> 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/sozdat-zony-tochki-i-marshruty-otbora-pochvy-eksportirovat-kak-kml-i-vypolnit.md). # Создать зоны, точки и маршруты отбора почвы, экспортировать как KML и выполнить Создавайте умные планы отбора почвенных проб в GeoPard, генерируйте точки и маршруты, затем экспортируйте их в мобильное приложение или в формате KML или shapefile. Следуйте этому руководству, чтобы настроить зоны отбора проб почвы, создать точки отбора, построить оптимизированные маршруты и экспортировать план отбора проб. ### Шаг 1: Создайте пространственно локализованные зоны отбора проб почвы * Откройте GeoPard. * Выберите поле, которое хотите проанализировать. * Выберите релевантные слои, чтобы отразить неоднородность поля, например: * Многолетние снимки, чтобы выявить исторические закономерности вегетации * Яркость почвы, чтобы подчеркнуть вариации содержания органического вещества в почве * Уклон, чтобы учесть рельеф поля * Отрегулируйте вес или влияние каждого слоя, чтобы определить зоны, соответствующие характеристикам вашего поля. * Когда всё будет готово, подтвердите и сохраните зоны отбора проб почвы.

### Шаг 2: Сгенерируйте точки отбора проб почвы с помощью алгоритма шаблона N, W, Z или равномерно-удалённого

Умные кластеры и точки отбора проб почвы, созданные в каждой зоне для составного отбора проб

Если вы корпоративный клиент, отправьте запрос в GeoPard на автоматическую генерацию точек. Модуль автоматической генерации точек находится в разработке по состоянию на апрель 2025 года. ### Шаг 3: Сгенерируйте оптимизированный маршрут отбора проб * Экспортируйте точки отбора проб и зоны из GeoPard в совместимом формате, например Shapefile.

Экспортируйте точки отбора проб из GeoPard в совместимом формате (например, Shapefile, GeoJSON).

Откройте экспортированный файл с точками в QGIS: * Загрузите точки отбора проб в QGIS. * Используйте в QGIS **Векторное создание → Точки в путь** алгоритм для создания оптимального маршрута. По состоянию на апрель 2025 года генерация маршрутов в GeoPard всё ещё находится в разработке. ![](https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXc4ScoQ0Xb30GlAISX1hLjFLqt6cNwglKrZF6eHUe5L-67CD31biPn62_QeCosmJl3ba5pYETL2KXHNFfw_SP6JvG4BPnUKco1rjCqK8NDPBFAmZqKdx4Q8HMhVPfSdQsRgiu9qvA?key=465zifvg8GVc-nbLORMwr4WH) * Сохраните оптимизированный маршрут как отдельный слой в QGIS.

### Шаг 4: Экспортируйте маршрут отбора проб в KML или KMZ для полевых работ * Оставаясь в QGIS, экспортируйте оптимизированный маршрут отбора проб: * Щёлкните правой кнопкой мыши по слою оптимизированного маршрута. * Выберите Экспорт → Сохранить объекты как… * Выберите KML/KMZ в качестве формата и сохраните файл.

Используйте поле имени, чтобы чётко подписывать объекты

Ваш рабочий план по отбору проб почвы теперь готов для мобильных навигационных инструментов, таких как Google Earth, или других совместимых полевых GPS-систем.

Экспортированный KML открыт в стороннем KML-проигрывателе

### Мобильное приложение GeoPard для проведения отбора проб Вы также можете продолжить отбор проб в [мобильном приложении GeoPard](/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-mobilnoe-prilozhenie/ustanovite-mobilnoe-prilozhenie-geopard.md).

Отметьте точку отбора проб как выполненную

### Вывод Следуя этим шагам, вы сможете упростить отбор проб почвы — от создания зон до выполнения маршрута. GeoPard помогает командам работать быстрее и делает анализ почвы более стабильным и надёжным. \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \
--- # 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/sozdat-zony-tochki-i-marshruty-otbora-pochvy-eksportirovat-kak-kml-i-vypolnit.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.