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# कृषि विज्ञान

- [सटीक कृषि के उपयोग-केस और सर्वोत्तम अभ्यासों का अवलोकन](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/precision-agronomy-use-cases-and-best-practices-overview.md): व्यावहारिक सटीक कृषि उपयोग-केस देखें जो इनपुट दक्षता, उपज और ROI बढ़ाते हैं।
- [फील्ड मैनेजमेंट ज़ोन (उत्पादकता ज़ोन) निर्माण प्रक्रिया](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/field-management-zones-productivity-zones-creation-process.md): सीमा से बेहतर कृषि तक - मैनेजमेंट ज़ोन बनाने, इस्तेमाल करने और सत्यापित करने की चरण-दर-चरण प्रक्रिया।
- [वेरिएबल रेट बुवाई (रोपाई) मैप](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/variable-rate-seeding-planting-maps.md): GeoPard VRA रोपाई मैप बनाने के कई विकल्प देता है।
- [वैरिएबल-रेट उर्वरक मैप्स](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/variable-rate-fertilizer-maps.md): GeoPard में ज़ोन से एक वैरिएबल-रेट उर्वरक प्रिस्क्रिप्शन मैप बनाएं, उर्वरक दरें असाइन करें, और इसे मशीनरी के लिए एक्सपोर्ट करें।
- [उपज कैलिब्रेशन और सफ़ाई](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/yield-calibration-and-cleaning.md): GeoPard में yield monitor डेटा को कैसे साफ़ और कैलिब्रेट करें। इसमें USDA उपज सफ़ाई प्रोटोकॉल शामिल है। outlier, striping, turnarounds और multi-harvester datasets ठीक करें।
- [सिंथेटिक उपज मैप](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/synthetic-yield-map.md): GeoPard का Synthetic Yield Map मॉड्यूल किसानों को पिछले वर्षों के लिए सटीक retrospective yield maps बनाने में सक्षम बनाता है, जिससे डेटा-आधारित फार्म प्रबंधन बेहतर होता है।
- [मिट्टी सैंपलिंग ज़ोन, पॉइंट, रूट बनाएं, KML के रूप में एक्सपोर्ट करें, और निष्पादित करें](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/kml.md): GeoPard में स्मार्ट मिट्टी सैंपलिंग प्लान बनाएं, पॉइंट और रूट जनरेट करें, फिर उन्हें मोबाइल ऐप में या KML या shapefile के रूप में एक्सपोर्ट करें।
- [बीज बुवाई एप्लिकेशन की सटीकता का मूल्यांकन करें](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/evaluate-accuracy-of-seeding-application.md): निर्धारित Target rates की वास्तविक Applied rates से स्थानिक तुलना करके Seeding Application की सटीकता का मूल्यांकन कैसे करें।
- [उर्वरक एप्लिकेशन की सटीकता का मूल्यांकन करें](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/evaluate-accuracy-of-fertilizer-application.md): निर्धारित Target rates की वास्तविक Applied rates से स्थानिक तुलना करके Fertilizer Application की सटीकता का मूल्यांकन कैसे करें।
- [फील्ड ट्रायल विश्लेषण](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/field-trial-analytics.md): ट्रीटमेंट की तुलना, ROI मापने और सिफ़ारिशें बेहतर करने के लिए स्थानिक सांख्यिकी से ऑन-फार्म ट्रायल का विश्लेषण करें।
- [नाइट्रोजन उपयोग दक्षता (NUE) और नाइट्रोजन अवशोषण](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/nue.md): as-applied N और उपज/प्रोटीन डेटा से TAN, NU, NUE, और नाइट्रोजन अधिशेष की गणना करें। अधिक और कम उपयोग वाले ज़ोन पहचानने के लिए मैप और आँकड़ों का उपयोग करें और अगले सीज़न की नाइट्रोजन योजना बनाएं।
