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# Cartes de semis et d’azote VRA à partir de l’eau disponible pour la plante et de la matière organique

Créez des cartes de semis et d’azote à taux variable en utilisant l’eau disponible pour la plante (PAW) et la matière organique (OM), puis exportez-les directement vers John Deere sous forme de plan de travail pour une exécution fluide au champ.

{% hint style="success" %}
Le point de départ est de disposer d’un jeu de données Soil Scanner (ou équivalent) avec des couches de données pour l’eau disponible pour les plantes (nutzbare Feldkapazität) et la matière organique.
{% endhint %}

{% hint style="warning" %}
Les tutoriels ci-dessous prennent en charge plusieurs langues. Choisissez celui qui vous convient le mieux à partir de l’icône de langue <img src="https://690567185-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 %}

## Carte de semis VRA pour le maïs

Ci‑dessous, vous trouverez un *multilingue* guide montrant comment créer une carte de semis VRA pour le maïs basée sur les données d’eau disponible pour les plantes (PAW) issues du jeu de données Soil Scanner.

{% @arcade/embed flowId="TRjxr1Ga4Kxa6WgTeIwx" url="<https://app.arcade.software/share/TRjxr1Ga4Kxa6WgTeIwx>" %}

## Carte d’azote VRA en parallèle de la carte de semis

Ci‑dessous, vous trouverez un *multilingue* guide montrant comment créer une carte d’azote VRA pour le maïs basée sur les données de matière organique (MO) issues du jeu de données Soil Scanner.

{% hint style="success" %}
"Généralement, la première application d’azote fournit environ 40 % des besoins totaux en azote de la culture de maïs.
{% endhint %}

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

## Envoyer les deux cartes dans un seul plan de travail à John Deere.

Ci‑dessous, vous trouverez un *multilingue* guide montrant comment créer un Plan de Travail John Deere contenant à la fois les cartes de semis et d’azote en une seule opération.

{% @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/fr/agronomie/cartes-de-semis-et-dazote-vra-a-partir-de-leau-disponible-pour-la-plante-et-de-la-matiere-organique.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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