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GeoPard MCP क्षमताएँ

GeoPard MCP के लिए पूरी क्षमता संदर्भ: आपका AI Assistant आपके GeoPard खाते में क्या पढ़ सकता है, विश्लेषण कर सकता है, बना सकता है और निर्यात कर सकता है.

GeoPard MCP क्षमताएँ

GeoPard MCP आपके GeoPard खाते तक अनुमति-आधारित पहुँच देता है। यह आपके असली खेत के डेटा के साथ काम करता है। यह खेत की भिन्नता का विश्लेषण कर सकता है, ऑपरेशनल आउटपुट बना सकता है, और उन्हें मशीनरी तक भेज सकता है।

इसका उपयोग ज़ोन मानचित्र, प्रिस्क्रिप्शन मानचित्र, सैंपलिंग योजनाएँ, और मशीन-तैयार फ़ाइलें बनाने के लिए करें। इससे मैन्युअल तैयारी का समय घटता है, जबकि समीक्षा और मंज़ूरी आपके हाथ में रहती है।

सेटअप के लिए देखें GeoPard MCP कनेक्ट करें और GeoPard MCP कनेक्शन सत्यापित करें.

हर डेटा टूल आपके OAuth सत्र के तहत चलता है। असिस्टेंट को केवल वही खेत, फ़ील्ड, और डेटासेट मिलते हैं जो आपके GeoPard उपयोगकर्ता के लिए उपलब्ध हैं।

क्षमता मानचित्र

समूह
यह क्या करता है

खोज

खेत, फ़ील्ड, और फ़ील्ड डेटा लेयर्स खोजें, जिसमें टोपोग्राफी भी शामिल है

विश्लेषण

वनस्पति आँकड़े, भू-भाग संदर्भ, और कृषि समीकरणों की गणना करें

ज़ोन और VRA

ज़ोन मानचित्र बनाएँ और उत्पाद दरें असाइन करें

उपज डेटा गुणवत्ता

उपज डेटासेट साफ़ करें, कैलिब्रेट करें, और तैयार करें

सैंपलिंग

रूटिंग सहित ग्रिड और ज़ोन-आधारित सैंपलिंग योजनाएँ बनाएँ

एक्सपोर्ट और मशीनरी

फ़ाइलें एक्सपोर्ट करें, John Deere पर भेजें, और WorkPlans बनाएँ

नेविगेशन

दृश्य समीक्षा के लिए सटीक GeoPard दृश्य खोलें

खोज और संदर्भ

असिस्टेंट पहले आपके खेत और फ़ील्ड का संदर्भ तय करता है। इससे हर उत्तर आपके डेटा पर आधारित रहता है।

टूल
उद्देश्य

searchFarms

खेतों की सूची बनाएँ और फ़िल्टर करें

searchFields

खेत, नाम, या फ़िल्टर से फ़ील्ड खोजें

searchSatelliteImages

तारीख़ सीमा के भीतर फ़ील्ड इमेजरी खोजें

searchSoilDatasets

मिट्टी लैब और सेंसर डेटासेट खोजें

searchTopographyDatasets

टोपोग्राफी मानचित्र खोजें: DEM, ढाल, दिशा, हिलशेड, TPI, TRI, और खुरदरापन

searchYieldDatasets

फ़ील्ड और सीजन के आधार पर कटाई डेटासेट खोजें

searchAsAppliedDatasets

मशीनरी के लागू-कार्य रिकॉर्ड खोजें

searchZonesMaps

ज़ोन मानचित्र, ज्योमेट्री, और असाइन की गई दरें खोजें

searchEquationMaps

पहले से बनाए गए समीकरण मानचित्र खोजें

searchSamplingPlans

फ़ील्ड, प्रकार, स्थिति, या ज़ोन मानचित्र के आधार पर योजनाएँ खोजें

searchTrials

दर और किस्म परीक्षण खोजें

searchProvider

John Deere, CNH, और AGCO में संगठन, खेत, फ़ील्ड, और अन्य डेटा लेयर्स खोजें।

प्रोजेक्शन नियंत्रण। खोजें समर्थन करती हैं ids, summary, statisticsऔर पूर्ण प्रोजेक्शंस। सूचियों के लिए संक्षिप्त परिणाम इस्तेमाल करें। पूर्ण विवरण केवल तब माँगें जब ज्योमेट्री या एट्रिब्यूट आँकड़ों की ज़रूरत हो। इससे बड़े खातों पर बार-बार अनुरोध कम होते हैं।

