Analíticas basadas en ecuaciones

Genere analíticas y mapas de prescripción a partir de fórmulas agronómicas usando datos de imágenes, rendimiento, suelo y maquinaria.

Introducción

GeoPard Equation Analytics ofrece una potente herramienta que le permite aplicar teorías matemáticas mediante Python código para combinar conjuntos de datos y extraer valores. Admite los modos de Mapas de Ecuaciones individuales y por lotes, lo que permite escalar la lógica agronómica a lo largo de miles de hectáreas o acres.

Las fórmulas pueden ser útiles para

• Crear mapas Rx

• Calcular Eficiencia del uso de fertilizante

• Mapas de ROI

• Detección de cambios

• Analizar la calidad de las operaciones de VR (comparar objetivo vs aplicado).

• Consulte el artículo del blog Analítica basada en ecuaciones en PrecisionAg para más ejemplos.

Primera ecuación: guía paso a paso (demo interactiva)

Para el primer Mapa de Ecuación, vamos a calcular el nitrógeno total aplicado a partir de las tres operaciones ejecutadas del producto "Kalkamonsalpeter 27". En este tutorial, revisaremos todos los pasos para crear el mapa y comprender el nitrógeno total aplicado.

Uso de Mapas de Ecuaciones en ecuaciones (secuencia de ecuaciones)

A veces, es necesario usar Mapas de Ecuaciones o Mapas de Zonas ya calculados en una ecuación. Esto es posible con GeoPard, y a continuación se muestra una guía paso a paso sobre cómo hacerlo.

Un ejemplo de secuenciación de ecuaciones: calcule la NUE a partir de conjuntos de datos de rendimiento, proteína y aplicado tal como se aplicó. Lea más en la entrada del blog: Cálculos de NUE usando capas de datos de Grainsensing HarvestLab, rendimiento y fertilizante aplicado.

Un ejemplo de secuenciación de ecuaciones -> calcular la eficiencia del uso del nitrógeno y el excedente