> 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/svn/agronomija/primer-uporabe-variabilni-dusik-vra-za-krompir-za-5-10-visji-pridelek.md).
# Primer uporabe: variabilni dušik (VRA) za krompir za 5–10 % višji pridelek
Uporabite GeoPard s Sentinel-2 RedEdgeChlorophyll za ustvarjanje VRA zemljevidov za dognojevanje z dušikom pri krompirju in povečajte pridelek za 5–10 % ob enaki skupni količini dušika.
**Preberite celotno zgodbo:** [Dosezite 5–10 % višji pridelek krompirja (študija primera)](https://geopard.tech/blog/vk2kgcd5o1-realize-5-10-more-yield-in-potatoes/)
## Povzetek
**Naročnik:** [**Databoerin (NL)**](https://databoerin.nl/) — inovativno svetovalno podjetje za pametno kmetijstvo pod vodstvom **Nicole Bartelds**. Specializirani so za načrte gnojenja krompirja in GeoPard že več let uporabljajo za pripravo **dušika za dognojevanje z variabilno normo** na podlagi **Sentinel-2 RedEdgeChlorophyll** in modela rasti posevka. Poročani rezultati večletnega terenskega dela vključujejo **5–10 % višji pridelek** pri **isti skupni količini N**, bolj enakomeren sklop rastlin ter čistejše in bolj enotno zorenje. Tipičen program uporablja približno**60 % osnovnega N** zgodaj, nato **dognojevanje ob zapiranju vrste** vodeno po na podlagi klorofila ocenjenem odvzemu N.
Optimizirajte **dognojevanje z dušikom** v krompirju z uporabo **Sentinel-2 klorofila (RedEdgeChlorophyll)**, modela rasti posevka in receptur GeoPard VRA (ISOXML). Terenski rezultati, ki jih poroča nizozemsko svetovalno podjetje, kažejo **+5–10 % pridelek** pri **isti skupni količini N**, prerazporejen glede na potrebo.
### Kdaj uporabiti
* Krompir na tleh z **spremenljivo mineralizacijo** ali neenakomerno bujnostjo.
* Pridelovalci/svetovalci/trgovci, ki želijo **prerazporediti N** ob času dognojevanja (zapiranje vrste).
### Vhodni podatki
* **Satelitski posnetki:** Sentinel-2; GeoPard obdela **brezoblačne posnetke v približno enem dnevu**, pri čemer razkrije **RedEdgeChlorophyll**.
* **Meje polj in cone:** iz kmetije/FMS ali ustvarjene v GeoPardu.
* Neobvezno: analize tal, prejšnji pridelek, topografija za kontekst.
### Agronomska logika (krompir, dognojevanje z N)
* **Osnovna aplikacija:** v zgodnji sezoni približno**60%** priporočene doze (gnoj + mineralni N).
* **Dognojevanje ob zapiranju vrste:** uporabite na klorofilu temelječ odvzem N za **dodajanje N samo tam, kjer je potrebno**.
***
### Korak za korakom (potek dela v GeoPard)
1. **Uvoz posnetkov**\
Uporabite najnovejšo **brezoblačno sliko Sentinel-2** . GeoPard zagotovi **RedEdgeChlorophyll** za vsako polje.
2. **Ocenite odvzem N**\
Iz **vsebnosti klorofila** (posredni pokazatelj N v listih) ocenite trenutni odvzem N v primerjavi z **optimalnim odvzemom** iz modela posevka.
3. **Izračunajte razliko**\
Pretvorite vrzel v **spremenljive norme (kg N/ha)** na upravljavsko enoto.
4. **Ustvarite VRA zemljevid. Uporabite** [**Orodje za porazdelitev norm**](/geopard-tutorials/svn/predstavitev-izdelka-spletna-aplikacija/zemljevidi-con-in-analitika/dodeljevanje-variabilnih-odmerkov-v-conah-orodje-za-razporeditev-odmerkov-kmetijskih-inputov.md)\
Nastavite **najmanjše/največje norme** in operativne omejitve, nato **izvozite ISOXML** za trosilnik/terminal.
5. **Izvedite in preverite**\
Izvedite dognojevanje; spremljajte enakomernost sklopa rastlin in kasneje **pridelek**. Uporabite **dejansko izvedeno** + nove posnetke za potrditev.
***
### Izhodi
* **Zemljevid RedEdgeChlorophyll** (posredni pokazatelj N v sklopu rastlin).
* **Receptura za dognojevanje N z variabilno normo** (ISOXML).
* Neobvezno **EVI2** za vizualizacijo razlik, ki jih povzroča sorta, in enakomernosti sklopa rastlin.
### Pričakovani vpliv
* **Pridelek:** poročano **+5–10 %** pri nespremenjeni skupni količini N, zahvaljujoč boljši prostorski razporeditvi.
* **Enakomernost posevka:** bolj enakomeren sklop rastlin → bolj enotna **fitoftora** zaščita in **zorenje**.
***
### Najboljše prakse
* Dognojevanje časovno uskladite **okoli zapiranja vrste**.
* Izločite obračališča/robove; nastavite **spodnje/zgornje meje norm** za varnost stroja.
* Bodite pozorni na [**oblake in sence**](https://geopard.tech/blog/cloud-and-shadow-detection-in-agriculture/); preverite enote (kg/ha).
* Če je mineralizacija gnoja visoka, ohranite konservativne največje norme in potrdite z **testnimi trakovi**.
### Validacija in KPI
* **Enakomernost sklopka rastlin** (posnetki po aplikaciji)
* **Povečanje pridelka** po conah v primerjavi z izhodiščem.
* [**Učinkovitost rabe dušika (NUE)**](/geopard-tutorials/svn/agronomija/ucinkovitost-rabe-dusika-nue-in-privzem-dusika.md) in % površine znotraj ciljnega razpona norme.
***
### Odpravljanje težav
* **Ni nedavnih posnetkov?** Počakajte na naslednji prehod brez oblakov; zemljevid ponovno zaženite.
* **Neenakomerna bujnost zaradi sorte?** Uporabite **EVI2** da ločite vpliv sorte od signala N.
* **Krmilnik zavrne datoteko?** Ponovno izvozite ISOXML; preverite profil terminala in koordinatni sistem.
***
### Pogosta vprašanja
**Kateri indeks se uporablja?**\
**RedEdgeChlorophyll** za stanje N; **EVI2** za bujnost/razlike med sortami.
**Koliko osnovnega N in koliko dognojevanja?**\
Tipičen vzorec v tem poteku dela: približno**60 % osnovnega**, preostanek ob dognojevanju na podlagi klorofila.
**Kakšno povečanje pričakovati?**\
Navedene izkušnje s polja: **+5–10 % pridelek** pri isti skupni količini N, prerazporejeni. Rezultati se razlikujejo.
***
#### Pripis
Primer uporabe prilagojen iz projekta z **Databoerin (NL)** z uporabo analitike GeoPard za gnojenje krompirja.
---
# 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/svn/agronomija/primer-uporabe-variabilni-dusik-vra-za-krompir-za-5-10-visji-pridelek.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.
