# Mapy siewu o zmiennej dawce (planting) ## Przegląd Mapy siewu o zmiennej dawce (VRS) lub mapy zmiennego siewu są niezbędne do optymalizacji strategii siewu w oparciu o warunki specyficzne dla pola. Skuteczne skonfigurowanie map VRS może znacząco poprawić plonowanie i efektywność wykorzystania zasobów. Ten przewodnik przedstawia główne aspekty i opcje tworzenia skutecznych map VRS z wykorzystaniem narzędzi rolnictwa precyzyjnego GeoPard. Przeczytaj więcej o [zmiennym siewie w blogu GeoPard](https://geopard.tech/blog/variable-rate-seeding-how-does-it-work). ## Opcje konfiguracji map VRS Poniżej przedstawiono kilka zalecanych konfiguracji map VRS: ### **1. Potencjał pola na podstawie wyłącznie obrazów** * **Opis**: użyj historycznych obrazów, aby tworzyć mapy siewu o zmiennej dawce (VRS) w oparciu o [mapy potencjału pola](https://geopard.tech/blog/field-potential-maps-yield-data/). Zautomatyzowany system rekomendacji GeoPard pomaga wskazać lata reprezentatywne. Ponieważ przewidzenie pogody w kolejnym sezonie jest trudne, system kompensuje lata odstające (np. równoważąc lata zbyt suche z zbyt mokrymi), aby zapewnić dokładniejsze rekomendacje. [Zautomatyzowana rekomendacja lat reprezentatywnych przez GeoPard](https://geopard.tech/blog/r8yc32d9jc-multi-year-zones/).

GeoPard automatycznie wybiera obrazy, jednak możesz też wybrać inne obrazy na żądanie

Strefy potencjału pola wykorzystywane do zmiennego siewu, tworzone automatycznie na podstawie wieloletnich obrazów

* **Najlepsze dla:** Scenariusze szybkiego startu, zwłaszcza gdy dostępne są informacje o płodozmianie. Wybieraj lata z tą samą uprawą (np. lata kukurydzy do siewu kukurydzy). ### **2. Potencjał pola na podstawie obrazów, topografii i jasności gleby** * **Opis:** To [podejście wielowarstwowe](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/zones-maps-and-analytics/multi-layer-analytics) uwzględnia obrazy, topografię i [jasność gleby](https://geopard.tech/blog/how-the-soil-brightness-index-enables-sustainable-agriculture/). * **Konfiguracja:** Przypisz ujemną wagę nachyleniu (aby uwzględnić ryzyko erozji) oraz wyższej jasności gleby (co wskazuje na mniejszą zawartość materii organicznej). ### **3. Potencjał pola na podstawie plonu, pobierania/przeskanowania prób glebowych, obrazów, topografii i jasności gleby**

Przykład mapy siewu o zmiennej dawce opartej na przewodności elektrycznej, topografii, plonie i obrazach satelitarnych

* **Opis:** Zintegruj wiele źródeł danych, aby stworzyć kompleksową mapę potencjału pola. * **Kroki:** 1. [**Oczyść i skalibruj dane plonowania**](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/yield-calibration-and-cleaning): zapewnij dokładność historycznych danych o plonach. 2. **Wygeneruj** [**syntetyczne mapy plonów**](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/synthetic-yield-map): jeśli dla poprzednich sezonów brakuje danych o plonie, użyj GeoPard do wygenerowania tych map. Wystarczy tylko plon całkowity lub średni, z dokładnością około 90%. ### **4. Podejście oparte na równaniu do siewu**

