# Dane plonów i analityka zbiorów Użyj GeoPard, aby przekształcić surowe pliki z kombajnu w warstwy plonu gotowe do podejmowania decyzji. ### Typowy przepływ pracy {% stepper %} {% step %} ### Import Wczytaj dane z zbioru z plików shapefile, plików maszynowych lub John Deere. Zacznij od importu plików. Następnie przetwórz, oczyść, skalibruj, uzupełnij luki i wykorzystaj wynik ponownie do zaleceń agrotechnicznych. {% endstep %} {% step %} ### Przetwarzanie Sprawdź atrybuty, jednostki, dopasowanie do pola oraz szczegóły specyficzne dla maszyny. {% endstep %} {% step %} ### Czyszczenie i kalibracja Usuń szum. Skoryguj pasowanie. Dopasuj wartości do wiarygodnych sum. {% endstep %} {% step %} ### Odtwórz luki Użyj syntetycznego plonu tam, gdzie rejestracja jest brakująca lub niepełna. {% endstep %} {% step %} ### Tworzenie zaleceń Twórz strefy, równania i przepływy pracy rentowności na podstawie oczyszczonego plonu. {% endstep %} {% step %} ### Udostępnianie wyników Wyślij warstwy pochodne z plonu i zalecenia do John Deere Ops Center. {% endstep %} {% endstepper %} ### 1. Import danych o plonie GeoPard obsługuje standardowe pliki GIS oraz formaty maszynowe. Typowe dane wejściowe obejmują `shp`, `ISOXML`oraz pliki własnościowe, takie jak `jdl`, `cn1`, `adm`, `dat`i powiązane archiwa maszynowe. Możesz także zaimportować plon bezpośrednio z John Deere Operations Center.
Upload machinery files

Prześlij pliki maszynowe, a GeoPard rozpozna je i przekształci w zbiory danych.

Skorzystaj z tych stron, aby poznać dokładny przebieg: * [Import danych o plonie](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/import-danych-rolnictwa-precyzyjnego/import-danych-plonowych.md) * [Własnościowe formaty maszynowe](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/import-danych-rolnictwa-precyzyjnego/wlasne-formaty-maszyn.md) * [Import z MyJohnDeere](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/import-danych-rolnictwa-precyzyjnego/import-z-myjohndeere.md) ### 2. Przetwarzanie danych o plonie Po imporcie GeoPard powiązuje zbiór danych z polem i udostępnia jego atrybuty zbioru. To etap, na którym należy potwierdzić, że zbiór danych nadaje się do użycia. Najpierw sprawdź te punkty: * główny atrybut plonu jest poprawnie wybrany * jednostki są poprawne i porównywalne * wilgotność, prędkość, szerokość hedera i kierunek jazdy wyglądają wiarygodnie * dane mieszczą się w granicach pola * ślady przejazdów maszyny lub daty zbioru są dostępne, gdy są potrzebne Ta weryfikacja pomaga przed jakimkolwiek czyszczeniem, strefowaniem lub pracą nad równaniami. {% hint style="info" %} Zbiory danych o plonie często zawierają więcej niż jedną przydatną warstwę. Oprócz masy plonu sprawdź wilgotność, suchą masę, prędkość, odległość, kierunek jazdy i zachowanie śladu maszyny. {% endhint %} ### 3. Czyszczenie i kalibracja Surowe pliki plonu często zawierają nawroty, zatrzymania, skoki, nakładanie się przejazdów i wartości spoza pola. GeoPard usuwa te artefakty i kalibruje zbiór danych do późniejszej analizy.
Result after cleaning and calibration

Wynik po czyszczeniu i kalibracji.

Użyj tego, gdy potrzebujesz: * usunąć odstające wartości i szum * przyciąć dane według granicy pola * wyrównać dane z wielu kombajnów lub dni zbioru * skorygować globalne odchylenie przy użyciu znanej średniej lub łącznego plonu * zastosować logikę czyszczenia plonu USDA Otwórz pełny przewodnik tutaj: * [Kalibracja i czyszczenie plonu](/geopard-tutorials/pl/agronomia/kalibracja-i-czyszczenie-plonow.md) {% hint style="warning" %} Użyj **kalibracji po śladzie** gdy pasy pojawiają się z powodu wielu maszyn lub dni. Użyj **Kalibracji według średniej lub sumy** gdy sumie z pola można zaufać. {% endhint %} ### 4. Syntetyczne mapy plonu Nie każdy zbiór ma pełną rejestrację plonu. Syntetyczne mapy plonu pomagają, gdy dane są brakujące, częściowe albo nigdy nie zostały zarejestrowane.
Calibrated vs synthetic yield

Porównaj skalibrowany plon z syntetyczną mapą plonu.