विश्लेषण

किसी भी ज्योमेट्री पर वनस्पति सूचकांक आँकड़े

searchSatelliteImageryByGeometry निर्धारित तारीख़ सीमा में Point, MultiPoint, Polygon, या MultiPolygon पर इंडेक्स आँकड़े गणना करता है। इसका उपयोग किसी संदिग्ध क्षेत्र की जाँच, ज़ोनों की तुलना, या ट्रायल स्ट्रिप्स का आकलन करने के लिए करें।

  • प्रदाता: Sentinel-2, Landsat 4, 5, 7, 8, 9, और Planet।

  • सूचकांक: NDVI, EVI, EVI2, RVI, LAI, OSAVI, SAVI, GNDVI, IPVI, GCI, WDRVI, RCI, SBI, GFPI, NDMI, MSI, CCCI, MCARI, TCARI, MCARI_OSAVI, TCARI_OSAVI, MCARI1, NDWI, NIR, और NDYI।

टोपोग्राफी और भू-भाग

searchTopographyDatasets किसी फ़ील्ड के लिए उपलब्ध भू-भाग लेयर्स खोजता है। इसका उपयोग पानी की चाल, कटाव जोखिम, ठंडे हिस्सों, और उपज पैटर्न को समझाने के लिए करें, जिन्हें केवल इमेजरी नहीं दिखाती।

  • लेयर्स: DEM, ढाल, दिशा, हिलशेड, संयुक्त हिलशेड, TPI, TRI, और खुरदरापन।

  • फ़िल्टर: खेत, फ़ील्ड, विशिष्ट टोपोग्राफी मानचित्र UUID, और स्थिति सहेजा गया, निष्पादित, त्रुटिया रिक्त.

  • प्रोजेक्शंस: ids, summary, statisticsऔर पूर्णअन्य खोजों की तरह।

खेत या फ़ील्ड फ़िल्टर आवश्यक है, क्योंकि टोपोग्राफी मानचित्र फ़ील्ड्स से जुड़े होते हैं।

भू-भाग विशेषताएँ सीधे इसमें जाती हैं generateEquationMap। ढाल को मिट्टी और इमेजरी के साथ मिलाकर चूना और ड्रेनेज का काम रखें, कटाव वाली ऊँची धारों पर बीज दर घटाएँ, या चर जुताई गहराई तय करें। टोपोग्राफी मानचित्र John Deere पर Maps Layers के रूप में भी भेजे जा सकते हैं, ताकि मशीन कैब में संदर्भ मिले।

समीकरण-आधारित कृषि विज्ञान

generateEquationMap कई लेयर्स पर पारदर्शी फ़ॉर्मूले चलाता है और परिणाम को एक मानचित्र के रूप में सहेजता है।

  • इनपुट चर इमेजरी सूचकांक, मिट्टी विशेषताएँ, उपज डेटा, as-applied डेटा, टोपोग्राफी, ज़ोन मानचित्र, और समीकरण मानचित्र इस्तेमाल कर सकते हैं।

  • ड्राई रन डिफ़ॉल्ट रूप से सहीहै। यह निर्माण से पहले नमूना मानों के साथ सिंटैक्स सत्यापित करता है।

  • NumPy समर्थन जैसे फ़ंक्शनों के साथ शर्तीय तर्क सक्षम करता है np.where और np.isnan.

मैन्युअल ग्रिड या AB-line ग्रिड चुनें। AB-line ग्रिड मशीन की कार्य-चौड़ाई, हेडलैंड, सेक्शन, एप्लिकेशन लंबाई, और टर्निंग रेडियस का उपयोग करते हैं। इससे प्रिस्क्रिप्शन वास्तविक खेत संचालन से मेल खाते हैं।

समर्थित उद्देश्य हैं सामान्य, बुवाई, उर्वरीकरण, छिड़कावऔर सिंचाई.

