रिलीज़ वेब मार्च 2026 (फ़ील्ड ट्रायल्स डिज़ाइन, जनरेटिव सिंथेटिक यील्ड मैप्स, फ़ार्म व्यू स्टैट्स, MCP)

एक ही दृश्य में खेत के आँकड़े, वास्तविक मशीन पथ का अनुसरण करने वाले प्रिस्क्रिप्शन मैप्स, यील्ड मॉनिटर के बिना जनरेटिव यील्ड मैप्स, ज़ोन मैप्स के साथ फ़ील्ड ट्रायल्स, MCP सर्वर

जनरेटिव सिंथेटिक यील्ड मैप

अब आप एक यील्ड मॉनिटर के बिना यील्ड मैप बना सकते हैं - यह तब उपयोगी है जब आपको सिर्फ किसी खेत के कुल या औसत कटाई परिणाम की जानकारी हो। नया "Generate Synthetic Yield Map" विकल्प सीधे Yield Data सेक्शन में उपलब्ध है और दो वर्कफ़्लो को सपोर्ट करता है:

जनरेटिव यील्ड मैप, जिसमें सूखी द्रव्यमान (dry mass) विशेषता और आँकड़ों वाली लेजेंड दिखाई गई है।

Generate Synthetic Yield dataset

Yield Data सेक्शन के ड्रॉपडाउन मेनू में "Generate Synthetic Yield Map" विकल्प।

फसल प्रकार, कटाई का महीना, वर्ष, और औसत यील्ड मान के इनपुट के साथ Generate Yield Map पॉपअप।

अपने फसल प्रकार, कुल या औसत यील्ड मान (फसल और क्षेत्र सेटिंग के आधार पर सही यूनिट पहले से भरी हुई), और कटाई का वर्ष दर्ज करके शुरुआत से बनाएं। GeoPard खेत की गहरी जानकारी—मिट्टी, पानी, स्थलाकृति, खेत का इतिहास, मौसम और सीज़न के दौरान फसल का विकास—के आधार पर पूरे खेत में स्थानिक रूप से वितरित यील्ड डेटासेट बनाता है। हमने पहले भी चित्रों के साथ सिंथेटिक यील्ड मैप के बारे में लिखा है।

Reconstruct Partial Harvesting dataset

जनरेटिव मॉडल, यह बनाने में बहुत अच्छा काम करता है आंशिक या कम गुणवत्ता वाले, बिना कैलिब्रेशन वाले शोरयुक्त हार्वेस्टिंग डेटासेट से एक पूरा यील्ड डेटासेट तैयार करने में।

खेत के उत्तरी हिस्से के लिए यील्ड पुनर्निर्मित करें

समर्थित क्षेत्र

GeoPard द्वारा समर्थित सभी क्षेत्र, जिनमें वे क्षेत्र भी शामिल हैं जहाँ प्रति वर्ष कई कटाई मौसम होते हैं।

समर्थित फसलें

• मक्का, मक्का साइलेज, सोयाबीन, रेपसीड, कैनोला, जौ, राई, गेहूँ, सूरजमुखी, कपास, चावल, जई, ज्वार

फार्म पर ट्रायल लेआउट डिज़ाइन

GeoPard अब ज़ोन मैप्स के साथ एक समर्पित डेटा लेयर के रूप में फील्ड ट्रायल्स को सपोर्ट करता है। कृषिविज्ञानी ज़ोन मैप पेज पर सीधे ट्रायल प्लॉट बना सकते हैं, हर ब्लॉक को उत्पाद या ट्रीटमेंट असाइन कर सकते हैं, और फील्ड मैप पर ओवरले होकर ट्रायल परिणाम देख सकते हैं।

जियोस्पेशियल ट्रायल डिज़ाइन क्यों महत्वपूर्ण है

उन ट्रायल टूल्स के विपरीत जो केवल ट्रीटमेंट को टेबल या CSV में स्टोर करते हैं, GeoPard ट्रायल लेआउट को सीधे एक जियोस्पेशियल फील्ड सिस्टम में रखता है। हर प्लॉट, स्ट्रिप, या ब्लॉक अपने सटीक खेत स्थान से जुड़ा होता है और अन्य स्थानिक डेटासेट के साथ मिलकर विश्लेषित किया जा सकता है।

