# Date de producție și analitice de recoltare

Folosește GeoPard pentru a transforma fișierele brute ale combinelor în straturi de producție gata pentru decizii.

### Flux de lucru tipic

{% stepper %}
{% step %}

### Import

Importă datele de recoltare din shapefile-uri, fișiere de utilaje sau John Deere. Începe cu importul fișierelor. Apoi procesează, curăță, calibrează, completează golurile și reutilizează rezultatul pentru recomandări agronomice.
{% endstep %}

{% step %}

### Procesează

Revizuiește atributele, unitățile, potrivirea cu sola și detaliile specifice utilajului.
{% endstep %}

{% step %}

### Curățare și calibrare

Elimină zgomotul. Corectează dungile. Aliniază valorile la totalurile de încredere.
{% endstep %}

{% step %}

### Restaurarea golurilor

Folosește producția sintetică acolo unde înregistrarea este lipsă sau incompletă.
{% endstep %}

{% step %}

### Construiește recomandări

Creează zone, ecuații și fluxuri de lucru pentru profitabilitate pornind de la producția curățată.
{% endstep %}

{% step %}

### Partajează rezultatele

Trimite straturile derivate din producție și recomandările către John Deere Ops Center.
{% endstep %}
{% endstepper %}

### 1. Importă datele de producție

GeoPard suportă fișiere GIS standard și formate de utilaje.

Intrările tipice includ `shp`, `ISOXML`, și fișiere proprietare precum `jdl`, `cn1`, `adm`, `dat`, precum și arhivele aferente ale utilajelor.

Poți importa producția și direct din John Deere Operations Center.

<figure><img src="https://1279602871-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FAyA8wGTgxwgAZsjOhlmz%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=0aeed3da-5098-404c-a881-2025f690f4bd" alt="Upload machinery files"><figcaption><p>Încarcă fișierele utilajului și lasă GeoPard să le parseze în seturi de date.</p></figcaption></figure>

Folosește aceste pagini pentru fluxul exact:

* [Importul datelor de producție](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/yield-data-import)
* [Formate proprietare ale utilajelor](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/machinery-proprietary-formats)
* [Import din MyJohnDeere](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/import-from-myjohndeere)

### 2. Procesarea datelor de producție

După import, GeoPard leagă setul de date de solă și expune atributele de recoltare.

Aceasta este etapa în care confirmi că setul de date poate fi utilizat.

Verifică mai întâi aceste puncte:

* atributul principal de producție este selectat corect
* unitățile sunt corecte și comparabile
* umiditatea, viteza, lățimea de lucru și direcția de deplasare par rezonabile
* datele se încadrează în limita solei
* traseele utilajului sau datele de recoltare sunt disponibile când este nevoie

Această verificare ajută înainte de orice curățare, zonare sau lucru cu ecuații.

{% hint style="info" %}
Seturile de date de producție conțin adesea mai mult de un strat util.

Pe lângă masa recoltată, analizează umiditatea, substanța uscată, viteza, distanța, direcția și comportamentul traseului utilajului.
{% endhint %}

### 3. Curățare și calibrare

Fișierele brute de producție includ adesea întoarceri, opriri, vârfuri, suprapuneri și valori din afara solei.

GeoPard curăță aceste artefacte și calibrează setul de date pentru analiza ulterioară.

<figure><img src="https://1279602871-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F20oK9gntxkBPLitm5waW%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=dc4dc121-6e5e-41cf-8d72-515fe882663a" alt="Result after cleaning and calibration"><figcaption><p>Rezultat după curățare și calibrare.</p></figcaption></figure>

Folosește acest pas când ai nevoie să:

* elimini valorile aberante și zgomotul
* tai datele după limita solei
* aliniezi mai multe combine sau zile de recoltat
* corectezi abaterea globală folosind media sau totalul de producție cunoscut
* aplici logica USDA de curățare a producției

Deschide ghidul complet aici:

* [Calibrarea și curățarea producției](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/yield-calibration-and-cleaning)

{% hint style="warning" %}
Folosește **calibrarea pe traseu** când dungile provin de la mai multe utilaje sau zile.

Folosește **Calibrarea pe medie sau total** când totalul pe solă este de încredere.
{% endhint %}

### 4. Hărți sintetice de producție

Nu orice recoltare are înregistrare completă a producției.

Hărțile sintetice de producție ajută când datele lipsesc, sunt parțiale sau nu au fost niciodată înregistrate.

