# Proces w dealerstwie we Włoszech: John Deere Ops Center - GeoPard - azot VRA - doświadczenia - mapy zysku W precyzyjnym rolnictwie dokładne dane i zaawansowane analizy są kluczem do mądrzejszych decyzji i zwiększonej wydajności gospodarstwa. W zeszłym roku, [GeoPard Agriculture](https://geopard.tech/) współpracowaliśmy z [John Deere](https://deere.com/) dealerem [Sergio Bassan S.r.l.](https://www.bassan.com/) we Włoszech, aby wspierać lokalnych rolników w ciągu sezonu wegetacyjnego. Oto jak nasza współpraca wpłynęła na pojedyncze pole jako przykład. ## 1. Rozpoczęcie: definiowanie stref produktywności i map VRA Aby przygotować się do sezonu, przeanalizowaliśmy historyczne dane o plonach i trendy wegetacji, aby ocenić profil produktywności pola. Ponieważ topografia była stosunkowo płaska i nie stanowiła ograniczenia, skupiliśmy się na plonach i historycznych wzorcach wegetacji. Dane o plonach zostały bezproblemowo zaimportowane do GeoPard za pomocą [integracji z John Deere Operations Center](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/product-tour-web-app/john-deere-operations-center-integration/john-deere-operations-center-integration/2.-connect-to-johndeere-operations-center). Korzystając z [wielowarstwowego podejścia](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/product-tour-web-app/zones-maps-and-analytics/multi-layer-analytics), podzieliliśmy każde pole na trzy strefy produktywności w oparciu o dane o plonach i historyczną wegetację wykorzystując indeks EVI2 z obrazów satelitarnych. Pozwoliło to rolnikom precyzyjnie dostosować strategie siewu i nawożenia, regulując dawki zgodnie ze zmiennością pola. Aby ocenić wpływ siewu o zmiennej dawce (VRA), wyznaczyliśmy linię doświadczalną przecinającą wszystkie strefy produktywności. To bezpośrednie porównanie pomogło zmierzyć skuteczność siewu VRA w odniesieniu do konwencjonalnego siewu ze stałą dawką.

The GeoPard VRA seeding map for silage corn, with the trial line. — Mapa siewu VRA dla kukurydzy na kiszonkę z wyróżnioną linią doświadczalną.

## 2. Precyzyjne wykonanie: od siewu po aplikację nawozów GeoPard ułatwił bezproblemowe wdrożenie map VRA i zapewnił szczegółowe śledzenie aplikacji w ciągu sezonu. ### Bezproblemowa dostawa i wykonanie map VRA Mapy VRA zostały wysłane bezpośrednio do John Deere Operations Center do wykonania przez maszyny. GeoPard obsługuje wiele formatów eksportu, w tym Shapefile, ISOXML oraz bezpośrednią integrację z John Deere Ops Center, jako pliki, warstwy map i [plany pracy](https://youtu.be/op1o-Y3r6bg). W ciągu sezonu wdrożono kombinację aplikacji o zmiennej dawce (siew, nawożenie azotem) oraz zabiegów ze stałą dawką (doglebowe aplikacje fosforu i potasu przed siewem, jak również kilka zabiegów dokiszania azotem), aby zoptymalizować wydajność upraw i zarządzanie składnikami odżywczymi. ### Śledzenie map wykonanych aplikacji nawozów GeoPard rejestrował i analizował wszystkie dane aplikacyjne, [porównując planowane operacje z wykonanymi](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/agronomy/evaluate-accuracy-of-seeding-application) w celu wykrycia wszelkich rozbieżności, które mogłyby wymagać korekt lub ponownej aplikacji. W ten sposób porównanie docelowych i wykonanych dawek siewu potwierdziło precyzyjne wykonanie bez istotnych niezgodności.

Article content — Porównanie dawki siewu: cel vs wykonane.