Przykład mapy siewu o zmiennej dawce dla soi opartej na zbiorach danych plonów

* **Opis:** [Wykorzystaj niestandardowe wzory](https://geopard.tech/blog/equation-based-analytics-precision/) oraz dowolne dostępne warstwy danych (np. obrazy, topografię, plon, glebę). * **Elastyczność:** Pozwala na konfiguracje dostosowane do konkretnych potrzeb agronomicznych. * Dostępne także w [Batch Equation Analytics](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/equation-based-analytics/batch-equation-analytics) ## Tabela zaleceń dotyczących siewu o zmiennej dawce Poniżej znajduje się obszerna tabela zaleceń siewu dla różnych upraw w wielu krajach. Zalecenia dotyczące obsady podano w nasionach na akr dla USA i Kanady oraz w nasionach na hektar dla pozostałych krajów.
UprawaKrajObsada (nasiona/akr)Obsada (nasiona/hektar)
KukurydzaUSA28,000 - 34,000
Kanada28,000 - 34,000
Ukraina65,000 - 75,000
Brazylia60,000 - 70,000
Australia70,000 - 85,000
Niemcy70,000 - 85,000
Francja70,000 - 85,000
PszenicaUSA1,000,000 - 1,300,000
Kanada1,000,000 - 1,300,000
Ukraina4,000,000 - 5,000,000
Brazylia3,500,000 - 4,500,000
Australia4,000,000 - 5,000,000
Niemcy4,000,000 - 5,000,000
Francja4,000,000 - 5,000,000
SojaUSA140,000 - 180,000
Kanada140,000 - 180,000
Ukraina350,000 - 450,000
Brazylia300,000 - 400,000
Australia350,000 - 450,000
Niemcy350,000 - 450,000
Francja350,000 - 450,000
SłonecznikUSA15,000 - 22,000
Kanada15,000 - 22,000
Ukraina55,000 - 65,000
Brazylia50,000 - 60,000
Australia50,000 - 60,000
Niemcy50,000 - 60,000
Francja50,000 - 60,000
RzepakUSA500,000 - 800,000
Kanada500,000 - 800,000
Ukraina350,000 - 450,000
Brazylia2,200,000 - 3,500,000
Australia1,200,000 - 2,000,000
Niemcy1,200,000 - 2,000,000
Francja1,200,000 - 2,000,000
Trzcina cukrowaUSA8,000 - 12,000
KanadaN/D
UkrainaN/D
Brazylia100,000 - 140,000
Australia100,000 - 140,000
NiemcyN/D
FrancjaN/D
JęczmieńUSA1,000,000 - 1,300,000
Kanada1,000,000 - 1,300,000
Ukraina4,000,000 - 5,000,000
Brazylia3,500,000 - 4,500,000
Australia2,500,000 - 3,200,000
Niemcy4,000,000 - 5,000,000
Francja4,000,000 - 5,000,000
RyżUSA100,000 - 150,000
KanadaN/D
UkrainaN/D
Brazylia400,000 - 600,000
Australia250,000 - 370,000
NiemcyN/D
FrancjaN/D
BawełnaUSA45,000 - 55,000
KanadaN/D
UkrainaN/D
Brazylia100,000 - 120,000
Australia110,000 - 135,000
NiemcyN/D
FrancjaN/D
SorgoUSA40,000 - 60,000
Kanada40,000 - 60,000
Ukraina100,000 - 150,000
Brazylia90,000 - 120,000
Australia100,000 - 150,000
Niemcy100,000 - 150,000
Francja100,000 - 150,000
#### Źródła: Purdue University, University of Illinois Extension, [FAO](https://www.fao.org/), [Embrapa](https://www.embrapa.br/), Department of Agriculture and Fisheries, North Dakota State University, [Alberta Wheat Commission](https://www.albertawheat.com/), [Grains Research and Development Corporation](https://grdc.com.au/), [National Sunflower Association](https://www.sunflowernsa.com/), [Australian Oilseeds Federation](https://www.australianoilseeds.com/), [Canola Council of Canada](https://www.canolacouncil.org/), [USDA](https://www.usda.gov/), [Komisja Europejska - Rolnictwo i rozwój obszarów wiejskich](https://ec.europa.eu/agriculture/index_en) ### Analiza po sezonie Po sezonie uruchom [analizy statystyczne i próbne](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/field-trial-analytics) aby obliczyć mapy plonu i zysku na podstawie danych o plonie. Pomaga to zoptymalizować mapę VRS na kolejny sezon. ### Więcej zastosowań rolnictwa precyzyjnego Skorzystaj z [PDF z przykładami zastosowań GeoPard PrecisionAg](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials#product-overview-and-use-cases) dla przykładów wizualnych i dalszych informacji. ### Jak zacząć Korzystając z zaawansowanych narzędzi i metod GeoPard, możesz zoptymalizować strategie siewu, poprawić plony i wspierać bardziej zrównoważone rolnictwo. Aby zacząć, zarejestruj się bezpłatnie na [app.geopard.tech](https://app.geopard.tech). *** Dzięki integracji tych metod GeoPard pomaga osiągać wydajne i produktywne praktyki rolnicze dzięki precyzyjnym strategiom siewu.