> 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/nor/agronomi/lag-soner-punkter-og-ruter-for-jordprovetaking-eksporter-som-kml-og-gjennomfor.md). # Lag soner, punkter og ruter for jordprøvetaking, eksporter som KML og gjennomfør Lag smarte planer for jordprøvetaking i GeoPard, generer punkter og ruter, og eksporter dem deretter i mobilappen eller som KML eller shapefiler. Følg denne veiledningen for å sette opp jordprøvetakingssoner, generere prøvepunkter, lage optimaliserte ruter og eksportere prøvetakingsplanen din. ### Trinn 1: Lag romlig lokaliserte jordprøvetakingssoner * Åpne GeoPard. * Velg skiftet du vil analysere. * Velg relevante lag som gjenspeiler variasjonen i skiftet, for eksempel: * Flerårige bilder, for å fange opp historiske vegetasjonsmønstre * Jordlysstyrke, for å fremheve variasjon i organisk materiale i jorda * Helning, for å få med terrenget i skiftet * Juster vekten eller påvirkningen til hvert lag for å definere soner som passer til skiftets egenskaper. * Når du er fornøyd, bekreft og lagre jordprøvetakingssonene dine.

### Trinn 2: Generer jordprøvepunkter ved hjelp av N-, W-, Z- eller equidistant-mønsteralgoritmen

Smarte jordprøvetakingsklynger og punkter generert i hver sone for sammensatte prøver

Hvis du er enterprise-kunde, send en forespørsel til GeoPard om automatisk punktgenerering. Modulen for automatisk punktgenerering er under utvikling per april 2025. ### Trinn 3: Generer en optimalisert prøvetakingsrute * Eksporter prøvepunktene og sonene dine fra GeoPard i et kompatibelt format, for eksempel en Shapefile.

Eksporter prøvepunktene dine fra GeoPard i et kompatibelt format (f.eks. Shapefile, GeoJSON).

Åpne den eksporterte punktfilen i QGIS: * Last prøvepunktene inn i QGIS. * Bruk QGIS’ **Vektorkonstruksjon → Points to Path** algoritme for å lage den optimale ruten. Per april 2025 er rutegenerering fortsatt under utvikling i GeoPard. ![](https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXc4ScoQ0Xb30GlAISX1hLjFLqt6cNwglKrZF6eHUe5L-67CD31biPn62_QeCosmJl3ba5pYETL2KXHNFfw_SP6JvG4BPnUKco1rjCqK8NDPBFAmZqKdx4Q8HMhVPfSdQsRgiu9qvA?key=465zifvg8GVc-nbLORMwr4WH) * Lagre den optimaliserte ruten som et eget lag i QGIS.

### Trinn 4: Eksporter prøvetakingsruten som KML eller KMZ for feltarbeid * Fortsatt i QGIS, eksporter den optimaliserte prøvetakingsruten din: * Høyreklikk på laget med den optimaliserte ruten. * Velg Eksporter → Lagre objekter som… * Velg KML/KMZ som format og lagre filen.

Bruk navnefeltet for å merke objektene tydelig

Arbeidsplanen for jordprøvetaking er nå klar for mobile navigasjonsverktøy som Google Earth eller andre kompatible GPS-systemer i felt.

Eksportert KML åpnet i en tredjeparts KML-viser

### GeoPard mobilapp for gjennomføring av prøvetaking Du kan også fortsette prøvetakingen i [GeoPard mobilapp](/geopard-tutorials/nor/produktomvisning-mobilapp/installer-geopard-mobilappen.md).

### Avslutning Ved å følge disse trinnene kan du effektivisere jordprøvetakingen fra oppretting av soner til ruteutførelse. GeoPard hjelper team med å jobbe raskere og gjør jordanalysen mer konsekvent og pålitelig. \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \
--- # 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/nor/agronomi/lag-soner-punkter-og-ruter-for-jordprovetaking-eksporter-som-kml-og-gjennomfor.md?ask=&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.