# 収量データと収穫解析 GeoPard を使って、生のコンバイン収穫データを意思決定に使える収量レイヤーに変換します。 ### 典型的なワークフロー {% stepper %} {% step %} ### インポート シェープファイル、機械データファイル、または John Deere から収穫データを取り込みます。まずファイルをインポートし、その後に処理、クリーニング、較正、欠損補完を行い、結果を農業上の推奨に再利用します。 {% endstep %} {% step %} ### 処理 属性、単位、圃場への適合、機械固有の詳細を確認します。 {% endstep %} {% step %} ### クリーニングと較正 ノイズを除去し、ストライプ状のムラを補正し、値を信頼できる合計値に合わせます。 {% endstep %} {% step %} ### 欠損を復元 記録が欠けている、または不完全な箇所では合成収量を使用します。 {% endstep %} {% step %} ### 推奨を作成 クリーニング済み収量から、ゾーン、式、収益性のワークフローを作成します。 {% endstep %} {% step %} ### 出力を共有 収量由来のレイヤーと推奨を John Deere Ops Center に送信します。 {% endstep %} {% endstepper %} ### 1. 収量データをインポート GeoPard は標準的な GIS ファイルと機械フォーマットをサポートしています。 一般的な入力には以下が含まれます `shp`, `ISOXML`、および次のような独自ファイル `jdl`, `cn1`, `adm`, `dat`、ならびに関連する機械アーカイブです。 収量は John Deere Operations Center から直接インポートすることもできます。
Upload machinery files

機械ファイルをアップロードすると、GeoPard がそれらをデータセットに解析します。

正確な手順については、以下のページを参照してください。 * [収量データのインポート](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/yield-data-import) * [機械の独自フォーマット](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/machinery-proprietary-formats) * [MyJohnDeere からインポート](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/import-from-myjohndeere) ### 2. 収量データの処理 インポート後、GeoPard はデータセットを圃場に関連付け、収穫属性を表示します。 この段階で、データセットが使用可能かを確認します。 まず次の点を確認します。 * 主収量属性が正しく選択されている * 単位が正しく、比較可能である * 水分、速度、刈幅、進行方向が妥当である * データが圃場境界に適合している * 必要に応じて機械の軌跡や収穫日が利用できる この確認は、クリーニング、ゾーニング、式作成の前に役立ちます。 {% hint style="info" %} 収量データセットには、1 つ以上の有用なレイヤーが含まれていることがよくあります。 収量量だけでなく、水分、乾物、速度、距離、方位、機械の走行パターンも確認してください。 {% endhint %} ### 3. クリーニングと較正 生の収量ファイルには、旋回、停止、スパイク、重複、圃場外の値が含まれることがよくあります。 GeoPard はそれらのアーティファクトを除去し、後続分析のためにデータセットを較正します。
Result after cleaning and calibration

クリーニングと較正後の結果。

次のような場合に使用します。 * 外れ値とノイズを除去する * 圃場境界でデータを切り抜く * 複数台のコンバインや収穫日を揃える * 既知の平均収量または総収量で全体的な偏りを補正する * USDA の収量クリーニングロジックを適用する 完全なガイドはこちらを開いてください。 * [収量の較正とクリーニング](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/yield-calibration-and-cleaning) {% hint style="warning" %} 使用 **走行経路別較正** ストライプ状のムラが複数の機械や日付に起因する場合。 使用 **平均値または総量での較正** 圃場全体の合計が信頼できる場合。 {% endhint %} ### 4. 合成収量マップ すべての収穫で完全な収量ログがあるとは限りません。 合成収量マップは、データが欠けている、部分的である、または記録されていない場合に役立ちます。
Calibrated vs synthetic yield

較正済み収量と合成収量マップを比較します。

Synthetic yield dataset example

合成収量データセットの例。

次のような場合に有効です。 * 古い収穫機には収量モニターがなかった * 圃場の一部しか記録されていない * 生データが損傷しすぎて単独では信頼できない * 圃場の平均収量または総収量しか分からない 合成収量は、過去の圃場挙動とリモートセンシングのパターンを利用します。 また、次の場合にも機能します **部分復元**. 圃場の一部に使える収穫データがあり、別の部分が欠損またはノイズ過多の場合、GeoPard は不完全な領域を再構築し、より完全な収量データセットを作成できます。
Reconstruct partial harvesting dataset