इसका मतलब है कि आप केवल ट्रीटमेंट सेटअप तक सीमित नहीं रहते, बल्कि ट्रायल के नतीजों का सीधा मूल्यांकन इन आधारों पर कर सकते हैं:

• यील्ड प्रदर्शन

• मिट्टी और ज़ोन की विशेषताएँ

• स्थलाकृति और खेत की अन्य परिवर्तनशीलता परतें

• प्रत्येक ट्रीटमेंट की आर्थिक दक्षता और रिटर्न

चूँकि ट्रायल एक स्थानिक लेयर के रूप में मौजूद है, GeoPard ट्रायल डिज़ाइन को वास्तविक खेत परिस्थितियों से जोड़ सकता है और ऑन-फार्म प्रयोगों को व्यावहारिक कृषि-वैज्ञानिक और आर्थिक निष्कर्षों में बदलने में मदद कर सकता है।

मुख्य क्षमताएँ:

• ट्रायल प्लॉट बनाएं ज़ोन मैप पर, और नया ज़ोन मैप बनाते समय ट्रायल स्थानों को पुनः उपयोग करने का विकल्प भी उपलब्ध है

• ट्रायल्स को विज़ुअलाइज़ करें फ़ील्ड पेज पर, जब भी संबंधित ज़ोन मैप चुना जाए

• ज़ोन मैप के साथ मर्ज किए गए ट्रायल्स एक्सपोर्ट करें एक ही उपयोग-योग्य फ़ाइल में

समर्थित ट्रायल डिज़ाइन लेआउट

GeoPard कई ट्रायल डिज़ाइन पैटर्न को सपोर्ट करता है, जिनमें से हर एक खेत के अलग-अलग प्रकार के प्रयोग के लिए उपयुक्त है।

GeoPard अब यह भी सपोर्ट करता है Split-Plot दो-कारक (two-factor) ट्रायल्स के लिए।

इसका उपयोग तब करें जब आप अलग-अलग हाइब्रिड या किस्मों में एक ही रेट दोहराना चाहते हैं।

ट्रायल डिज़ाइन पैरामीटर

GeoPard आपको लचीली सेटिंग्स के साथ ट्रायल लेआउट निर्धारित करने देता है:

ट्रायल पैरामीटर	विवरण
Replications	यह तय करता है कि ट्रीटमेंट सेट कितनी बार दोहराया जाएगा। अधिक रेप्लिकेशन तुलना की गुणवत्ता बढ़ाते हैं और स्थानीय खेत परिवर्तनशीलता के प्रभाव को कम करते हैं।
Angle	ट्रायल लेआउट की दिशा नियंत्रित करता है। इससे प्लॉट या स्ट्रिप को खेत की दिशा, मशीन पथ, या ऑपरेशनल पसंद के साथ मिलाने में मदद मिलती है।
Width	मीटर में हर स्ट्रिप या प्लॉट की चौड़ाई तय करता है। आमतौर पर फील्ड में आसान क्रियान्वयन के लिए इसे उपकरण की कार्य-चौड़ाई के अनुसार रखा जाता है।
Buffer	पास-पास के प्लॉट्स या स्ट्रिप्स के बीच दूरी जोड़ता है। इससे ओवरलैप और ट्रीटमेंट के हस्तक्षेप को कम करने में मदद मिलती है।
Blocks	RCBD जैसे डिज़ाइन में इस्तेमाल होने वाली ब्लॉक संरचना को परिभाषित करता है। हर ब्लॉक में ट्रीटमेंट का पूरा सेट होता है और ट्रायल क्षेत्र में खेत की परिवर्तनशीलता को ध्यान में रखने में मदद करता है।
Treatments	तुलना के लिए ट्रीटमेंट रेट या मान तय करता है, जैसे बुवाई दर, उर्वरक दर, या उत्पाद की खुराक। हर ट्रीटमेंट को सेटअप में सीधे सक्षम, संपादित, रंग-कोड, जोड़ा या हटाया जा सकता है।
Treatment Difference	प्रतिशत के आधार पर किसी केंद्र रेट के आसपास ट्रीटमेंट स्तर जल्दी बनाने देता है। उदाहरण के लिए, 10% सेटिंग आधार मान के चारों ओर समान दूरी पर कम और अधिक ट्रीटमेंट रेट बनाती है।
Shuffle Layout	चुने गए ट्रायल डिज़ाइन के भीतर ट्रीटमेंट की स्थिति को यादृच्छिक बनाता है। इससे स्थान-आधारित पक्षपात कम होता है और तुलना अधिक मज़बूत बनती है।

