# Podatki o pridelku in analitika žetve

Uporabite GeoPard, da surove datoteke kombajna pretvorite v pridelekove plasti, pripravljene za odločanje.

### Običajen potek dela

{% stepper %}
{% step %}

### Uvoz

Vnesite podatke o žetvi iz shapefileov, strojnih datotek ali John Deere. Začnite z uvozom datotek. Nato obdelajte, očistite, umerite, zapolnite vrzeli in rezultat ponovno uporabite za agronomska priporočila.
{% endstep %}

{% step %}

### Obdelava

Preglejte atribute, enote, ujemanje s poljem in podrobnosti, specifične za stroj.
{% endstep %}

{% step %}

### Čiščenje in umerjanje

Odstranite šum. Popravite progavost. Uskladite vrednosti z zaupanja vrednimi skupnimi količinami.
{% endstep %}

{% step %}

### Obnovitev vrzeli

Uporabite sintetični pridelek tam, kjer je beleženje manjkalo ali je nepopolno.
{% endstep %}

{% step %}

### Priprava priporočil

Iz očiščenega pridelka ustvarite cone, enačbe in delovne tokove za donosnost.
{% endstep %}

{% step %}

### Deljenje izvozov

Pošljite iz pridelka izpeljane plasti in priporočila v John Deere Ops Center.
{% endstep %}
{% endstepper %}

### 1. Uvoz podatkov o pridelku

GeoPard podpira standardne GIS datoteke in strojne formate.

Običajni vhodi vključujejo `shp`, `ISOXML`, ter lastniške datoteke, kot so `jdl`, `cn1`, `adm`, `dat`in sorodne strojne arhive.

Pridelek lahko uvozite tudi neposredno iz John Deere Operations Center.

<figure><img src="https://29491374-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>Naložite strojne datoteke in dovolite GeoPardu, da jih razčleni v nabore podatkov.</p></figcaption></figure>

Za natančen potek uporabite te strani:

* [Uvoz podatkov o pridelku](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/yield-data-import)
* [Lastniški strojni formati](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/machinery-proprietary-formats)
* [Uvoz iz MyJohnDeere](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/import-from-myjohndeere)

### 2. Obdelava podatkov o pridelku

Po uvozu GeoPard poveže nabor podatkov s poljem in prikaže njegove žetvene atribute.

To je faza, ko potrdite, da je nabor podatkov uporaben.

Najprej preverite te točke:

* glavni atribut pridelka je pravilno izbran
* enote so pravilne in primerljive
* vlaga, hitrost, širina reza in smer delovanja so videti smiselni
* podatki se ujemajo z mejo polja
* poti stroja ali datumi žetve so na voljo, kadar so potrebni

Ta pregled pomaga pred kakršnim koli čiščenjem, zoniranjem ali delom z enačbami.

{% hint style="info" %}
Nabori podatkov o pridelku pogosto vsebujejo več kot eno uporabno plast.

Poleg mase pridelka preglejte še vlago, suho snov, hitrost, razdaljo, smer in obnašanje strojne poti.
{% endhint %}

### 3. Čiščenje in umerjanje

Surove datoteke o pridelku pogosto vsebujejo obračanja, postanke, skoke, prekrivanja in vrednosti zunaj polja.

GeoPard te artefakte očisti in nabor podatkov umeri za nadaljnjo analizo.

<figure><img src="https://29491374-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 po čiščenju in umerjanju.</p></figcaption></figure>

Uporabite to, ko morate:

* odstraniti odstopajoče vrednosti in šum
* obrezati podatke po meji polja
* uskladiti več kombajnov ali žetvenih dni
* popraviti splošni odmik z znanim povprečjem ali skupnim pridelkom
* uporabiti USDA logiko čiščenja pridelka

Celoten vodnik odprite tukaj:

* [Umerjanje in čiščenje pridelka](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/yield-calibration-and-cleaning)

{% hint style="warning" %}
Uporabite **umerjanje po poti** kadar progavost izvira iz več strojev ali dni.

Uporabite **Povprečno ali skupno umerjanje** kadar zaupate skupni količini na polju.
{% endhint %}

### 4. Sintetični zemljevidi pridelka

Vsaka žetev nima popolnega beleženja pridelka.

