> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ru/agronomiya/karty-vra-poseva-i-azota-po-dostupnoi-vlage-i-organicheskomu-veshestvu.md).

# Карты VRA посева и азота по доступной влаге и органическому веществу

Создавайте карты дифференцированного посева и внесения азота, используя доступную влагу в почве (PAW) и органическое вещество (OM), затем экспортируйте их напрямую в John Deere как рабочий план для бесшовного выполнения в поле.

{% hint style="success" %}
Отправной точкой является наличие набора данных Soil Scanner (или эквивалента) с слоями данных по доступной для растений влагоемкости почвы (nutzbare Feldkapazität) и органическому веществу.
{% endhint %}

{% hint style="warning" %}
Ниже приведенные учебные пособия поддерживают несколько языков. Выберите тот, который вам больше подходит, через значок языка <img src="https://3851418964-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FBI5BLx6lztxQTYIHqvsr%2Fimage.png?alt=media&amp;token=0d402011-668e-4a9c-8853-0fb4f56ace99" alt="" data-size="line">.&#x20;
{% endhint %}

## Карта нормы высева (VRA) для кукурузы

Ниже вы найдёте интерактивное *многоязычное* руководство, показывающее, как создать карту нормы высева (VRA) для кукурузы на основе данных о доступной для растений влагоемкости (PAW) из набора данных Soil Scanner.

{% @arcade/embed flowId="TRjxr1Ga4Kxa6WgTeIwx" url="<https://app.arcade.software/share/TRjxr1Ga4Kxa6WgTeIwx>" %}

## Карта VRA для азота вместе с картой высева

Ниже вы найдёте интерактивное *многоязычное* руководство, показывающее, как создать карту VRA для азота для кукурузы на основе данных об органическом веществе (OM) из набора данных Soil Scanner.

{% hint style="success" %}
"Обычно первое внесение азота обеспечивает примерно 40% общей потребности кукурузы в азоте.
{% endhint %}

{% @arcade/embed flowId="lkHGC7G8cdQkIc9ofMkv" url="<https://app.arcade.software/share/lkHGC7G8cdQkIc9ofMkv>" %}

## Отправьте обе карты в одном рабочем плане в John Deere.

Ниже вы найдёте интерактивное *многоязычное* руководство, показывающее, как создать рабочий план John Deere, который содержит и карту высева, и карту азота в одной операции.

{% @arcade/embed flowId="JzY7zlwP6dqWxIE5xWay" url="<https://app.arcade.software/share/JzY7zlwP6dqWxIE5xWay>" %}


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ru/agronomiya/karty-vra-poseva-i-azota-po-dostupnoi-vlage-i-organicheskomu-veshestvu.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

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.