la planificación de estrategias agrícolas futuras.

En resumen, el Módulo de Mapas de Rendimiento Sintético de GeoPard proporciona una herramienta práctica para que los agricultores desbloqueen conocimientos históricos sobre el rendimiento, permitiendo un enfoque más basado en datos incluso cuando no existen registros detallados de años anteriores.

Comprender la distribución geoespacial del rendimiento es crucial para afinar las decisiones agronómicas año tras año, y los Mapas de Rendimiento (o Conjuntos de Datos de Rendimiento) juegan un papel clave en este proceso.

Sin embargo, el equipo necesario no siempre está instalado en las cosechadoras para registrar datos de mapeo de rendimiento, especialmente en modelos más antiguos. En consecuencia, los Mapas de Rendimiento a menudo cubren solo porciones de las parcelas que se cosechan con máquinas con capacidad de mapeo de rendimiento.

Para abordar estos desafíos, GeoPard se encuentra en la etapa final de lanzamiento de su Mapa de Rendimiento Sintético, una solución diseñada para proporcionar conocimientos integrales sobre el rendimiento independientemente de las limitaciones de equipo.

Enfoque técnico

Los Mapas de Rendimiento Sintéticos se generan aprovechando la amplia experiencia de GeoPard en la gestión de conjuntos de datos de rendimiento, centrándose en identificar factores limitantes del rendimiento, evaluando el potencial del campoarrow-up-right, y analizando el desarrollo de la vegetación durante la campaña. Esta metodología permite generar mapas de distribución del rendimiento incluso en ausencia de datos directos de rendimiento de las máquinas cosechadoras.

Los datos de teledetección forman la base de la distribución geoespacial, mientras que la calibración con los valores reales de rendimiento se logra alineándolos con el rendimiento promedio o total reportado del campo. Este enfoque asegura que cada área del lote esté representada con precisión, ofreciendo una imagen completa y fiable de la distribución del rendimiento en toda la parcela.

Ejemplos del mundo real

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Para mantener un alto nivel de precisión en los cálculos, la Calibración del Rendimiento es esencial como paso adicional. Ayuda a eliminar anomalías y ajustar correctamente la distribución estadística de los datos. Descubra más sobre la importancia de la Calibración del Rendimiento y cómo puede hacerlo con GeoPard.

Mapa de Rendimiento de Ensilado de Maíz: Real vs Sintético

La verificación del Mapa de Rendimiento Sintético se realizó utilizando un Mapa de Rendimiento original de Ensilado de Maíz. Este proceso puso de manifiesto la necesidad de la Calibración del Rendimiento como un paso intermedio para eliminar valores atípicos de los datos y corregir los valores de rendimiento.

Mapa de Rendimiento: Crudo (Original) vs Calibrado

El patrón geoespacial del Mapa de Rendimiento Sintético se deriva de la comprensión avanzada de GeoPard sobre la variabilidad del campoarrow-up-right y su experiencia en el manejo y la zonificación de conjuntos de datos de rendimientoarrow-up-right. Luego se calibró usando el valor promedio de rendimiento de Ensilado de Maíz, asegurando que el patrón geoespacial se alinee estrechamente con las cifras reales de rendimiento. Las distribuciones estadísticas y geoespaciales de los Rendimientos como Masa (t/ha) están disponibles en la captura de pantalla siguiente.

Mapa de Rendimiento: Calibrado vs Sintético

Maíz: Real vs Sintético

Las distribuciones estadísticas y geoespaciales del Rendimiento de Maíz como Masa (t/ha) para los conjuntos de datos de Rendimiento Calibrado y Rendimiento Sintético están disponibles en la captura de pantalla siguiente.

Mapa de Rendimiento: Calibrado vs Sintético

Soja: Real vs Sintético

La captura de pantalla siguiente presenta las distribuciones estadísticas y geoespaciales de la masa del Rendimiento de Soja en los conjuntos de datos tanto Calibrados como Sintéticos. Es importante señalar que, mientras que los Datos de Rendimiento Originales se proporcionaron en mg/m2, los Datos de Rendimiento Sintéticos han sido convertidos y se presentan en t/ha.

Mapa de Rendimiento: Calibrado vs Sintético

Trigo: Restauración del Mapa de Rendimiento

En muchos casos, solo está disponible un Mapa de Rendimiento parcial. Hay muchos factores, entre los más comunes: la maquinaria más antigua carece del equipo necesario para registrar los datos de cosecha (1), el factor humano (2), y que los datos recogidos resultan inservibles (3). GeoPard aborda estos desafíos restaurando Mapas de Rendimiento incompletos. El proceso implica una evaluación integral del Potencial del Campoarrow-up-right y tendencias de la vegetación durante la campaña, utilizando los métodos refinados de GeoPard en el análisis de datos de rendimiento para mejorar la integridad del mapa.

El paso de Calibración del Rendimiento sigue siendo necesario para eliminar anomalías en la distribución de los datos de rendimiento.

Mapa de Rendimiento: Real (Original) vs Calibrado

La comparación de las partes conocidas del Mapa de Rendimiento y el Mapa de Rendimiento restaurado se muestra en la captura de pantalla siguiente.

Mapa de Rendimiento: Calibrado vs Sintético

Guisantes: Restauración de brechas en el Mapa de Rendimiento

En muchos casos, solo está disponible un mapa de rendimiento parcial. Las razones más comunes incluyen:

  1. maquinaria más antigua sin equipo para registrar el rendimiento,

  2. errores humanos durante la cosecha, y

  3. datos recogidos que resultan inservibles.

GeoPard resuelve estos desafíos restaurando Mapas de Rendimiento incompletos usando algoritmos propietarios avanzados.

Mapa de Rendimiento: Restaurado vs Original

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