## 3. Dostarczanie użytecznych wniosków Analiza pożniwna odgrywa kluczową rolę w uczeniu się na podstawie sezonu i planowaniu kolejnego. ### Czyszczenie i kalibracja danych o plonach Po zakończeniu żniw mapy plonów pojawiają się automatycznie w GeoPard za pośrednictwem integracji z John Deere Operations Center lub mogą być ręcznie przesłane przez interfejs GeoPard. Platforma [kalibruje i oczyszcza dane o plonach z kombajnu](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/agronomy/yield-calibration-and-cleaning), zapewniając wysoką dokładność analiz dla lepszego podejmowania decyzji. Porównania obok siebie wyraźnie pokazują, jak oczyszczanie danych wyostrza analizy i zwiększa ich wiarygodność.

### Zarządzanie azotem Dostęp do wszystkich map wykonanych aplikacji z sezonu umożliwił precyzyjne obliczenie całkowitej aplikacji azotu poprzez zsumowanie wszystkich operacji związanych z azotem. Wskaźnik poboru azotu został określony na podstawie danych o plonach i modeli upraw. Jeśli kombajny są wyposażone w czujniki białka surowego, te dane są uwzględniane w obliczeniach dla jeszcze dokładniejszych wniosków. [Wydajność wykorzystania azotu i nadwyżka](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/agronomy/nitrogen-use-efficiency-and-uptake) były oceniane poprzez porównanie całkowitego wprowadzonego azotu z poborem azotu przez plon, co pomagało optymalizować strategie nawożenia na przyszłe sezony.

### Ocena VRA i prób Dzięki dobrze zdefiniowanym obszarom doświadczalnym wygenerowano dogłębne analizy porównujące wydajność upraw w różnych strefach produktywności. Te wnioski pozwoliły jasno zrozumieć, jak [każda strefa reagowała na siew VRA](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/agronomy/field-trial-analytics), pomagając potwierdzić najlepsze praktyki na przyszłe sezony. Dostarczona mapa prób i tabela danych przedstawiają szczegółową analizę wydajności upraw w czterech odrębnych strefach produktywności, pokazując wpływ siewu o zmiennej dawce (VRA) na plon i rentowność.

VRA and trial results — Wyniki VRA i prób.

### **Kluczowe obserwacje i wnioski** * **Rentowność vs powierzchnia**: Podczas gdy Strefa 2 osiągnęła najwyższy zysk całkowity i średni plon, Strefa 3 wykazała, że mniejsze, bardzo produktywne obszary (20,42 t/ha) mogą generować wysoką rentowność na hektar (€1808,14/ha). * **Wydajność stref**: Mapa pokazuje, że obszary o najwyższych plonach pokrywają się z jaśniejszymi zielonymi strefami produktywności (Strefa 3), co wskazuje na silną reakcję na siew VRA. * **Rozkład zysków**: Strefa 4 (linia doświadczalna), mimo przyzwoitego plonu, osiągnęła niższy zysk całkowity ze względu na mniejszy obszar i prawdopodobnie wyższe koszty nakładów lub niższą efektywność. * **Implikacje na przyszłość**: Te analizy dostarczają opartej na danych podstawy do udoskonalania strategii siewu w przyszłych sezonach, sugerując, że większe inwestycje w bardziej responsywne strefy (jak Strefa 3) mogą zwiększyć ogólną wydajność gospodarstwa. ### Analiza plonów i rentowności Analizując dane o plonach względem rzeczywistych kosztów nakładów, rolnicy uzyskali przejrzystość dotyczącą [ przestrzennych map zysków](https://geopard.tech/blog/introducing-geopards-profit-maps-a-step-forward-in-precision-agriculture/) potężnego narzędzia do oceny rentowności na poziomie podpolowym. Porównanie przychodów z plonów minus koszty zidentyfikowało strefy o wysokiej marży i wskazało obszary wymagające bardziej ukierunkowanych działań.

