> 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/lva/agronomija/lauka-apsaimniekosanas-zonu-produktivitates-zonu-izveides-process.md).

# Lauka apsaimniekošanas zonu (produktivitātes zonu) izveides process

<figure><img src="/files/c8c2a015a3196be8682c9f10f03952c39a38cf4d" alt="GeoPard Field Management Zones (Productivity Zones) Creation Process"><figcaption><p>GeoPard lauka pārvaldības zonu (produktivitātes zonu) izveides process</p></figcaption></figure>

### 1. Definējiet lauka robežu

Uzzīmējiet vai importējiet lauka kontūru (shp, GeoJSON, mašīnas mākoņdati). Lai sāktu, pietiek ar vienu poligonu.

### 2. Atlasiet datu slāņus

| Datu avots         | Tipiskie slāņi                                                                                                           | Kāpēc tas ir svarīgi                                                |
| ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- |
| **Attālā izpēte**  | Vēsturiskie veģetācijas kompozīti (1988‑2015 un 2016‑2025), no DEM iegūts augstums, slīpums, izliekums                   | Atklāj pastāvīgu augsnes ietekmi un neseno apsaimniekošanas ietekmi |
| **Lauka mērījumi** | Augsnes paraugošanas režģi, augsnes skenera EC, ražas un proteīna kartes, izkliedes/izsējas un mēslojuma darba uzskaites | Piesien zonas pie mērāmās realitātes                                |

Izvēlieties jebkuru kombināciju - GeoPard tos automātiski saliek un izlīdzina.

### 3. Izvēlieties klasterizācijas metodi

* **Telpiski lokalizēta** - veido atsevišķus, kompaktus poligonus (ideāli augsnes paraugošanai un kaļķošanai).
* **Dabiskie robežpunkti** - nosaka maksimālu mainību, lieliski piemērota mainīgai sēklas un N normai.
* **Vienāds laukums** - vienāda izmēra zonas atvieglo joslu izmēģinājumus un statistiku.

### 4. Iestatiet zonu skaitu

Izvēlieties 2‑50 klases. Plašiem pielietojumiem izvēlieties rupjāku dalījumu, detalizētai resursu devu kontrolei — smalkāku.

### 5. Izveidojiet zonu karti

Nospiediet **Izveidot**. Bez mākoņiem veidoti kompozīti nodod datus klasterizācijas dzinējam; jūsu karte būs gatava 30‑60 sekunžu laikā.

### 6. Nepieciešama pielāgošana?

* Pievienojiet vai pārsveriet slāņus
* Pielāgojiet klasterizācijas parametrus
* Ievietojiet saimniecības joslu vai bloku izmēģinājumus

### 7. Pielietojiet agronomiskās formulas vai Izkliedes normu sadales rīku

Pārvērtiet zonas recepšu kartēs ar iebūvētām vai pielāgotām formulām (piem., NUE, P-indekss) vai piešķiriet vienādas/soļu normas Izkliedes sadales rīkā.

### 8. Eksportējiet uz tehniku

Nosūtiet VRA failus vai API uzdevumus tieši uz John Deere Work Planner, Trimble, AGCO, ISO-XML un citām sistēmām. Vienam laukam var saglabāt dažādas zonu kartes sēklai, mēslojumam un augu aizsardzībai.

### 9. Veiciet darbus laukā

Operatori seko receptei; piesaistītās mašīnas reāllaikā straumē uzdevumu statistiku atpakaļ uz GeoPard.

### 10. Precizitātes un efektivitātes aprēķini

Pēc ražas novākšanas GeoPard automātiski saskaņo ražas un izkliedes/izsējas slāņus ar receptēm, nodrošinot ROI, NUE un izmēģinājumu analītiku katrai zonai.

### 11. Labāka nākamās sezonas agronomija

Iegūtie ieskati tieši ieplūst nākamajā zonēšanas ciklā, veicinot nepārtrauktu uzlabojumu.

***

#### Ātrais sākums

1. Importējiet vai uzzīmējiet robežu
2. Atlasiet datu slāņus un klasterizācijas opcijas
3. Izveidojiet zonas
4. Pārskatiet vai pielāgojiet
5. Eksportējiet receptes


---

# 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/lva/agronomija/lauka-apsaimniekosanas-zonu-produktivitates-zonu-izveides-process.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.