> 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/hu/termektura-webalkalmazas/zonaterkepek-es-elemzesek/tobbretegu-elemzes.md).

# Többrétegű elemzés

A GeoPardban több adatréteget is összekapcsolhatsz gazdálkodási zónák létrehozásához. Te állíthatod a súlyokat, indexeket, zónaszámot, кластерelési típust és a minimális poligonterületet.

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

*Interaktív bemutató – több rétegű zónák létrehozása*

A precíziós mezőgazdaság nagy mennyiségű adatot termel, beleértve a hozamadatokat, a műholdképeket és a talajtermékenységi rétegeket. Sok csapat még mindig küzd azzal, hogy ezeket a rétegeket hasznos felismerésekké és tennivalókká alakítsa. A precíziós mezőgazdaságban a kezelési zónák a tábla olyan részei, amelyek hasonló terméspotenciállal rendelkeznek a talajtípus, a lejtőn elfoglalt helyzet, a talajkémia, a mikroklíma vagy más, a növény fejlődését befolyásoló tényezők alapján. A helyi táblaismeret is fontos része a folyamatnak. A kezelési zónák segítenek optimalizálni a ráfordításokat és a terméspotenciált.

A fő kihívás olyan kezelési zónák kialakítása, amelyek tükrözik a tábla valós változatosságát. Az olyan rétegek összekapcsolása, mint a műholdképek, a talajtermékenységi adatok, a domborzati származtatott rétegek és a hozammonitor adatai, a következő logikus lépés a rugalmasabban reagáló kezelési zónák felé.

A több rétegű elemzés (más néven integrált elemzés) a GeoPard geotérbeli elemzőmotorjának részévé válik.

A klasszikus kombinációk az integrált elemzéshez egy vagy több hozamadatkészletet, egy NDVI-térképet, domborzatot és talajszonda-fizikai-kémiai jellemzőket tartalmaznak. A GeoPard támogatja ezeket a paramétereket, és lehetővé teszi, hogy más, már a rendszerben elérhető vagy a felhasználó által közvetlenül feltöltött táblarétegeket is bevonj, például talajmintavételi és hozamadatkészleteket. Ennek eredményeként a következő teljes paraméterkészlettel dolgozhatsz az integrált elemzéshez:

Hozamadatok\
Távérzékelési adatok:

* Potenciális termőképességi térkép (egyéves és többéves)
* Stabilitási/ingadozási térkép
* Vegetációs indexek: NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Domborzat:

* Tengerszint feletti magasság
* Lejtő
* Görbület
* Nedvességi index
* Kitettség
* Árnyalati domborzat
* Tagoltság
* Érdesség

Talajadatok:

* pH
* CEC (kationcsere-kapacitás)
* SOM (talaj szervesanyag-tartalma)
* K (kálium)
* Vékony termőréteg, alacsonyabb hasznos víztározó képesség (aszályra hajlamos talaj)
* EC (elektromos vezetőképesség)
* és a feltöltött adatkészletben elérhető egyéb kémiai jellemzők

Fontos megjegyezni, hogy minden adatréteghez egyedi tényezőket is beállíthatsz a kívánt súly megadásához. A tábla ismerete alapján felépíthetsz kezelési zóna térképeket, miközben a GeoPardban kiválasztod az adatforrásokat és azok súlyait.

Az alábbi képek egy mintatáblát mutatnak olyan adatrétegekkel, mint egy 18 éves termőképességi térkép, digitális domborzatmodell, lejtő, árnyalati domborzat és 2019-es hozamadatok, valamint különböző integrált elemzési kimenetek. Követheted, hogyan alakulnak a kezelési zónák, ahogy további rétegek kerülnek hozzáadásra.

<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/hu/termektura-webalkalmazas/zonaterkepek-es-elemzesek/tobbretegu-elemzes.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.