## 4. Patrząc w przyszłość: co dalej? Bazując na sukcesie tego roku, współpraca z dealerem John Deere Sergio Bassan Italy kontynuuje się w sezonie 2025 z dodatkowymi funkcjami i usprawnionymi operacjami: ### Zautomatyzowane rekomendacje pobierania próbek gleby Inteligentny system GeoPard proponuje optymalne punkty do strefowego pobierania próbek gleby. Aplikacja mobilna GeoPard służy do pobierania próbek i obserwacji w polu.

### Analiza danych z próbek gleby i rekomendacje VRA Gdy [dane glebowe](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/product-tour-web-app/import/soil-data) zostaną zebrane, GeoPard przekształci te informacje w precyzyjne mapy aplikacji nawozów, wskazując receptury o zmiennej dawce dla różnych stref. ### Zautomatyzowana analiza prób i VRA Rolnicy skorzystają z zautomatyzowanego procesu oceny skuteczności swoich strategii VRA i linii doświadczalnych, umożliwiając szybsze i bardziej spójne raportowanie.

### Automatyczne generowanie map zysków Planujemy zautomatyzować mapy rentowności wykorzystując wykonane operacje i inne kluczowe dane, aby optymalizować dochodowość i pomagać w planowaniu kolejnego sezonu ## 5. Wnioski partnera Według naszego partnera **Sergio Bassan Italy**, > „Analizy GeoPard ułatwiły naszemu zespołowi i rolnikom skuteczne korzystanie z narzędzi precyzyjnego rolnictwa. Rzetelne analizy i stałe wsparcie w trakcie sezonu poprawiły planowanie i zarządzanie nakładami. Jesteśmy przekonani, że synergia między naszym działem a GeoPard przyniesie znaczące zmiany i korzyści dla naszych klientów.” \- [Edoardo Pozzato](https://www.linkedin.com/article/edit/7307362147670343682/#), agronom ds. precyzyjnego rolnictwa. ## Końcowe przemyślenia Od definiowania stref produktywności po analizę map plonów i rentowności, nasza współpraca z dealerem John Deere Sergio Bassan Italy pokazuje realne korzyści precyzyjnego rolnictwa. W miarę wprowadzania zautomatyzowanych rekomendacji pobierania próbek gleby i ulepszonych analiz rentowności, dążymy do zwiększenia efektywności i zrównoważenia dla rolników w regionie. ## O firmach [**Sergio Bassan srl**](https://www.bassan.com/it/)**:** W swoich 10 lokalizacjach firma oferuje wybór nowych i używanych maszyn rolniczych, ciągników, kombajnów, rozdrabniaczy, ładowarek teleskopowych, koparek, systemów prowadzenia satelitarnego, sprzętu do uprawy gleby i sianokosów, maszyn do warzywnictwa i winnic, sprzętu ogrodniczego i ciągników, akcesoriów i części zamiennych. Zespół Sergio Bassan składa się z ośmiu techników ds. precyzyjnego rolnictwa, którzy zajmują się doradztwem w zakresie technologii precyzyjnej i pomagają rolnikom doświadczyć jej korzyści bezpośrednio w polu. Dział Precision Ag ma na celu testowanie nowych rozwiązań dla swoich klientów przy jednoczesnym utrzymaniu stałego kontaktu, także zdalnie, aby oferować ciągłe wsparcie. [**GeoPard Agriculture**](https://geopard.tech/)**:** Firma jest na czele technologii precyzyjnego rolnictwa. Specjalizując się w analizie geoprzestrzennej, GeoPard dostarcza rozwiązania przekształcające skomplikowane dane rolnicze w użyteczne wnioski. Ich technologia koncentruje się na optymalizacji różnych aspektów gospodarowania, od analizy gleby po mapy VRA, teledetekcję i analizę danych maszyn rolniczych, wnosząc istotny wkład w rozwój praktyk inteligentnego rolnictwa. --- # 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/pl/agronomia/proces-w-dealerstwie-we-wloszech-john-deere-ops-center-geopard-azot-vra-doswiadczenia-mapy-zysku.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.