Analityka oparta na równaniach

Buduj analizy i mapy zaleceń z formuł agronomicznych, korzystając z danych z obrazów, plonów, gleby i maszyn.

Wstęp

GeoPard Equation Analytics oferuje zaawansowane narzędzie, które pozwala stosować teorie matematyczne poprzez Python kod do łączenia zbiorów danych i wyodrębniania wartości. Obsługuje zarówno tryb pojedynczych, jak i wsadowych map równań, umożliwiając skalowanie logiki agronomicznej na tysiące hektarów lub akrów.

Wzory mogą być przydatne do

• Tworzenie map Rx

• Oblicz Efektywność wykorzystania nawozu

• Mapy ROI

• Wykrywanie zmian

• Analiza jakości operacji VR (porównanie wartości docelowej z faktycznie zastosowaną).

• Sprawdź artykuł na blogu Analizy oparte na równaniach w PrecisionAg po więcej przykładów.

Pierwsze równanie: przewodnik krok po kroku (demo interaktywne)

Dla pierwszej Mapy Równania obliczmy całkowitą ilość zastosowanego azotu z trzech wykonanych zabiegów produktu „Kalkamonsalpeter 27”. W tym samouczku przejdziemy przez wszystkie kroki tworzenia mapy i zrozumiemy całkowitą ilość zastosowanego azotu.

Używanie Map Równań w równaniach (sekwencja równań)

Czasami zachodzi potrzeba użycia już obliczonych Map Równań lub Map Stref w równaniu. W GeoPard jest to możliwe, a poniżej znajduje się przewodnik krok po kroku, jak to zrobić.

Przykład sekwencjonowania równań: oblicz NUE na podstawie plonów, białka i danych z aplikacji. Więcej w poście na blogu: Obliczenia NUE z wykorzystaniem warstw danych Grainsensing HarvestLab, plonu i nawożenia faktycznie zastosowanego.

Przykład sekwencjonowania równań -> oblicz efektywność wykorzystania azotu i nadwyżkę