Resumen de casos de uso y buenas prácticas de agronomía de precisión

Explora casos prácticos de agronomía de precisión que mejoran la eficiencia de insumos, el rendimiento y el retorno de la inversión.

Nuestro objetivo va más allá de ofrecer software de agricultura de precisión de primer nivel para gestionar datos geoespaciales de diversos conjuntos de datos. También estamos dedicados 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 manejo de campo (zonas de productividad)

2. Opciones de siembra/plantación a tasa variable

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

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

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

6. Evaluar la precisión de la aplicación de siembra

7. Evaluar la precisión de la aplicación de fertilizante

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

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

10. Detección de parches de malezas y mapa Rx de herbicida VRA

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

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

13. Comparación de conjuntos de datos de rendimiento para obtener información más profunda sobre el desempeño del cultivo entre campañas, incluyendo la limpieza y calibración adecuadas del rendimiento y el uso de rendimiento sintético.

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

15. Informe de seguro contra inundaciones

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

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

18. Detección de arcilla y arena con SBI

19. Crear mapas de siembra y nitrógeno VRA para maíz a partir del agua disponible para la planta (PAW) y la materia orgánica (MO) y enviarlos a John Deere como un plan de trabajo.

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

21. Mapas de rentabilidad (PRÓXIMAMENTE)

Se añadirán pronto casos de uso adicionales.