Synthetic yield dataset example

Przykład syntetycznego zbioru danych o plonie.

To przydatne, gdy: * starsze kombajny nie miały monitora plonu * zarejestrowano tylko część pola * surowe dane są zbyt uszkodzone, aby ufać im samodzielnie * znany jest tylko średni lub całkowity plon z pola Syntetyczny plon wykorzystuje historyczne zachowanie pola i wzorce teledetekcyjne. Działa także dla **częściowego odtworzenia**. Jeśli jedna część pola ma użyteczne dane ze zbioru, a inna jest brakująca lub zbyt zaszumiona, GeoPard może odtworzyć niepełny obszar i zbudować jeden bardziej kompletny zbiór danych o plonie.
Reconstruct partial harvesting dataset

Odtwórz brakującą część częściowego zbioru danych z żniw.

Czytaj więcej: * [Syntetyczna mapa plonu](/geopard-tutorials/pl/agronomia/syntetyczna-mapa-plonu.md) * [Monitoring satelitarny](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/monitorowanie-satelitarne.md) ### 5. Tworzenie zaleceń na podstawie danych o plonie Oczyszczone dane o plonie to jeden z najsilniejszych inputów do zaleceń i analityki posezonowej. #### Strefy Użyj samego plonu lub połącz go z warstwami glebowymi i warstwami wykonanej aplikacji. To częsta ścieżka dla stref produktywności i planowania zmiennej dawki. Możesz też budować strefowanie na podstawie kilku zbiorów danych o plonie z różnych lat. Typowy przepływ pracy wygląda następująco: * wyczyść i skalibruj każdy zbiór danych o plonie * znormalizuj lub porównaj zbiory danych z różnych lat * uwzględnij syntetyczny plon tam, gdzie brakuje historycznej rejestracji zbioru * połącz wybrane warstwy plonu w jeden przepływ pracy strefowania Przydatne strony: * [Tworzenie mapy stref na podstawie gleby/plonu/danych z wykonanej aplikacji](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/mapy-stref-i-analityka/utworz-mape-stref-na-podstawie-danych-glebowych-plonowych-lub-wykonanych-zabiegow.md) * [Proces tworzenia stref zarządzania polem (stref produktywności)](/geopard-tutorials/pl/agronomia/proces-tworzenia-stref-zarzadzania-polem-stref-produktywnosci.md) * [Porównywanie zbiorów danych o plonie](/geopard-tutorials/pl/agronomia/porownywanie-zbiorow-danych-plonowych.md) #### Równania Użyj plonu w równaniach do obliczeń wynoszenia składników, efektywności, ROI, podobieństwa i własnych analiz. * [Analityka oparta na równaniach](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/analityka-oparta-na-rownaniach.md) * [Analityka równaniowa wsadowa](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/analityka-oparta-na-rownaniach/analityka-rownan-wsadowa.md) * [Efektywność wykorzystania azotu (NUE) i pobranie azotu](/geopard-tutorials/pl/agronomia/efektywnosc-wykorzystania-azotu-nue-i-pobranie-azotu.md) #### Mapy VRA oparte na pobraniu składników pokarmowych Dane o plonie mogą także wspierać przepływy pracy związane z wynoszeniem i pobraniem składników pokarmowych. Jednym z praktycznych przykładów jest budowa mapy azotu z dawką zmienną na podstawie logiki pobrania przez roślinę, a następnie eksport jako recepty gotowej do użycia przez maszynę.
Variable-rate nutrient uptake map example

Przykład mapy VRA opartej na pobraniu składników pokarmowych wyprowadzonym z danych o plonie.