部分的な収穫データセットの欠損部分を再構築します。

さらに読む： * [合成収量マップ](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/synthetic-yield-map) * [衛星モニタリング](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/satellite-monitoring) ### 5. 収量データから推奨を作成 クリーンな収量データは、処方設計やシーズン後分析において最も強力な入力の 1 つです。 #### ゾーン 収量単独で使うか、土壌レイヤーや施用済みレイヤーと組み合わせます。 これは、生産性ゾーンや可変レート設計でよく使われる手法です。 複数年にわたる収量データセットを使ってゾーニングを作成することもできます。 一般的なワークフローは次のとおりです。 * 各収量データセットをクリーニングし、較正する * 異なる年のデータセットを正規化または比較する * 過去の収穫記録がない場合は合成収量を含める * 選択した収量レイヤーを 1 つのゾーニングワークフローに統合する 参考ページ： * [土壌/収量/施用済みデータを使ったゾーンマップの作成](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/zones-maps-and-analytics/creating-zones-map-using-soil-yield-as-applied-data) * [圃場管理ゾーン（生産性ゾーン）の作成プロセス](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/field-management-zones-productivity-zones-creation-process) * [収量データセットの比較](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/comparing-yield-datasets) #### 式 収量を、除去量、効率、ROI、類似度、カスタム分析の式に使います。 * [式ベース分析](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/equation-based-analytics) * [一括式分析](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/equation-based-analytics/batch-equation-analytics) * [窒素利用効率（NUE）と窒素吸収量](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/nitrogen-use-efficiency-nue-and-nitrogen-uptake) #### 養分吸収量に基づく VRA マップ 収量データは、養分除去量や養分吸収量のワークフローにも活用できます。 実用例として、作物の吸収ロジックから可変施用の窒素マップを作成し、それを機械で使える処方箋として書き出す方法があります。
Variable-rate nutrient uptake map example

収量データから導いた養分吸収量に基づく VRA マップの例。

GeoPard で計算できる項目： * **窒素吸収量（NU）** * **窒素利用効率（NUE）** * **窒素超過量（NS）** これらの出力により、作物がどこでより多くの養分を持ち出したか、どこで窒素が未利用だったか、そして次シーズンの施用量をどこで増減すべきかを把握できます。 次の参考資料を使用してください。 * [窒素利用効率（NUE）と窒素吸収量](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/nitrogen-use-efficiency-nue-and-nitrogen-uptake) * [使用例: ジャガイモの可変施用窒素（VRA）で 5〜10% の収量向上を実現](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/use-case-variable-rate-nitrogen-vra-for-potatoes-to-realize-5-10-more-yield) * [ゾーンで可変施用量を割り当てる（農業投入資材レート配分ツール）](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/zones-maps-and-analytics/assign-variable-rates-in-the-zones-ag-inputs-rates-distribution-tool) #### 収益マップ 収益重視のワークフローでは、収量、価格、作業コストを組み合わせます。 これにより、圃場平均の 1 つの数値だけでなく、同じ圃場内の利益差を確認できます。 イタリアの販売店ワークフローの例では、GeoPard は VRA 実施後と収穫レビュー後に、ゾーンごとの収量と収益性を比較しています。 この例からの主なポイント： * **ゾーン 2** が最も高い総利益と平均収量を示しました。 * **ゾーン 3** は次の値で最も高い生産性に達しました。 **20.42 t/ha**. * **ゾーン 3** さらに **€1808.14/ha** の収益性も達成しました。 * 収益マップは、利益率が高い場所と、コスト回収が難しい場所を強調表示します。
Profit map with high and low margin areas

高利益・低利益エリアを示す収益マップ。

参考資料： * [イタリアの販売店ワークフロー: John Deere Ops Center - GeoPard - VRA 窒素 - 試験区 - 収益マップ](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/dealer-workflow-in-italy-john-deere-ops-center-geopard-vra-nitrogen-trials-profit-maps) * [GeoPard の収益マップの紹介: 精密農業の次の一歩](https://geopard.tech/blog/introducing-geopards-profit-maps-a-step-forward-in-precision-agriculture/) ### 6. 収量データを John Deere Ops Center に送信 実用的な方法は 3 つあります。 まず、John Deere から収穫データを GeoPard にインポートします。 次に、収量由来の出力をファイルまたはマップレイヤーとして John Deere に戻します。 第三に、処理済み収量を次の形式で書き出します **作業データ**. 使用 **作業データ** のルートは、クリーニングまたは較正済みデータセットを、John Deere Operations Center に表示されるデータセットと置き換えたい場合に使います。 圃場がすでに John Deere と連携されている場合、その圃場上の新しい GeoPard アセットは Ops Center に同期できます。
Export layer to John Deere

GeoPard レイヤーを John Deere Ops Center に送信します。

次のページを参照してください。 * [MyJohnDeere からインポート](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/import-from-myjohndeere) * [6. Rx マップをファイルとして John Deere Operations Center にエクスポート](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/john-deere-operations-center-integration/6.-export-rx-maps-to-john-deere-operations-center-as-files) * [9. 土壌、地形、衛星、または分析結果をマップレイヤーとしてエクスポート](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/john-deere-operations-center-integration/9.-export-soil-topography-satellite-or-analytics-as-map-layers) {% hint style="info" %} John Deere 連携圃場では、GeoPard は処理済みレイヤーを作業データとして Ops Center に戻すこともできます。 これは、収量のクリーニングと較正後に、補正済みデータセットを John Deere の元の作業レイヤーに置き換えるべき場合に有用です。 {% endhint %} ### 関連ページ * [収量データセットの比較](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/comparing-yield-datasets) * [収量データの表示](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-mobile-app/viewing-yield-data) * [作業ログ - エラー/インポートと分析を追跡](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/operations-log-track-errors-imports-and-analytics)