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# Mapas VRA de siembra y nitrógeno a partir de agua disponible para la planta y materia orgánica

Crea mapas de siembra y nitrógeno de dosis variable usando Agua Disponible para la Planta (PAW) y Materia Orgánica (OM), y luego expórtalos directamente a John Deere como un Plan de trabajo para una ejecución fluida en campo.

{% hint style="success" %}
El punto de partida es disponer de un conjunto de datos Soil Scanner (o equivalente) con capas de datos para Agua Disponible para la Planta (Plant Available Water) y Materia Orgánica.
{% 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 %}

## Mapa VRA de siembra para maíz

A continuación, encontrará un *guía multilingüe* que muestra cómo crear un mapa VRA de siembra para maíz basado en datos de Agua Disponible para la Planta (PAW) del conjunto de datos Soil Scanner.

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## Mapa VRA de nitrógeno junto al mapa de siembra

A continuación, encontrará un *guía multilingüe* guía que muestra cómo crear un mapa VRA de nitrógeno para maíz basado en datos de Materia Orgánica (MO) del conjunto de datos Soil Scanner.

{% hint style="success" %}
"Por lo general, la primera aplicación de nitrógeno proporciona aproximadamente el 40 % de las necesidades totales de nitrógeno del cultivo de maíz.
{% endhint %}

{% @arcade/embed flowId="lkHGC7G8cdQkIc9ofMkv" url="<https://app.arcade.software/share/lkHGC7G8cdQkIc9ofMkv>" %}

## Enviar ambos mapas en un único Plan de Trabajo a John Deere.

A continuación, encontrará una *guía multilingüe* guía que muestra cómo crear un Plan de Trabajo de John Deere que contenga tanto los mapas de siembra como los de nitrógeno en una sola operación.

{% @arcade/embed flowId="JzY7zlwP6dqWxIE5xWay" url="<https://app.arcade.software/share/JzY7zlwP6dqWxIE5xWay>" %}


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/esp/agronomia/mapas-vra-de-siembra-y-nitrogeno-a-partir-de-agua-disponible-para-la-planta-y-materia-organica.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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