# Expliquer les motifs de végétation

Dans ce cas d’usage, nous évaluons des données de séries temporelles NDVI afin de comprendre le développement de la végétation et sa variabilité à travers plusieurs parcelles. En utilisant le **GeoPard MCP**, un LLM récupère les valeurs NDVI sur la plage de dates sélectionnée et résume les tendances pour chaque limite de parcelle. Cela aide à révéler les différences de vigueur des cultures, à détecter les périodes de stress et à mettre en évidence des motifs spatiaux pouvant indiquer des besoins en éléments nutritifs, des problèmes d’humidité, une pression des ravageurs ou des différences de conduite culturale.

Les visualisations obtenues montrent la distribution du NDVI et des comparaisons en boîtes à moustaches parcelle par parcelle, permettant une interprétation claire côte à côte.

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Assurez-vous que GeoPard MCP est connecté avant d’exécuter ce workflow. Les détails de configuration sont fournis [ici](/geopard-tutorials/fr/visite-du-produit-application-web/geopard-mcp/connecter-geopard-mcp.md).
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Vous trouverez ci-dessous les rapports et les explications.

<figure><img src="/files/9b7bd45c7eea61019e443fd9cb5a75f74262ed64" alt="NDVI Trend Comparison"><figcaption><p>Comparaison de la tendance du NDVI</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/a7b16e85e684516b9e948b9f169a74e1e11027f7" alt="NDVI Distribution per Field"><figcaption><p>Distribution du NDVI par parcelle</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/55170b5deaad4d5f68cad722f62672f31cc3a550" alt="NDVI Comparison per Field at Key Dates"><figcaption><p>Comparaison du NDVI par parcelle aux dates clés</p></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

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

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```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/fr/visite-du-produit-application-web/geopard-mcp/expliquer-les-motifs-de-vegetation.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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