फार्म व्यू: फ़ील्ड स्टैटिस्टिक्स पैनल और क्विक-एक्शन नेविगेशन

Farm View अब एक समर्पित स्टैटिस्टिक्स पैनल शामिल करता है, जो आपको प्रमुख फ़ील्ड मीट्रिक्स तक तुरंत पहुँच देता है: क्षेत्रफल, औसत, न्यूनतम, अधिकतम, सापेक्ष परिवर्तनशीलता (वैरिएशन गुणांक, CV%), और Heterogeneity Factor ज़ोन्स के लिए।

इसका उपयोग करें मिट्टी, यील्ड, स्थलाकृति, इमेजरी, और as-applied डेटासेट के बीच खेतों की तुलना करने के लिएऔर जल्दी पहचानें कि सबसे पहले कहाँ सर्वे, इनपुट निर्णय, और अगले कदमों पर ध्यान देना है।

पैनल में सीधे क्विक-एक्शन बटन भी शामिल हैं - एक सैंपलिंग प्लान शुरू करें या सीधे जाएँ Create Equation Batch पर - ताकि आप विश्लेषण से कार्रवाई तक पहुँच सकें। जब आपको मैप व्यू की आवश्यकता न हो, तो इसे समेटा (collapsible) जा सकता है ताकि मैप साफ़ रहे।

GeoPard MCP: डेटा-आधारित खेती के लिए AI एजेंट्स

GeoPard MCP GeoPard फील्ड डेटा को MCP-संगत असिस्टेंट्स से जोड़कर डेटा-आधारित खेती के लिए AI-एजेंट वर्कफ़्लो पेश करता है। इससे कृषिविज्ञानी, किसान और उत्पादक AI के जरिए अपने कृषि-वैज्ञानिक और जियोस्पेशियल संदर्भ के साथ सुरक्षित रूप से काम कर सकते हैं, विश्लेषण तेज़ होता है और फ़ील्ड डेटा को कार्रवाई योग्य सिफ़ारिशों में बदलने में मदद मिलती है: शुरुआत से कस्टम लॉजिक कम्पैक्शन-आधारित जुताई निर्णय से अनुकूलित वनस्पति विश्लेषण और यील्ड डेटा सफ़ाई/कैलिब्रेशनतक, और भी बहुत कुछ।

बैच इक्वेशन मैप्स: प्रति-फ़ील्ड पिक्सेल हेडिंग और AB-लाइन सपोर्ट

पर हर फ़ील्ड कार्ड बैच इक्वेशन मैप्स बनाने पेज पर, अब एक "Heading" कंट्रोल है जो एक मैप पॉपअप खोलता है। इसके अंदर, आप पिक्सेल हेडिंग उस विशेष फ़ील्ड के लिए उसी टूल से सेट कर सकते हैं जो सिंगल-फ़ील्ड मोड में उपलब्ध हैं: एक हेडिंग एंगल इनपुट, या एप्लिकेशन लाइन तय करने के लिए ड्रैगेबल A/B पॉइंट्स। जनरेटेड पिक्सेल प्रति फ़ील्ड चुनी गई दिशा का पालन करेंगे।

मैन्युअल रूप से बनाएं: डेटासेट से मास्क्ड डेटा/नो-डेटा ज़ोन जनरेट करें

The मैन्युअल रूप से बनाएं वर्कफ़्लो में अब इंस्ट्रूमेंट पैनल में एक "Create Data Zones" कंट्रोल शामिल है। हाथ से बहुभुज (polygons) बनाने के बजाय, आप किसी मौजूदा डेटासेट को चुन सकते हैं और GeoPard अपने-आप दो ज़ोन बनाता है:

• एक डेटा ज़ोन मास्क जो उन सभी क्षेत्रों को कवर करता है जहाँ माप उपलब्ध हैं (खेत की सीमा तक काटा हुआ)

• एक नो-डेटा ज़ोन मास्क जो खेत के बाकी हिस्से को कवर करता है

यह आंशिक कवरेज वाले डेटासेट, जैसे मिट्टी के नमूने, लैब परिणाम, या as-applied लेयर्स, के साथ काम करते समय उपयोगी है।

The डेटा/नो-डेटा इंस्ट्रूमेंट एक मास्क मोडभी सपोर्ट करता है, जिससे आप हमेशा नया बनाने के बजाय गणना किए गए डेटा ज़ोन्स को मौजूदा ज़ोन्स मैप में मर्ज कर सकते हैं। नया सेंसर कवरेज आने पर खेत प्रबंधन ज़ोन्स को क्रमिक रूप से अपडेट करने के लिए उपयोगी।

इक्वेशन मैप्स में आयताकार पिक्सेल सपोर्ट

इक्वेशन मैप्स अब आयताकार पिक्सेल को सपोर्ट करते हैं जो आपके उपकरण की वास्तविक चौड़ाई और लंबाई से मेल खाते हैं। GeoPard इंटरफ़ेस स्पष्ट रूप से दिखाता है कि आपके उपकरण की चौड़ाई और लंबाई कहाँ दर्ज करनी है।

मैप से सीधे Planet इमेजरी ऑर्डर करें

ऑर्डर करना Planet इमेजरी अब तेज़ है। पहले यह तीन-बिंदु मेनू में छुपा हुआ था, लेकिन अब ऑर्डर विकल्प अधिग्रहण तिथि के पास एक कार्ट आइकन है - खेत व्यू से सीधे ऑर्डर करने के लिए एक क्लिक।

रोमानियाई भाषा सपोर्ट

GeoPard प्लेटफ़ॉर्म अब पूरी तरह से रोमानियाई 🇷🇴 में उपलब्ध है। सभी इंटरफ़ेस तत्व, लेबल और नेविगेशन स्थानीयकृत कर दिए गए हैं। उपयोगकर्ता User Settings मेनू से रोमानियाई चुन सकते हैं।

GeoPard Settings पेज पूरी तरह रोमानियाई में दिखाया गया है, और Personalization सेक्शन में भाषा "Română" सेट है।

छोटे खेतों के लिए बेहतर ज़ोन वर्गीकरण

10 हेक्टेयर से छोटे खेतों पर ज़ोन वर्गीकरण अब सटीक, उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम देता है - एल्गोरिथ्म को छोटे प्लॉट्स पर कम पिक्सेल घनत्व को बेहतर ढंग से संभालने के लिए ट्यून किया गया है।

KML आयात: मल्टी-पॉलीगॉन खेतों के लिए पूर्ण सपोर्ट

कई बहुभुजों से बने खेत (जैसे, सड़क या जलमार्ग से विभाजित) अब एक ही एकीकृत खेत सीमा के रूप में आयात किए जाते हैं।

ट्रिम्बल डिस्प्ले के लिए प्रिस्क्रिप्शन एक्सपोर्ट

प्रिस्क्रिप्शन मैप्स अब फ़ॉर्मेट में एक्सपोर्ट किए जा सकते हैं जो Trimble फ़ील्ड डिस्प्ले के लिए तैयार हैं. पुराने और नए, दोनों डिस्प्ले परिवार समर्थित हैं:

• पुराने डिस्प्ले (CFX-750, FMX, EZ-Guide 500) - के साथ Shapefile एक्सपोर्ट AgGPS/Prescriptions/ फ़ोल्डर संरचना

• GFX डिस्प्ले (GFX-350, GFX-750, GFX-1060, GFX-1260, TMX-2050) - के साथ Shapefile और ISOXML एक्सपोर्ट AgData/Prescriptions/ फ़ोल्डर संरचना

Trimble डिस्प्ले फ़ॉर्मेट चुनें (नए या पुराने मॉनीटर समर्थित हैं)

