# 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](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/dtaworimu/dtanorimi.md) * [機械の独自フォーマット](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/dtaworimu/fmatto.md) * [MyJohnDeere からインポート](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/dtaworimu/myjohndeerekararimu.md) ### 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](/geopard-tutorials/jpn/nong-xue/tokurenjingu.md) {% 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](/geopard-tutorials/jpn/nong-xue/mappu-2.md) * [衛星モニタリング](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/monitaringu.md) ### 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](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/znmapputo/dtawotteznmappuwo.md) * [圃場管理ゾーン（生産性ゾーン）の作成プロセス](/geopard-tutorials/jpn/nong-xue/znznnopurosesu.md) * [収量データセットの比較](/geopard-tutorials/jpn/nong-xue/dtasettono.md) #### 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](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/bsuno.md) * [一括式分析](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/bsuno/yi-kuo-shi-jie-xi.md) * [窒素利用効率（NUE）と窒素吸収量](/geopard-tutorials/jpn/nong-xue/nue-to.md) #### 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](/geopard-tutorials/jpn/nong-xue/nue-to.md) * [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](/geopard-tutorials/jpn/nong-xue/jagaimonovrade510nowo.md) * [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）](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/znmapputo/zndertoworiterutsru.md) #### 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](/geopard-tutorials/jpn/nong-xue/itarianowkufur-john-deere-ops-center-geopard-vra-mappu.md) * [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](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/dtaworimu/myjohndeerekararimu.md) * [6. Rx マップをファイルとして John Deere Operations Center にエクスポート](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/john-deere-operations-center-lian-xie/6-rxmappuwofairutoshitejohn-deere-operations-centerheekusupto.md) * [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](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/john-deere-operations-center-lian-xie/9-womappureiytoshiteekusupto.md) {% 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](/geopard-tutorials/jpn/nong-xue/dtasettono.md) * [収量データの表示](/geopard-tutorials/jpn/tsu-mobairuapuri/dtano-1.md) * [作業ログ - エラー/インポートと分析を追跡](/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/rogu-errimitowo.md) --- # Agent Instructions: 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: ``` GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/dtato.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. 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.