> 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/in/product-tour-web-app/yield-data-and-harvest-analytics.md).

# उपज डेटा और कटाई विश्लेषण

GeoPard में हार्वेस्ट उपज डेटा इम्पोर्ट, प्रोसेस, साफ़, रिस्टोर, विश्लेषण, प्रिस्क्रिप्शन बनाना, प्रॉफिट मैप और शेयर करना।

कच्ची हार्वेस्टर फ़ाइलों को निर्णय लेने लायक उपज परतों में बदलने के लिए GeoPard का उपयोग करें।

### सामान्य कार्यप्रवाह

{% stepper %}
{% step %}

### आयात करें

शेपफाइल, मशीनरी फ़ाइलों, या John Deere से कटाई का डेटा लाएँ। पहले फ़ाइल आयात करें। फिर प्रोसेस करें, साफ़ करें, कैलिब्रेट करें, खाली जगहें भरें, और नतीजे को कृषि सिफारिशों के लिए फिर से इस्तेमाल करें।
{% endstep %}

{% step %}

### प्रोसेस करें

गुण, इकाइयाँ, खेत से मेल, और मशीन-विशिष्ट विवरण जाँचें।
{% endstep %}

{% step %}

### साफ़ करें और कैलिब्रेट करें

शोर हटाएँ। पट्टीदारपन ठीक करें। मानों को भरोसेमंद कुल से मिलाएँ।
{% endstep %}

{% step %}

### खाली जगहें बहाल करें

जहाँ लॉगिंग नहीं हुई या अधूरी है, वहाँ सिंथेटिक उपज का उपयोग करें।
{% endstep %}

{% step %}

### सिफारिशें बनाएं

साफ़ की गई उपज से ज़ोन, समीकरण, और लाभप्रदता वाले वर्कफ़्लो बनाएं।
{% endstep %}

{% step %}

### आउटपुट साझा करें

उपज से बनी परतें और सिफारिशें John Deere Ops Center पर भेजें।
{% endstep %}
{% endstepper %}

### 1. उपज डेटा आयात करें

GeoPard मानक GIS फ़ाइलों और मशीनरी फ़ॉर्मैट्स को सपोर्ट करता है।

आम इनपुट में शामिल हैं `shp`, `ISOXML`और ऐसे मालिकाना फ़ाइलें जैसे `jdl`, `cn1`, `adm`, `dat`और संबंधित मशीन आर्काइव।

आप John Deere Operations Center से सीधे उपज भी आयात कर सकते हैं।

<figure><img src="https://537187778-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FAyA8wGTgxwgAZsjOhlmz%2Fimage.png?alt=media&amp;token=0aeed3da-5098-404c-a881-2025f690f4bd" alt="Upload machinery files"><figcaption><p>मशीनरी फ़ाइलें अपलोड करें और GeoPard को उन्हें डेटासेट में बदलने दें।</p></figcaption></figure>

सटीक प्रक्रिया के लिए ये पेज देखें:

* [उपज डेटा आयात](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/import-precision-agriculture-data/yield-data-import.md)
* [मशीनरी के मालिकाना फ़ॉर्मैट्स](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/import-precision-agriculture-data/proprietary.md)
* [MyJohnDeere से आयात करें](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/import-precision-agriculture-data/myjohndeere.md)

### 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।

{% hint style="info" %}
उपज डेटासेट में अक्सर एक से ज़्यादा उपयोगी परतें होती हैं।

उपज मात्रा के अलावा, नमी, सूखा पदार्थ, गति, दूरी, दिशा, और मशीन पथ के व्यवहार को भी जाँचें।
{% endhint %}

### 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।

<figure><img src="https://537187778-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F20oK9gntxkBPLitm5waW%2Fimage.png?alt=media&amp;token=dc4dc121-6e5e-41cf-8d72-515fe882663a" alt="Result after cleaning and calibration"><figcaption><p>सफ़ाई और कैलिब्रेशन के बाद का नतीजा।</p></figcaption></figure>

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:

* [उपज कैलिब्रेशन और सफ़ाई](/geopard-tutorials/in/agronomy/yield-calibration-and-cleaning.md)

{% hint style="warning" %}
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।
{% endhint %}

### 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।

<figure><img src="https://537187778-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FnEKqU70RiQEE0oxNKgls%2Fimage.png?alt=media&amp;token=e779ea7e-dc6b-45d0-8be6-4f320a5d600a" alt="Calibrated vs synthetic yield"><figcaption><p>कैलिब्रेट की गई उपज की तुलना सिंथेटिक उपज मानचित्र से करें।</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://537187778-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2Fz427malsrdHAQOCNjQyh%2Fimage.png?alt=media&amp;token=26a63983-2a7f-48b2-bfc9-3e40a883582a" alt="Synthetic yield dataset example"><figcaption><p>सिंथेटिक उपज डेटासेट का उदाहरण।</p></figcaption></figure>

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।

<figure><img src="https://537187778-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F0seT3f3a7IV3lozI6BSj%2FGeoPard-restoring_partial_yield.gif?alt=media&amp;token=1b6eecac-ac0a-45ff-80ee-26dd89da4a5a" alt="Reconstruct partial harvesting dataset"><figcaption><p>आंशिक कटाई डेटासेट के गायब हिस्से को पुनर्निर्मित करें।</p></figcaption></figure>

और पढ़ें:

* [सिंथेटिक उपज मानचित्र](/geopard-tutorials/in/agronomy/synthetic-yield-map.md)
* [सैटेलाइट मॉनिटरिंग](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/satellite-monitoring.md)