- [खरपतवार पैच पहचान और हर्बिसाइड VRA Rx मैप](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/vra-rx.md): उद्देश्य: सैटेलाइट इमेजरी से खरपतवार पैच पहचानें और एक ON/OFF (2-ज़ोन) हर्बिसाइड प्रिस्क्रिप्शन (Rx) बनाएं जिसे SHP, ISOXML के रूप में एक्सपोर्ट किया जा सके, या John Deere को भेजा जा सके।
- [इटली में डीलर वर्कफ़्लो: John Deere Ops Center - GeoPard - VRA नाइट्रोजन - ट्रायल्स - प्रॉफिट मैप](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/john-deere-ops-center-geopard-vra.md): John Deere डीलर केस स्टडी: Sergio Bassan और GeoPard से सटीक खेती का ROI बढ़ा
- [उपयोग केस: आलू के लिए वेरिएबल-रेट नाइट्रोजन (VRA) से 5–10% अधिक उपज हासिल करना](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/vra-5-10.md): GeoPard को Sentinel-2 RedEdgeChlorophyll के साथ उपयोग करके आलू में VRA N side-dress मैप बनाएं और समान कुल नाइट्रोजन के साथ उपज 5–10% बढ़ाएं।
- [उपज डेटा सेट की तुलना](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/comparing-yield-datasets.md): मौसमी फसल प्रदर्शन की गहरी समझ पाने के लिए उपज डेटा सेट की तुलना करें, जिसमें उचित Yield Cleaning और Calibration तथा Synthetic Yield का उपयोग शामिल है।
- [वर्षों के बीच Soil Scanner डेटा की तुलना करें](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/soil-scanner.md): यह लेख soil scanner datasets के बीच अंतर को मापने और शोधकर्ताओं तथा कृषि वैज्ञानिकों के लिए निर्णय-निर्माण बेहतर करने के लिए विभिन्न गणितीय तरीकों को बताता है।
- [बाढ़ बीमा रिपोर्ट](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/flood-insurance-report.md): GeoPard बाढ़ की घटनाएँ पहचानने, नुकसान का आकलन करने, बीमा रिपोर्टिंग में मदद करने और दावों की दूर से पुष्टि करने में सहायता करता है।
- [मिट्टी pH डेटा के आधार पर VR चूना आवेदन](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/ph-vr.md): मिट्टी pH स्कैन से वेरिएबल-रेट चूना Rx प्रिस्क्रिप्शन मैप बनाएं, आर्थिक लाभ सत्यापित करें, फिर SHP/ISOXML के रूप में एक्सपोर्ट करें या इंटीग्रेशन के ज़रिए मशीन पर भेजें।
- [कस्टम फ़ॉर्मूलों के साथ John Deere See and Spray डेटा का विश्लेषण](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/john-deere-see-and-spray.md): यह ट्यूटोरियल See and Spray डेटा से ढके क्षेत्रों में ही कृषि इनपुट लगाने में मदद करता है, जिससे सटीकता और दक्षता बढ़ती है।
- [SBI से चिकनी मिट्टी और रेत की पहचान](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/sbi.md): पूरी दोबारा सर्वे के बिना सैटेलाइट इमेजरी से जल्दी पता करें कि कहाँ चिकनी मिट्टी ज़्यादा है और कहाँ रेत वाली ज़मीन ज़्यादा है।
- [पौधों के लिए उपलब्ध पानी और जैविक पदार्थ से VRA बुवाई और नाइट्रोजन मैप](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/vra.md): Plant Available Water (PAW) और Organic Matter (OM) का उपयोग करके वेरिएबल-रेट बुवाई और नाइट्रोजन मैप बनाएं, फिर उन्हें सीधे John Deere में Work Plan के रूप में एक्सपोर्ट करें ताकि खेत में बिना रुकावट काम हो सके।
- [मिट्टी की सख़्ती से VR जुताई](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/vr.md): कई गहराइयों पर मापी गई मिट्टी की सख़्ती के डेटा से Variable Rate Tillage एप्लिकेशन बनाएं।
- [उपज रिपोर्ट](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/agronomy/yield-report.md): हार्वेस्ट उपज डेटा को ज़ोन-स्तरीय फैसलों में बदलें, वेरिएबल-रेट प्रदर्शन की पुष्टि करें, और अगला सीज़न प्लान करें।


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