ज्योमेट्री और रास्टर पहुँच

टूल
उद्देश्य

fetchGeoJson

GeoPard WFS URL से GeoJSON FeatureCollection प्राप्त करें

getGeoMapUrls

दृश्य समीक्षा के लिए रेंडर किए गए मानचित्र URLs निकालें

ज़ोन और वैरिएबल रेट

टूल
उद्देश्य

saveZonesMap

Polygon या MultiPolygon ज्योमेट्री से ज़ोन बनाएँ, वैकल्पिक दरों और रंगों के साथ

assignZonesMapRates

मौजूदा मानचित्र में तीन तक उत्पादों की दरें असाइन करें

हर उत्पाद का एक नाम, दर इकाई, और वैकल्पिक प्रति-इकाई मूल्य होता है। एक मानचित्र में MAP, यूरिया, और बीज दरें शामिल हो सकती हैं। समर्थित इकाइयों में मीट्रिक और इम्पीरियल द्रव्यमान, आयतन, बीज गणना, प्रति क्षेत्र मुद्रा, और जुताई गहराई शामिल हैं।

उपज डेटा गुणवत्ता

टूल
उद्देश्य

cleanCalibrateYieldDataset

उपज डेटासेट साफ़ करें और कैलिब्रेट करें

generateSyntheticYieldDataset

जब मापी गई कटाई जानकारी उपलब्ध न हो, तब उपज लेयर बनाएँ

साफ़ करने के विकल्प ऑटो-क्लीनिंग, एट्रिब्यूट min/max फ़िल्टर, सिग्मा फ़िल्टर, और USDA प्रोटोकॉल शामिल हैं। USDA वर्कफ़्लो फसल-विशिष्ट उपज, नमी, गति, समय, स्वाथ, और ओवरलैप सेटिंग्स का समर्थन करता है।

कैलिब्रेशन विकल्प फ़ील्ड औसत या कुल को लक्ष्य बना सकते हैं। वे मानों को तय सीमा में बाँध सकते हैं। वे समायोज्य स्मूदिंग के साथ मशीन पथ के अनुसार कैलिब्रेट भी कर सकते हैं।

सिंथेटिक उपज corn, corn silage, soybeans, wheat, cotton, rice, barley, oats, sorghum, canola, sunflower, rapeseed, और rye को समर्थन देती है। लक्ष्य औसत या कुल, कटाई वर्ष, और तारीख़ तय करें।

उपज साफ़ करने और कैलिब्रेशन के लिए प्री-फ़्लाइट जाँच आवश्यक है। सुधार चलने से पहले डेटासेट आँकड़ों की समीक्षा करें और अस्पष्ट लक्ष्य एट्रिब्यूट की पुष्टि करें।

मिट्टी सैंपलिंग योजनाएँ

generateSamplingPlan बनाता या अपडेट करता है GRID और ZONE फ़ील्ड के लिए योजनाएँ।

  • प्लेसमेंट: GeoPard Core Line, Optimized Coverage, NZ, या W पैटर्न।

  • रूटिंग: ज़ोन-दर-ज़ोन रूटिंग या ज़ोनों के बीच स्मार्ट क्रम।

  • सैंपलिंग: प्रति ज़ोन बिंदु, गहराई, और Core या Composite तकनीकें सेट करें।

Olsen, Bray, Mehlich, DTPA, मृदा कार्बन, मृदा प्रोफ़ाइल नाइट्रेट, नमी, बनावट, पादप ऊतक, दाना सैंपलिंग, स्काउटिंग, सिंचाई जल, और गोबर की खाद सहित विश्लेषण विधियाँ चुनें। लेबल टेम्पलेट्स योजनाओं और लैब सबमिशन को एकसमान रखते हैं।

योजनाएँ अपसर्ट की जाती हैं। असिस्टेंट बिना डुप्लिकेट बनाए मौजूदा पिन या रूट्स समायोजित कर सकता है।

एक्सपोर्ट और मशीनरी

टूल
उद्देश्य

exportData

ज़ोन और समीकरण मानचित्रों को डाउनलोड योग्य आर्काइव के रूप में एक्सपोर्ट करें

exportToJohnDeereAsFiles

एक एक्सपोर्टेड आर्काइव को John Deere Operations Center पर भेजें

exportToJohnDeereAsMapsLayers

GeoPard एंटिटी को Maps Layer के रूप में भेजें

createJohnDeereWorkPlan

एक प्रिस्क्रिप्शन से बुवाई या एप्लिकेशन WorkPlan बनाएँ

importJohnDeereData

GeoPard में एक असिंक्रोनस John Deere आयात शुरू करें

इस रूप में एक्सपोर्ट करें SHAPEFILE_MULTIPOLYGON, SHAPEFILE_POLYGONया ISOXML। ट्रायल प्लॉट ज्योमेट्री को बिना मूल-ज़ोन दरों के ओवरलैप के शामिल किया जा सकता है।