### 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:

* [मिट्टी/उपज/as-applied डेटा का उपयोग करके ज़ोन मानचित्र बनाना](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/zones-maps-and-analytics/as-applied.md)
* [फील्ड मैनेजमेंट ज़ोन (उत्पादकता ज़ोन) बनाने की प्रक्रिया](/geopard-tutorials/in/agronomy/field-management-zones-productivity-zones-creation-process.md)
* [उपज डेटासेट की तुलना](/geopard-tutorials/in/agronomy/comparing-yield-datasets.md)

#### समीकरण

उपज को समीकरणों में हटाव, दक्षता, ROI, समानता, और कस्टम विश्लेषण के लिए इस्तेमाल करें।

* [समीकरण-आधारित विश्लेषण](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/equation-based-analytics.md)
* [बैच समीकरण विश्लेषण](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/equation-based-analytics/batch-equation-analytics.md)
* [नाइट्रोजन उपयोग दक्षता (NUE) और नाइट्रोजन अवशोषण](/geopard-tutorials/in/agronomy/nue.md)

#### 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।

<figure><img src="https://lh4.googleusercontent.com/GlMwn4wfmG_uCEh4YaAY7w8wMmZ-eqdVkS9y8gZr1GFxnS7SJX_oH7njtMadYROdlHRkmsqg69JEGGFl-m02gJhdipOKxaoyohJDuzo5lAdmsx3CEGc3jUbTgaakZZc1ZzL1IThM15urylg81hoYv3Fv_lfHK3Y3iYtNiOBMhEGBzKF_eoyV8QBcJQ" alt="Variable-rate nutrient uptake map example"><figcaption><p>उपज डेटा से निकाले गए पोषक अवशोषण पर आधारित VRA मानचित्र का उदाहरण।</p></figcaption></figure>

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:

* [नाइट्रोजन उपयोग दक्षता (NUE) और नाइट्रोजन अवशोषण](/geopard-tutorials/in/agronomy/nue.md)
* [उपयोग मामला: आलू के लिए परिवर्ती दर नाइट्रोजन (VRA) से 5–10% अधिक उपज कैसे पाएं](/geopard-tutorials/in/agronomy/vra-5-10.md)
* [ज़ोन में परिवर्ती दरें असाइन करें (Ag inputs Rates Distribution Tool)](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/zones-maps-and-analytics/assign-variable-rates-in-zones-ag-input-rates-distribution-tool.md)

#### 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।

<figure><img src="https://537187778-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F47XGTkAERSxGHMsIKxQ6%2F6.png?alt=media&amp;token=557d812b-784f-4d33-a208-157ef4e6ac47" alt="Profit map with high and low margin areas"><figcaption><p>ऊँचे और कम मार्जिन वाले क्षेत्रों का लाभ मानचित्र।</p></figcaption></figure>

संदर्भ:

* [इटली में डीलर वर्कफ़्लो: John Deere Ops Center - GeoPard - VRA नाइट्रोजन - ट्रायल्स - लाभ मानचित्र](/geopard-tutorials/in/agronomy/john-deere-ops-center-geopard-vra-nitrogen-trials-profit-maps.md)
* [GeoPard के लाभ मानचित्र: सटीक कृषि में एक कदम आगे](https://geopard.tech/blog/introducing-geopards-profit-maps-a-step-forward-in-precision-agriculture/)

### 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।

<div><figure><img src="https://537187778-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FjfRXHkaTS72n8EWNW1bc%2Fyield-report-tab.png?alt=media&amp;token=f242bad8-8727-4d0d-99b2-f1432adddab7" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="https://537187778-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FJhUbXX7KIE0yM624ixpO%2Fcompare-by-zones-2.png?alt=media&amp;token=514b76ba-7d6f-455a-b452-6b2136e39124" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

* [उपज रिपोर्ट](/geopard-tutorials/in/agronomy/yield-report.md)

### 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।

<figure><img src="https://537187778-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F8dKxPmUmV4amrPsHjVS2%2FExport%20GeoPard%20Layer%20to%20John%20Deere%20as%20a%20Map%20Layer.png?alt=media&amp;token=97fa981e-9c01-4755-97ba-c30db4cb27ad" alt="Export layer to John Deere"><figcaption><p>GeoPard परतें John Deere Ops Center को भेजें।</p></figcaption></figure>

ये पेज इस्तेमाल करें:

* [MyJohnDeere से आयात करें](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/import-precision-agriculture-data/myjohndeere.md)
* [6. Rx मानचित्रों को फ़ाइलों के रूप में John Deere Operations Center में निर्यात करें](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/john-deere-operations-center/6.-rx-john-deere-operations-center.md)
* [9. मिट्टी, स्थलाकृति, सैटेलाइट, या विश्लेषण को मानचित्र परतों के रूप में निर्यात करें](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/john-deere-operations-center/9.-map-layers.md)

{% hint style="info" %}
John Deere से जुड़े खेतों के लिए, GeoPard प्रोसेस की गई परतों को ऑपरेशनल डेटा के रूप में वापस Ops Center में भी पुश कर सकता है।

यह उपज की सफ़ाई और कैलिब्रेशन के बाद उपयोगी है, जब ठीक किया गया डेटासेट John Deere में मूल ऑपरेशनल परत की जगह लेना चाहिए।
{% endhint %}

### संबंधित पेज

* [उपज डेटासेट की तुलना](/geopard-tutorials/in/agronomy/comparing-yield-datasets.md)
* [उपज डेटा देखना](/geopard-tutorials/in/product-tour-mobile-app/viewing-yield-data.md)
* [ऑपरेशन्स लॉग - त्रुटियाँ/आयात और विश्लेषण ट्रैक करें](/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/operations-log-track-errors-imports-and-analytics.md)


---

# 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 dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/in/product-tour-web-app/yield-data-and-harvest-analytics.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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.