🌾उपज डेटा और हार्वेस्ट एनालिटिक्स
GeoPard में हार्वेस्ट उपज डेटा इम्पोर्ट, प्रोसेस, साफ़, बहाल, विश्लेषण, प्रिस्क्रिप्शन बनाना, प्रॉफिट मैप्स, और शेयर करें.
कच्ची हार्वेस्टर फ़ाइलों को निर्णय लेने लायक उपज परतों में बदलने के लिए GeoPard का उपयोग करें।
सामान्य कार्यप्रवाह
1. उपज डेटा आयात करें
GeoPard मानक GIS फ़ाइलों और मशीनरी फ़ॉर्मैट्स को सपोर्ट करता है।
आम इनपुट में शामिल हैं shp, ISOXMLऔर ऐसे मालिकाना फ़ाइलें जैसे jdl, cn1, adm, datऔर संबंधित मशीन आर्काइव।
आप John Deere Operations Center से सीधे उपज भी आयात कर सकते हैं।
सटीक प्रक्रिया के लिए ये पेज देखें:
2. उपज डेटा की प्रोसेसिंग
आयात के बाद, GeoPard डेटासेट को खेत से जोड़ता है और उसके कटाई गुण दिखाता है।
यही वह चरण है जहाँ यह पक्का किया जाता है कि डेटासेट इस्तेमाल करने लायक है।
पहले ये बातें जाँचें:
मुख्य उपज गुण सही चुना गया है
इकाइयाँ सही हैं और आपस में तुलना योग्य हैं
नमी, गति, पट्टी चौड़ाई, और दिशा ठीक लग रहे हैं
डेटा खेत की सीमा में फिट बैठता है
ज़रूरत पड़ने पर मशीन के पथ या कटाई की तारीखें उपलब्ध हैं
यह समीक्षा सफ़ाई, ज़ोनिंग, या समीकरण वाले काम से पहले मदद करती है।
3. सफ़ाई और कैलिब्रेशन
कच्ची उपज फ़ाइलों में अक्सर मोड़, रुकावट, स्पाइक, ओवरलैप, और खेत के बाहर के मान होते हैं।
GeoPard उन गड़बड़ियों को साफ़ करता है और आगे के विश्लेषण के लिए डेटासेट को कैलिब्रेट करता है।
इसे तब उपयोग करें जब आपको चाहिए:
आउटलायर और शोर हटाना
खेत की सीमा से डेटा काटना
एक से ज़्यादा कंबाइन या कटाई के दिनों को मिलाना
ज्ञात औसत या कुल उपज से वैश्विक पक्षपात ठीक करना
USDA उपज सफ़ाई लॉजिक लागू करना
पूरा गाइड यहाँ खोलें:
उपयोग करें पाथवाइज़ कैलिब्रेशन जब पट्टीदारपन कई मशीनों या दिनों की वजह से हो।
उपयोग करें औसत या कुल कैलिब्रेशन जब खेत का कुल भरोसेमंद हो।
4. सिंथेटिक उपज मानचित्र
हर कटाई में उपज की पूरी लॉगिंग नहीं होती।
जब डेटा गायब हो, आंशिक हो, या कभी रिकॉर्ड ही न हुआ हो, तब सिंथेटिक उपज मानचित्र मदद करते हैं।
यह तब उपयोगी है जब:
पुराने हार्वेस्टर में उपज मॉनिटर नहीं था
खेत का सिर्फ़ कुछ हिस्सा ही लॉग हुआ था
कच्चा डेटा इतना खराब है कि उस पर अकेले भरोसा नहीं किया जा सकता
सिर्फ़ खेत की औसत या कुल उपज ही पता है
सिंथेटिक उपज ऐतिहासिक खेत व्यवहार और रिमोट सेंसिंग पैटर्न का उपयोग करती है।
यह इनके लिए भी काम करती है आंशिक बहाली.