Maps Layers ज़ोन, समीकरण, इमेजरी, मिट्टी, उपज, और टोपोग्राफी का समर्थन करते हैं। इससे ऑपरेटरों को प्रिस्क्रिप्शन के साथ उपयोगी दृश्य संदर्भ मिलता है।

नेविगेशन और सत्र

टूल
उद्देश्य

buildAppUrl

खेत, फ़ील्ड, एसेट ग्रुप, या डेटासेट के लिए डीप लिंक बनाएँ

parseAppUrl

GeoPard ऐप URL से संदर्भ निकालें

clearSession

सत्र डेटा साफ़ करें

डीप लिंक अंतिम समीक्षा में मदद करते हैं। फ़ील्ड ऑपरेशन से पहले GeoPard में ठीक वही मानचित्र खोलें।

सामान्य वर्कफ़्लो

  1. संदर्भ तय करें। खेत और फ़ील्ड खोजें। उपलब्ध लेयर्स की सूची बनाएँ।

  2. भिन्नता का आकलन करें। इंडेक्स आँकड़े गणना करें। मिट्टी, टोपोग्राफी, और उपज आँकड़ों की समीक्षा करें।

  3. प्रिस्क्रिप्शन बनाएँ। एक समीकरण सत्यापित करें। समीकरण मानचित्र या दरों के साथ ज़ोन बनाएँ।

  4. समीक्षा और एक्सपोर्ट। प्रिस्क्रिप्शन मानचित्र जाँचें, फिर उसे एक्सपोर्ट करें या John Deere को भेजें।

  5. कटाई के बाद सीखें। उपज डेटा साफ़ करें। इसे as-applied डेटा से तुलना करें। अगले सीजन का तर्क सुधारें।

यह वर्कफ़्लो इनपुट्स को वहाँ लक्षित करने में मदद करता है जहाँ उनका सबसे अच्छा लाभ मिलता है। यह विश्लेषण और खेत पर क्रियान्वयन के बीच समय भी घटाता है।

उदाहरण प्रॉम्प्ट

  • फ़ील्ड X के लिए, पिछले 60 दिनों के Sentinel-2 NDVI आँकड़े दें। दिखाएँ कि भिन्नता सबसे अधिक कहाँ है।

  • फ़ील्ड X के लिए टोपोग्राफी मानचित्रों की सूची दें। 2025 की कटाई में कम उपज वाली पट्टियों को समझाने के लिए ढाल और TPI का उपयोग करें।

  • NDVI और मृदा कार्बनिक पदार्थ का उपयोग करके नाइट्रोजन समीकरण बनाएँ। इसे सत्यापित करें, फिर 20 m ग्रिड बनाएँ।

  • फ़ील्ड X के लिए चार-ज़ोन उर्वरीकरण मानचित्र बनाएँ। 120, 100, 85, और 70 kg/ha की MAP दरें उपयोग करें। सहेजने से पहले पूर्वावलोकन दिखाएँ।

  • USDA प्रोटोकॉल का उपयोग करके 2025 corn उपज डेटासेट साफ़ करें। कुल को 1,240 tonnes पर कैलिब्रेट करें।

  • प्रति ज़ोन तीन cores, 20 cm गहराई, Mehlich3, और स्मार्ट रूटिंग के साथ ज़ोन-आधारित सैंपलिंग योजना बनाएँ।

  • प्रिस्क्रिप्शन मानचित्र को मेरे John Deere संगठन में WorkPlan के रूप में भेजें।

सुरक्षा-सीमाएँ

  • सीमित पहुँच। OAuth-आधारित पहुँच हर उपयोगकर्ता के अधिकारों का सम्मान करती है।

  • पुष्टि गेट। हानिकारक लिखावट के लिए पूर्वावलोकन और स्पष्ट मंज़ूरी ज़रूरी है।

  • ड्राई रन। मानचित्र बनाने से पहले समीकरण सत्यापित किए जाते हैं।

  • प्री-फ़्लाइट जाँच। उपज सुधारों के लिए समीक्षा किए गए आँकड़े और पुष्टि किए गए एट्रिब्यूट ज़रूरी हैं।

  • आपका डेटा आपका ही रहता है। GeoPard आपके डेटा को reasoning के लिए फ़ॉर्मेट करता है। स्वामित्व और नियंत्रण आपके पास रहता है।

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