> 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/keis-differencirovannoe-vnesenie-azota-vra-na-kartofele-dlya-polucheniya-na-5-10-bolshei-urozhainost.md).
# Кейс: дифференцированное внесение азота (VRA) на картофеле для получения на 5–10% большей урожайности
Используйте GeoPard с Sentinel-2 RedEdgeChlorophyll для создания карт VRA внесения азота по картофелю и увеличьте урожайность на 5–10% при том же общем количестве азота.
**Читайте полную историю:** [Получить на 5–10% больше урожайности картофеля (кейс)](https://geopard.tech/blog/vk2kgcd5o1-realize-5-10-more-yield-in-potatoes/)
## Краткое содержание
**Клиент:** [**Databoerin (NL)**](https://databoerin.nl/) — инновационная консультационная компания по smart-farming под руководством **Nicole Bartelds**. Они специализируются на планах питания картофеля и уже несколько лет используют GeoPard для создания **дифференцированной подкормки азотом в междурядье** на основе **Sentinel-2 RedEdgeChlorophyll** и модели роста культуры. По результатам многолетних полевых работ отмечены **на 5–10% более высокая урожайность** при **том же общем N**, более ровный полог и более чистое, однородное созревание. Типичная схема использует \~**60% основного N** рано, затем **подкормку в междурядье при смыкании рядков** под управлением оценки поглощения N по хлорофиллу.
Оптимизируйте **подкормку азотом в междурядье** в картофеле, используя **хлорофилл Sentinel-2 (RedEdgeChlorophyll)**, модель роста культуры и предписания GeoPard VRA (ISOXML). Полевые результаты, о которых сообщает голландская консалтинговая компания, показывают **+5–10% к урожайности** при **том же общем N**, перераспределённые по потребности.
### Когда использовать
* Картофель на почвах с **неравномерной минерализацией** или неодинаковой силой роста.
* Агрономы/консультанты/дилеры, стремящиеся **перераспределить N** в срок подкормки в междурядье (смыкание рядков).
### Входные данные
* **Спутниковые снимки:** Sentinel-2; GeoPard обрабатывает **снимки без облаков примерно в течение 1 дня**, отображая **RedEdgeChlorophyll**.
* **Границы полей и зоны:** из ФХ/СУФ (FMS) или созданные в GeoPard.
* По желанию: анализ почвы, предыдущая урожайность, рельеф для контекста.
### Агрономическая логика (картофель, подкормка N в междурядье)
* **Основное внесение:** в начале сезона \~**60%** от рекомендуемой дозы (навоз + минеральный N).
* **Подкормка в междурядье при смыкании рядков:** используйте оценку поглощения N по хлорофиллу, чтобы **вносить N только там, где это нужно**.
***
### Пошагово (рабочий процесс GeoPard)
1. **Загрузите снимки**\
Используйте самый свежий **бесплатный от облаков Sentinel-2** сцену. GeoPard предоставляет **RedEdgeChlorophyll** для каждого поля.
2. **Оцените поглощение N**\
По **содержанию хлорофилла** (косвенный показатель N в листьях) оцените текущее поглощение N по сравнению с **оптимальным поглощением** по модели культуры.
3. **Рассчитайте дельту**\
Переведите разницу в **дифференцированные нормы (кг N/га)** по каждому управленческому участку.
4. **Создайте карту VRA. Используйте** [**инструмент распределения норм**](/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/karty-zon-i-analitika/naznachit-normy-vneseniya-po-zonam-instrument-raspredeleniya-norm-agrovkhodov.md)\
Задайте **минимальные/максимальные нормы** и технологические ограничения, затем **экспортируйте ISOXML** для разбрасывателя/терминала.
5. **Внесите и проверьте**\
Выполните подкормку; контролируйте равномерность полога и позже **урожайность**. Используйте **фактически внесённое** + новые снимки для проверки.
***
### Выходные данные
* **Карта RedEdgeChlorophyll** (косвенный показатель N в пологе).
* **Предписание VRA для подкормки N в междурядье** (ISOXML).
* По желанию **EVI2** для визуализации различий, обусловленных сортом, и равномерности полога.
### Ожидаемый эффект
* **Урожайность:** заявлено **+5–10%** при неизменном общем N, благодаря лучшему пространственному распределению.
* **Однородность посева:** более ровный полог → более равномерная **фитофтороз** защита и **созревание**.
***
### Лучшие практики
* Планируйте подкормку в междурядье **в период смыкания рядков**.
* Исключайте разворотные полосы/границы; задавайте **минимальные/максимальные нормы** для безопасности машины.
* Следите за [**облаками и тенями**](https://geopard.tech/blog/cloud-and-shadow-detection-in-agriculture/); проверьте единицы (кг/га).
* Если минерализация навоза высокая, сохраняйте консервативные максимальные нормы и подтверждайте по **контрольным полосам**.
### Проверка и KPI
* **Равномерность полога** (снимки после внесения)
* **Прирост урожайности** по зонам vs. базовый уровень.
* [**Эффективность использования азота (NUE)**](/geopard-tutorials/ru/agronomiya/effektivnost-ispolzovaniya-azota-nue-i-pogloshenie-azota.md) и % площади в целевом диапазоне норм.
***
### Устранение неполадок
* **Нет свежих снимков?** Дождитесь следующего прохода без облаков; перезапустите карту.
* **Пятнистая сила роста из-за сорта?** Используйте **EVI2** чтобы разделить влияние сорта и сигнал N.
* **Контроллер не принимает файл?** Повторно экспортируйте ISOXML; проверьте профиль терминала и систему координат.
***
### FAQ
**Какой индекс используется?**\
**RedEdgeChlorophyll** для оценки статуса N; **EVI2** для контрастов силы роста/сорта.
**Сколько основного N и сколько подкормки в междурядье?**\
Типичная схема в этом рабочем процессе: \~**60% основного**, остаток — в подкормку в междурядье по данным хлорофилла.
**Какой прирост ожидать?**\
Полевой опыт, на который ссылаются: **+5–10% к урожайности** при том же общем N, перераспределённом. Результаты варьируют.
***
#### Атрибуция
Используемый кейс адаптирован из проекта с **Databoerin (NL)** использованием аналитики GeoPard для внесения удобрений в картофеле.
---
# 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/keis-differencirovannoe-vnesenie-azota-vra-na-kartofele-dlya-polucheniya-na-5-10-bolshei-urozhainost.md?ask=&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.