GeoPard może obliczać: * **Pobranie azotu (NU)** * **Efektywność wykorzystania azotu (NUE)** * **Nadwyżka azotu (NS)** Te wyniki pomagają wskazać, gdzie uprawa wyniosła więcej składników, gdzie azot pozostał niewykorzystany oraz gdzie dawki w kolejnym sezonie należy zwiększyć lub zmniejszyć. Skorzystaj z tych materiałów: * [Efektywność wykorzystania azotu (NUE) i pobranie azotu](/geopard-tutorials/pl/agronomia/efektywnosc-wykorzystania-azotu-nue-i-pobranie-azotu.md) * [Przykład użycia: Azot w dawce zmiennej (VRA) dla ziemniaków, aby uzyskać o 5–10% większy plon](/geopard-tutorials/pl/agronomia/przypadek-uzycia-azot-ze-zmienna-dawka-vra-dla-ziemniakow-aby-uzyskac-o-5-10-wiekszy-plon.md) * [Przypisywanie dawek zmiennych w strefach (narzędzie do rozdziału dawek środków rolniczych)](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/mapy-stref-i-analityka/przypisz-zmienne-dawki-w-strefach-narzedzie-dystrybucji-dawek-srodkow-rolniczych.md) #### Mapy zysku Przepływy pracy w stylu map zysku łączą plon, ceny i koszty operacji. Używaj ich, aby zobaczyć różnice w marży wewnątrz tego samego pola, a nie tylko jedną średnią wartość dla całego pola. W przykładzie przepływu pracy dilera we Włoszech GeoPard porównuje plon i rentowność według stref po wykonaniu VRA i ocenie po zbiorze. Najważniejsze wnioski z tego przykładu: * **Strefa 2** miała najwyższy łączny zysk i średni plon. * **Strefa 3** osiągnęła najwyższą produktywność z **20,42 t/ha**. * **Strefa 3** a także zapewniła **1808,14 €/ha** rentowności. * Mapa zysku pokazuje, gdzie marża jest wysoka, a gdzie koszty trudniej odzyskać.
Profit map with high and low margin areas

Mapa zysku z obszarami o wysokiej i niskiej marży.

Źródła: * [Przepływ pracy dilera we Włoszech: John Deere Ops Center - GeoPard - azot VRA - próby - mapy zysku](/geopard-tutorials/pl/agronomia/proces-w-dealerstwie-we-wloszech-john-deere-ops-center-geopard-azot-vra-doswiadczenia-mapy-zysku.md) * [Przedstawiamy mapy zysku GeoPard: krok naprzód w rolnictwie precyzyjnym](https://geopard.tech/blog/introducing-geopards-profit-maps-a-step-forward-in-precision-agriculture/) ### 6. Wyślij dane o plonie do John Deere Ops Center Istnieją trzy praktyczne ścieżki. Po pierwsze, zaimportuj dane ze zbioru z John Deere do GeoPard. Po drugie, wyślij wyniki pochodne z plonu z powrotem do John Deere jako pliki lub warstwy map. Po trzecie, eksportuj przetworzony plon z powrotem jako **dane operacyjne**. Użyj **dane operacyjne** tej ścieżki, gdy chcesz, aby oczyszczony lub skalibrowany zbiór danych zastąpił zbiór widoczny w John Deere Operations Center. Jeśli pole jest już powiązane z John Deere, nowe zasoby GeoPard na tym polu mogą synchronizować się z powrotem do Ops Center.
Export layer to John Deere

Wyślij warstwy GeoPard do John Deere Ops Center.

Skorzystaj z tych stron: * [Import z MyJohnDeere](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/import-danych-rolnictwa-precyzyjnego/import-z-myjohndeere.md) * [6. Eksport map Rx do John Deere Operations Center jako pliki](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/integracja-z-john-deere-operations-center/6.-eksport-map-rx-do-john-deere-operations-center-jako-pliki.md) * [9. Eksport gleby, topografii, danych satelitarnych lub analiz jako warstw map](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/integracja-z-john-deere-operations-center/9.-eksport-gleby-topografii-satelity-lub-analiz-jako-warstwy-mapy.md) {% hint style="info" %} W przypadku pól połączonych z John Deere, GeoPard może również przesyłać przetworzone warstwy z powrotem do Ops Center jako dane operacyjne. Jest to przydatne po czyszczeniu i kalibracji plonu, gdy skorygowany zbiór danych powinien zastąpić oryginalną warstwę operacyjną w John Deere. {% endhint %} ### Powiązane strony * [Porównywanie zbiorów danych o plonie](/geopard-tutorials/pl/agronomia/porownywanie-zbiorow-danych-plonowych.md) * [Wyświetlanie danych o plonie](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-mobilna/przegladanie-danych-plonowych.md) * [Dziennik operacji - śledzenie błędów/importów i analiz](/geopard-tutorials/pl/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/dziennik-operacji-sledzenie-bledow-importow-i-analiz.md) --- # 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/przeglad-produktu-aplikacja-webowa/dane-plonow-i-analityka-zbiorow.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.