Sintetični zemljevidi pridelka pomagajo, kadar podatki manjkajo, so delni ali nikoli niso bili zabeleženi.

<figure><img src="https://29491374-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>Primerjajte umerjeni pridelek s sintetičnim zemljevidom pridelka.</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://29491374-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>Primer sintetičnega nabora podatkov o pridelku.</p></figcaption></figure>

To je uporabno, kadar:

* starejši kombajni niso imeli merilnika pridelka
* je bil zabeležen le del polja
* so surovi podatki preveč poškodovani, da bi jim sami zaupali
* je znano le povprečje ali skupni pridelek na polju

Sintetični pridelek uporablja zgodovinsko vedenje polja in vzorce daljinskega zaznavanja.

Prav tako deluje za **delno obnovitev**.

Če je en del polja z uporabnimi podatki o žetvi, drug del pa manjka ali je preveč šumen, lahko GeoPard rekonstruira nepopolno območje in izdela en bolj popoln nabor podatkov o pridelku.

<figure><img src="https://29491374-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>Rekonstruirajte manjkajoči del delnega nabora podatkov o žetvi.</p></figcaption></figure>

Preberite več:

* [Sintetični zemljevid pridelka](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/synthetic-yield-map)
* [Satelitsko spremljanje](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/satellite-monitoring)

### 5. Ustvarite priporočila iz podatkov o pridelku

Čisti podatki o pridelku so eden najmočnejših vhodov za predpisne karte in analitiko po sezoni.

#### Cone

Uporabite pridelek sam ali ga združite s talnimi plastmi in plastmi izvedenih aplikacij.

To je pogosta pot za proizvodne cone in načrtovanje spremenljivega odmerka.

Zoniranje lahko ustvarite tudi iz več podatkovnih nizov pridelka skozi različna leta.

Običajen potek dela je:

* očistite in umerite vsak nabor podatkov o pridelku
* normalizirajte ali primerjajte nabore podatkov iz različnih let
* vključite sintetični pridelek tam, kjer zgodovinsko beleženje žetve manjka
* združite izbrane plasti pridelka v en postopek zoniranja

Uporabne strani:

* [Ustvarjanje zemljevida con z uporabo podatkov o tleh/pridelku/izvedenih aplikacijah](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/zones-maps-and-analytics/creating-zones-map-using-soil-yield-as-applied-data)
* [Postopek ustvarjanja upravljavskih con polja (proizvodne cone)](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/field-management-zones-productivity-zones-creation-process)
* [Primerjava naborov podatkov o pridelku](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/comparing-yield-datasets)

#### Enačbe

Uporabite pridelek v enačbah za odstranjevanje, učinkovitost, ROI, podobnost in prilagojeno analitiko.

* [Analitika na osnovi enačb](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/equation-based-analytics)
* [Skupinska analitika enačb](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/equation-based-analytics/batch-equation-analytics)
* [Učinkovitost uporabe dušika (NUE) in privzem dušika](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/nitrogen-use-efficiency-nue-and-nitrogen-uptake)

#### VRA karte na osnovi privzema hranil

Podatki o pridelku lahko podpirajo tudi poteke dela za odvzem hranil in privzem hranil.

En praktičen primer je izdelava karte dušika s spremenljivim odmerkom na podlagi logike privzema posevka, nato pa izvoz kot recept, pripravljen za stroj.

<figure><img src="https://lh4.googleusercontent.com/GlMwn4wfmG_uCEh4YaAY7w8wMmZ-eqdVkS9y8gZr1GFxnS7SJX_oH7njtMadYROdlHRkmsqg69JEGGFl-m02gJhdipOKxaoyohJDuzo5lAdmsx3CEGc3jUbTgaakZZc1ZzL1IThM15urylg81hoYv3Fv_lfHK3Y3iYtNiOBMhEGBzKF_eoyV8QBcJQ" alt="Variable-rate nutrient uptake map example"><figcaption><p>Primer VRA karte na osnovi privzema hranil, izpeljanega iz podatkov o pridelku.</p></figcaption></figure>

GeoPard lahko izračuna:

* **Privzem dušika (NU)**
* **Učinkovitost uporabe dušika (NUE)**
* **Presežek dušika (NS)**

Ti izhodi pomagajo prepoznati, kje je pridelek odvzel več hranil, kje je dušik ostal neizrabljen in kje je treba naslednjo sezono odmerke zvišati ali znižati.