एक्सपोर्ट विज़ार्ड आपको उपयुक्त डिस्प्ले प्रकार चुनने देता है। जनरेट की गई ZIP हर डिवाइस के लिए आवश्यक सटीक फ़ोल्डर हायरार्की को सुरक्षित रखती है - आपकी USB ड्राइव पर मैन्युअल फ़ाइल पुनर्गठन की ज़रूरत नहीं।

अधिक सटीक यील्ड और as-applied मैप

के लिए प्रोसेसिंग पाइपलाइन यील्ड और as-applied डेटासेट में काफी सुधार किया गया है। GeoPard अब गणितीय इंटरपोलेशन की बजाय ग्रिड-आधारित रास्टराइज़ेशन का उपयोग करता है:

• अधिक सटीक - हर ग्रिड सेल एक वास्तविक सेंसर माप को दर्शाता है, न कि बिंदुओं के बीच का अनुमानित मान

• बेहतर दृश्य संरेखण - ग्रिड मशीन की वास्तविक ड्राइविंग दिशा के अनुसार घूमता है

• तेज़ प्रोसेसिंग - पहले की इंटरपोलेशन विधि की तुलना में काफी तेज़

• अधिक स्थिर - बड़े खेतों पर मेमोरी-खत्म होने वाली त्रुटियों के एक प्रमुख स्रोत को समाप्त करता है

सैटेलाइट इमेजरी: कवरेज आँकड़े अब API के माध्यम से उपलब्ध

सैटेलाइट इमेजरी API अब प्रति-रेंज कवरेज आँकड़े इंडेक्स डेटा के साथ लौटाता है। हर NDVI (या अन्य इंडेक्स) रंग बैंड के लिए, सिस्टम गणना करता है कि खेत के क्षेत्र का कितना प्रतिशत उस रेंज में आता है - केवल cloud-free pixels पर गणना की जाती है।

US फ़ील्ड्स के लिए पूरे साल की सैटेलाइट इमेजरी

सैटेलाइट इमेजरी US किसान खेतों के लिए अब साल के सभी 12 महीनोंमें उपलब्ध है। इससे पूरे वर्ष विश्लेषण संभव होता है, जिसमें कवर क्रॉप मॉनिटरिंग, कटाई के बाद का आकलन, और शुरुआती मौसम की योजना शामिल है - सिर्फ़ पीक ग्रोइंग सीज़न ही नहीं।

बग फ़िक्स और सुधार

• Google Translate ब्राउज़र एक्सटेंशन सक्रिय होने पर वेब ऐप क्रैश को ठीक किया गया।

• Zone Maps पर ज़ोन बॉर्डर के नीचे draw layer रेंडर होने की समस्या ठीक की गई - अब बनाए गए polygons हमेशा ऊपर दिखाई देते हैं।

• Fixed John Deere Operations क्वेरी का विफल होना, जब operation filter में खेतों की संख्या बहुत अधिक थी, ठीक किया गया।

• ज़ोन polygon की सीमाएँ अब पूरी तरह से align होती हैं, और पास-पास के zones के बीच कोई gap नहीं रहता, जिससे हर खेत के लिए साफ़ और भरोसेमंद zone maps सुनिश्चित होते हैं।

• कुछ raster data layers पर टूटी हुई timestamp display को ठीक किया गया।

• ज़ोन मैप clone करते समय interpolation setting के सही तरीके से preserve न होने की समस्या ठीक की गई।

• Fixed Planet इमेजरी कुछ मामलों में cloud-mask coverage filter लागू न होने की समस्या।

• continuous range legend में आखिरी classification bin से maximum value को बाहर रखने की समस्या ठीक की गई।

• Fixed Farm View नामों में year ranges होने पर गलत "Recent Field Potential" map का auto-select होना ठीक किया गया।

• Field assets tree अब datasets को क्रमिक रूप से लोड करता है, जिससे डेटा-भारी खेतों पर initial load time कम हो जाता है।

• Data Layers preview panel अब loading indicator दिखाता है और scrolling के दौरान asset titles को visible रखता है।

• Batch equation map previews अब failure पर अपने-आप retry करते हैं, और loading state का फ़ीडबैक ज़्यादा स्पष्ट होता है।