<figure><img src="https://1279602871-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FnEKqU70RiQEE0oxNKgls%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=e779ea7e-dc6b-45d0-8be6-4f320a5d600a" alt="Calibrated vs synthetic yield"><figcaption><p>Compară producția calibrată cu o hartă sintetică de producție.</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1279602871-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2Fz427malsrdHAQOCNjQyh%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=26a63983-2a7f-48b2-bfc9-3e40a883582a" alt="Synthetic yield dataset example"><figcaption><p>Exemplu de set de date sintetic de producție.</p></figcaption></figure>

Acest lucru este util când:

* combinele mai vechi nu aveau monitor de producție
* doar o parte din solă a fost înregistrată
* datele brute sunt prea deteriorate ca să poți avea încredere doar în ele
* este cunoscută doar producția medie sau totală pe solă

Producția sintetică folosește comportamentul istoric al solei și modelele de teledetecție.

Funcționează și pentru **restaurare parțială**.

Dacă o parte a solei are date de recoltare utilizabile, iar o altă parte lipsește sau este prea zgomotoasă, GeoPard poate reconstrui zona incompletă și poate crea un set de date de producție mai complet.

<figure><img src="https://1279602871-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F0seT3f3a7IV3lozI6BSj%2FGeoPard-restoring_partial_yield.gif?alt=media&#x26;token=1b6eecac-ac0a-45ff-80ee-26dd89da4a5a" alt="Reconstruct partial harvesting dataset"><figcaption><p>Reconstruiește partea lipsă dintr-un set de date de recoltare parțial.</p></figcaption></figure>

Citește mai mult:

* [Harta sintetică de producție](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/synthetic-yield-map)
* [Monitorizare prin satelit](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/satellite-monitoring)

### 5. Creează recomandări din datele de producție

Datele de producție curățate sunt unul dintre cele mai puternice inputuri pentru prescripții și analize post-sezon.

#### Zone

Folosește doar producția sau combin-o cu straturi de sol și aplicare efectivă.

Aceasta este o cale frecventă pentru zone de productivitate și planificare cu rată variabilă.

Poți construi zonarea și din mai multe seturi de date de producție din ani diferiți.

Fluxul de lucru obișnuit este:

* curăță și calibrează fiecare set de date de producție
* normalizează sau compară seturile de date din ani diferiți
* include producția sintetică acolo unde lipsește înregistrarea istorică a recoltei
* combină straturile de producție selectate într-un singur flux de lucru de zonare

Pagini utile:

* [Crearea hărții de zone folosind date de sol/producție/aplicare efectivă](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/zones-maps-and-analytics/creating-zones-map-using-soil-yield-as-applied-data)
* [Procesul de creare a zonelor de management al solei (zone de productivitate)](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/field-management-zones-productivity-zones-creation-process)
* [Compararea seturilor de date de producție](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/comparing-yield-datasets)

#### Ecuații

Folosește producția în ecuații pentru extragere, eficiență, ROI, similaritate și analize personalizate.

* [Analize bazate pe ecuații](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/equation-based-analytics)
* [Analize de ecuații în lot](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/equation-based-analytics/batch-equation-analytics)
* [Eficiența utilizării azotului (NUE) și absorbția azotului](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/nitrogen-use-efficiency-nue-and-nitrogen-uptake)

#### Hărți VRA bazate pe absorbția nutrienților

Datele de producție pot susține și fluxuri de lucru pentru extragerea și absorbția nutrienților.

Un exemplu practic este construirea unei hărți de azot cu rată variabilă pornind de la logica de absorbție a culturii, apoi exportarea ei ca prescripție gata pentru utilaj.

<figure><img src="https://lh4.googleusercontent.com/GlMwn4wfmG_uCEh4YaAY7w8wMmZ-eqdVkS9y8gZr1GFxnS7SJX_oH7njtMadYROdlHRkmsqg69JEGGFl-m02gJhdipOKxaoyohJDuzo5lAdmsx3CEGc3jUbTgaakZZc1ZzL1IThM15urylg81hoYv3Fv_lfHK3Y3iYtNiOBMhEGBzKF_eoyV8QBcJQ" alt="Variable-rate nutrient uptake map example"><figcaption><p>Exemplu de hartă VRA bazată pe absorbția nutrienților derivată din datele de producție.</p></figcaption></figure>

GeoPard poate calcula:

* **Absorbția azotului (NU)**
* **Eficiența utilizării azotului (NUE)**
* **Surplusul de azot (NS)**

Aceste rezultate ajută la identificarea zonelor unde cultura a extras mai mulți nutrienți, unde azotul a rămas neutilizat și unde ratele din sezonul următor ar trebui crescute sau scăzute.