Uporabite te reference:

* [Učinkovitost uporabe dušika (NUE) in privzem dušika](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/nitrogen-use-efficiency-nue-and-nitrogen-uptake)
* [Primer uporabe: dušik s spremenljivim odmerkom (VRA) za krompir za dosego 5–10 % večjega pridelka](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/use-case-variable-rate-nitrogen-vra-for-potatoes-to-realize-5-10-more-yield)
* [Dodeljevanje spremenljivih odmerkov v conah (orodje za porazdelitev stopenj kmetijskih vhodov)](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)

#### Zemljevidi donosnosti

Delovni tokovi v slogu donosnosti združujejo pridelek, cene in stroške opravil.

Uporabite jih, da vidite razlike v marži znotraj istega polja, ne le ene povprečne vrednosti za celotno polje.

V primeru delovnega toka prodajalca v Italiji GeoPard po izvedbi VRA in pregledu žetve primerja pridelek in donosnost po conah.

Ključni poudarki iz tega primera:

* **Cona 2** je imela najvišji skupni dobiček in povprečni pridelek.
* **Cona 3** je dosegla najvišjo produktivnost z **20,42 t/ha**.
* **Cona 3** in prav tako prinesla **1808,14 €/ha** donosnosti.
* Zemljevid donosnosti poudari, kje je marža visoka in kje je stroške težje pokriti.

<figure><img src="https://29491374-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>Zemljevid donosnosti z območji visoke in nizke marže.</p></figcaption></figure>

Reference:

* [Delovni tok prodajalca v Italiji: John Deere Ops Center - GeoPard - VRA dušik - poskusi - zemljevidi donosnosti](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/dealer-workflow-in-italy-john-deere-ops-center-geopard-vra-nitrogen-trials-profit-maps)
* [Predstavitev GeoPardovih zemljevidov donosnosti: korak naprej v preciznem kmetijstvu](https://geopard.tech/blog/introducing-geopards-profit-maps-a-step-forward-in-precision-agriculture/)

### 6. Pošljite podatke o pridelku v John Deere Ops Center

Obstajajo trije praktični načini.

Prvič, uvozite podatke o žetvi iz John Deere v GeoPard.

Drugič, pošljite iz pridelka izpeljane izhode nazaj v John Deere kot datoteke ali plasti zemljevida.

Tretjič, izvozite obdelan pridelek nazaj kot **podatke o izvedbi**.

Uporabite **podatke o izvedbi** pot, kadar želite, da očiščen ali umerjen nabor podatkov nadomesti nabor podatkov, prikazan v John Deere Operations Center.

Če je polje že povezano z John Deere, se lahko novi GeoPardovi elementi na tem polju sinhronizirajo nazaj v Ops Center.

<figure><img src="https://29491374-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>Pošljite GeoPardove plasti v John Deere Ops Center.</p></figcaption></figure>

Uporabite te strani:

* [Uvoz iz MyJohnDeere](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/import/import-from-myjohndeere)
* [6. Izvoz Rx kart v John Deere Operations Center kot datotek](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)
* [9. Izvoz tal, topografije, satelitskih ali analitičnih podatkov kot plasti zemljevida](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" %}
Za polja, povezana z John Deere, lahko GeoPard obdelane plasti tudi potisne nazaj v Ops Center kot operativne podatke.

To je uporabno po čiščenju in umerjanju pridelka, ko naj popravljeni nabor podatkov nadomesti izvirno operativno plast v John Deere.
{% endhint %}

### Sorodne strani

* [Primerjava naborov podatkov o pridelku](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/comparing-yield-datasets)
* [Pregled podatkov o pridelku](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-mobile-app/viewing-yield-data)
* [Dnevnik operacij - sledenje napakam/uvozom in analitiki](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/operations-log-track-errors-imports-and-analytics)