अगर खेत के एक हिस्से में इस्तेमाल लायक कटाई डेटा है और दूसरा हिस्सा गायब या बहुत शोर वाला है, तो GeoPard अधूरे हिस्से को पुनर्निर्मित करके एक और पूरा उपज डेटासेट बना सकता है।
और पढ़ें:
5. उपज डेटा से सिफारिशें बनाएं
साफ़ उपज डेटा, प्रिस्क्रिप्शन और सीज़न के बाद के विश्लेषण के लिए सबसे मज़बूत इनपुट में से एक है।
ज़ोन
सिर्फ़ उपज का उपयोग करें या उसे मिट्टी और as-applied परतों के साथ मिलाएँ।
यह उत्पादकता ज़ोन और परिवर्ती दर योजना के लिए आम रास्ता है।
आप कई सालों के उपज डेटासेट से भी ज़ोनिंग बना सकते हैं।
आम कार्यप्रवाह यह है:
हर उपज डेटासेट को साफ़ और कैलिब्रेट करें
अलग-अलग सालों के डेटासेट को सामान्य करें या उनकी तुलना करें
जहाँ ऐतिहासिक कटाई लॉगिंग नहीं है, वहाँ सिंथेटिक उपज शामिल करें
चुनी गई उपज परतों को एक ज़ोनिंग वर्कफ़्लो में जोड़ें
उपयोगी पेज:
समीकरण
उपज को समीकरणों में हटाव, दक्षता, ROI, समानता, और कस्टम विश्लेषण के लिए इस्तेमाल करें।
पोषक तत्व अवशोषण पर आधारित VRA मानचित्र
उपज डेटा पोषक-हटाव और पोषक-अवशोषण वर्कफ़्लो में भी मदद कर सकता है।
एक व्यावहारिक उदाहरण यह है कि फसल के अवशोषण लॉजिक से परिवर्ती दर वाला नाइट्रोजन मानचित्र बनाया जाए, फिर उसे मशीन-तैयार प्रिस्क्रिप्शन के रूप में निर्यात किया जाए।
GeoPard यह गणना कर सकता है:
नाइट्रोजन अवशोषण (NU)
नाइट्रोजन उपयोग दक्षता (NUE)
नाइट्रोजन अधिशेष (NS)
ये आउटपुट दिखाते हैं कि कहाँ फसल ने ज़्यादा पोषक तत्व निकाले, कहाँ नाइट्रोजन इस्तेमाल नहीं हुआ, और अगले सीज़न में दरें कहाँ ऊपर या नीचे करनी चाहिए।
ये संदर्भ देखें:
लाभ मानचित्र
लाभ-आधारित वर्कफ़्लो में उपज, कीमतें, और संचालन लागतें मिलाई जाती हैं।
इनका उपयोग एक ही खेत के अंदर मार्जिन का अंतर देखने के लिए करें, सिर्फ़ खेत की औसत संख्या के लिए नहीं।
इटली वाले डीलर वर्कफ़्लो के उदाहरण में, GeoPard VRA निष्पादन और कटाई समीक्षा के बाद ज़ोन के हिसाब से उपज और लाभप्रदता की तुलना करता है।
उस उदाहरण से मुख्य बातें:
ज़ोन 2 का कुल लाभ और औसत उपज सबसे ज़्यादा थी।
ज़ोन 3 ने सबसे ऊँची उत्पादकता हासिल की 20.42 टन/हेक्टेयर.
ज़ोन 3 और साथ ही दिया €1808.14/हेक्टेयर लाभप्रदता।
लाभ मानचित्र दिखाता है कि कहाँ मार्जिन मज़बूत है और कहाँ लागत वसूल करना मुश्किल है।
संदर्भ:
6. Yield Report से कटाई के नतीजों की पुष्टि करें
कटाई के बाद ज़ोन के प्रदर्शन की पुष्टि करने के लिए Yield Report का उपयोग करें।
उपज की तुलना प्रिस्क्राइब की गई या लागू की गई दरों से करें। उपज प्रतिक्रिया, ज़ोन की अर्थव्यवस्था, और अगले सीज़न की कार्रवाइयों की समीक्षा करें।
7. उपज डेटा John Deere Ops Center को भेजें
इसके तीन व्यावहारिक तरीके हैं।
पहला, John Deere से कटाई डेटा GeoPard में आयात करें।
दूसरा, उपज से बने आउटपुट को फ़ाइलों या मानचित्र परतों के रूप में वापस John Deere को भेजें।
तीसरा, प्रोसेस की गई उपज को इस रूप में एक्सपोर्ट करें संचालन डेटा.
का उपयोग करें संचालन डेटा रास्ते का, जब आप चाहते हैं कि साफ़ या कैलिब्रेट किया गया डेटासेट John Deere Operations Center में दिख रहे डेटासेट की जगह ले ले।
अगर खेत पहले से John Deere से जुड़ा है, तो उस खेत पर नए GeoPard एसेट्स Ops Center में वापस सिंक हो सकते हैं।
ये पेज इस्तेमाल करें:
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