Folosește aceste referințe:

* [Eficiența utilizării azotului (NUE) și absorbția azotului](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/nitrogen-use-efficiency-nue-and-nitrogen-uptake)
* [Caz de utilizare: azot cu rată variabilă (VRA) pentru cartofi pentru a obține cu 5–10% mai multă producție](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/use-case-variable-rate-nitrogen-vra-for-potatoes-to-realize-5-10-more-yield)
* [Alocă rate variabile în zone (Instrument de distribuție a ratelor pentru inputuri agricole)](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/zones-maps-and-analytics/assign-variable-rates-in-the-zones-ag-inputs-rates-distribution-tool)

#### Hărți de profit

Fluxurile de tip profit combină producția, prețurile și costurile operaționale.

Folosește-le pentru a vedea diferențele de marjă în aceeași solă, nu doar o singură valoare medie pe solă.

În exemplul fluxului pentru dealerul din Italia, GeoPard compară producția și profitabilitatea pe zone după executarea VRA și analiza recoltei.

Concluziile cheie din acel exemplu:

* **Zona 2** a avut cel mai mare profit total și cea mai mare producție medie.
* **Zona 3** a atins cea mai mare productivitate, cu **20,42 t/ha**.
* **Zona 3** și a livrat, de asemenea, **€1808,14/ha** profitabilitate.
* Harta de profit evidențiază unde marja este puternică și unde costurile sunt mai greu de recuperat.

<figure><img src="https://1279602871-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F47XGTkAERSxGHMsIKxQ6%2F6.png?alt=media&#x26;token=557d812b-784f-4d33-a208-157ef4e6ac47" alt="Profit map with high and low margin areas"><figcaption><p>Hartă de profit cu zone cu marjă mare și mică.</p></figcaption></figure>

Referințe:

* [Flux de lucru pentru dealer în Italia: John Deere Ops Center - GeoPard - Azot VRA - Trialuri - Hărți de profit](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/dealer-workflow-in-italy-john-deere-ops-center-geopard-vra-nitrogen-trials-profit-maps)
* [Prezentarea hărților de profit GeoPard: un pas înainte în agricultura de precizie](https://geopard.tech/blog/introducing-geopards-profit-maps-a-step-forward-in-precision-agriculture/)

### 6. Trimite datele de producție către John Deere Ops Center

Există trei căi practice.

Mai întâi, importă datele de recoltare din John Deere în GeoPard.

Apoi, trimite înapoi la John Deere rezultatele derivate din producție, ca fișiere sau straturi de hartă.

În al treilea rând, exportă producția procesată ca **date de operare**.

Folosește **date de operare** calea

când vrei ca setul de date curățat sau calibrat să înlocuiască setul de date vizibil în John Deere Operations Center.

<figure><img src="https://1279602871-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F8dKxPmUmV4amrPsHjVS2%2FExport%20GeoPard%20Layer%20to%20John%20Deere%20as%20a%20Map%20Layer.png?alt=media&#x26;token=97fa981e-9c01-4755-97ba-c30db4cb27ad" alt="Export layer to John Deere"><figcaption><p>Dacă sola este deja legată de John Deere, noile active GeoPard de pe acea solă se pot sincroniza înapoi cu Ops Center.</p></figcaption></figure>

Trimite straturile GeoPard către John Deere Ops Center.

* [Import din MyJohnDeere](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/import-from-myjohndeere)
* [Folosește aceste pagini:](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/john-deere-operations-center-integration/6.-export-rx-maps-to-john-deere-operations-center-as-files)
* [6. Exportă hărți Rx către John Deere Operations Center ca fișiere](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/john-deere-operations-center-integration/9.-export-soil-topography-satellite-or-analytics-as-map-layers)

{% hint style="info" %}
9\. Exportă solul, topografia, satelitul sau analizele ca straturi de hartă

Pentru solele conectate la John Deere, GeoPard poate, de asemenea, să împingă straturile procesate înapoi în Ops Center ca date operaționale.
{% endhint %}

### Pagini conexe

* [Compararea seturilor de date de producție](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/comparing-yield-datasets)
* [Vizualizarea datelor de producție](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-mobile-app/viewing-yield-data)
* [Jurnal de operațiuni - urmărește erorile/importurile și analizele](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/operations-log-track-errors-imports-and-analytics)