> 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/it/agronomia/mappe-di-semina-e-azoto-vra-da-acqua-disponibile-alle-piante-e-sostanza-organica.md).

# Mappe di semina e azoto VRA da acqua disponibile alle piante e sostanza organica

Crea mappe di semina e azoto a dose variabile usando l’Acqua Disponibile per le Piante (PAW) e la Sostanza Organica (OM), poi esportale direttamente a John Deere come Piano di lavoro per un’esecuzione in campo senza interruzioni.

{% hint style="success" %}
Il punto di partenza è disporre di un dataset Soil Scanner (o equivalente) con layer di dati per l'Acqua Disponibile per le Piante (Plant Available Water - PAW, nutzbare Feldkapazität) e la Sostanza Organica.
{% endhint %}

{% hint style="warning" %}
I tutorial qui sotto supportano più lingue. Scegli quello più adatto a te dall'icona della lingua <img src="https://1371939954-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FBI5BLx6lztxQTYIHqvsr%2Fimage.png?alt=media&amp;token=0d402011-668e-4a9c-8853-0fb4f56ace99" alt="" data-size="line">.&#x20;
{% endhint %}

## Mappa VRA di semina per mais

Qui sotto troverai un *multilingue* tutorial che mostra come creare una mappa di semina VRA per il mais basata sui dati di Acqua Disponibile per le Piante (PAW) dal dataset Soil Scanner.

{% @arcade/embed flowId="TRjxr1Ga4Kxa6WgTeIwx" url="<https://app.arcade.software/share/TRjxr1Ga4Kxa6WgTeIwx>" %}

## Mappa VRA di azoto insieme alla mappa di semina

Qui sotto troverai un *multilingue* tutorial che mostra come creare una mappa VRA di azoto per il mais basata sui dati di Sostanza Organica (OM) dal dataset Soil Scanner.

{% hint style="success" %}
"Di solito, la prima applicazione di azoto fornisce circa il 40% del fabbisogno totale di azoto della coltura di mais.
{% endhint %}

{% @arcade/embed flowId="lkHGC7G8cdQkIc9ofMkv" url="<https://app.arcade.software/share/lkHGC7G8cdQkIc9ofMkv>" %}

## Invia entrambe le mappe in un unico piano di lavoro a John Deere.

Qui sotto troverai un *multilingue* tutorial che mostra come creare un Piano di Lavoro John Deere che contenga sia la mappa di semina sia la mappa dell'azoto in un'unica operazione.

{% @arcade/embed flowId="JzY7zlwP6dqWxIE5xWay" url="<https://app.arcade.software/share/JzY7zlwP6dqWxIE5xWay>" %}


---

# 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 by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/it/agronomia/mappe-di-semina-e-azoto-vra-da-acqua-disponibile-alle-piante-e-sostanza-organica.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

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.