> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/fin/tuote-esittely-verkkosovellus/vyohykekartat-ja-analytiikka/monitasoinen-analytiikka.md).

# Monitasoinen analytiikka

GeoPardissa voit yhdistää useita tietotasoja hallintavyöhykkeiden luomiseksi. Voit hallita painotuksia, indeksejä, vyöhykkeiden määrää, klusterointityyppiä ja polygonin vähimmäispinta-alaa.

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/em63luvNTYI6CFKUC3m6>" flowId="em63luvNTYI6CFKUC3m6" %}

*Interaktiivinen demo - monikerroksisten vyöhykkeiden luonti*

Tarkkuusmaatalous tuottaa suuria määriä dataa, mukaan lukien satotiedot, satelliittikuvat ja maaperän hedelmällisyyskerrokset. Monilla tiimeillä on yhä vaikeuksia muuntaa nämä kerrokset käyttökelpoisiksi oivalluksiksi ja toimenpiteiksi. Tarkkuusmaataloudessa hallintavyöhykkeet ovat pellon osia, joilla on samanlainen satopotentiaali maaperätyypin, rinteen sijainnin, maaperän kemian, mikroilmaston tai muiden sadontuotantoon vaikuttavien tekijöiden perusteella. Myös paikallinen peltotuntemus on tärkeä osa prosessia. Hallintavyöhykkeet auttavat optimoimaan tuotantopanoksia ja satopotentiaalia.

Päähaasteena on rakentaa hallintavyöhykkeitä, jotka heijastavat pellon todellista vaihtelua. Kerrosten, kuten satelliittikuvien, maaperän hedelmällisyyden, topografian johdannaisten ja satokartoitusdatan, yhdistäminen on seuraava luonteva askel kohti aiempaa reagoivampia hallintavyöhykkeitä.

Monikerroksinen analytiikka (tunnetaan myös integroituna analyysina) on tulossa osaksi GeoPardin paikkatietoanalytiikan moottoria.

Klassisia yhdistelmiä integroidussa analyysissä ovat yksi tai useampi satodatasetti, NDVI-kartta, korkeus ja maaperäanturien fysikaalis-kemialliset ominaisuudet. GeoPard tukee näitä parametreja ja antaa sinun myös sisällyttää muita peltodatan kerroksia, jotka ovat jo järjestelmässä tai käyttäjän suoraan lataamia, kuten maaperänäytteet ja satodatasetit. Näin voit työskennellä täydellä parametrivalikoimalla integroidussa analytiikassa:

Satotiedot\
Etäseurantadata:

* Mahdollisen tuottavuuden kartta (yhden vuoden ja usean vuoden)
* Vakaus-/vaihtelukartta
* Kasvillisuusindeksit NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topografia:

* Korkeus
* Rinne
* Käyryys
* Märkyysindeksi
* Suunta
* Varjostuskartat
* Karkearakenteisuus
* Karheus

Maaperätiedot:

* pH
* CEC (kationinvaihtokapasiteetti)
* SOM (maaperän orgaaninen aines)
* K (kalium)
* Ohut pintamaa, alhaisempi käytettävissä oleva vedenpidätyskyky (kuivuudelle altis maaperä)
* EC (sähkönjohtavuus)
* ja muut ladatussa datasetissä saatavilla olevat kemialliset ominaisuudet

On tärkeää huomata, että voit määrittää kullekin datakerrokselle mukautettuja tekijöitä halutun painon asettamiseksi. Voit rakentaa hallintavyöhykekarttoja pellon tuntemuksesi perusteella samalla kun valitset GeoPardissa datalähteet ja niiden painot.

Alla olevat kuvat näyttävät esimerkkipellon, jossa on datakerroksia, kuten 18 vuoden tuottavuuskartta, digitaalinen korkeusmalli, rinne, varjostus ja vuoden 2019 satotiedot, sekä erilaisia integroidun analytiikan tuloksia. Voit seurata, miten hallintavyöhykkeet kehittyvät, kun lisäkerroksia lisätään.

<figure><img src="https://i0.wp.com/help.geopard.tech/wp-content/uploads/2021/12/image-8.png?resize=1024%2C501&#x26;ssl=1" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://i0.wp.com/help.geopard.tech/wp-content/uploads/2021/12/image-9.png?resize=1024%2C504&#x26;ssl=1" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://i0.wp.com/help.geopard.tech/wp-content/uploads/2021/12/image-10.png?resize=1024%2C505&#x26;ssl=1" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://i0.wp.com/help.geopard.tech/wp-content/uploads/2021/12/image-11.png?resize=1024%2C505&#x26;ssl=1" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/fin/tuote-esittely-verkkosovellus/vyohykekartat-ja-analytiikka/monitasoinen-analytiikka.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.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.