🌾Verim Verileri ve Hasat Analitiği

GeoPard’da hasat verimini içe aktarın, işleyin, temizleyin, geri yükleyin, analiz edin, reçeteler, kârlılık haritaları oluşturun ve paylaşın.

Ham hasatçı dosyalarını karar almaya hazır verim katmanlarına dönüştürmek için GeoPard’ı kullanın.

Tipik iş akışı

1

İçe aktar

Hasat verisini shapefile’lardan, makine dosyalarından veya John Deere’den alın. Dosya içe aktarma ile başlayın. Ardından işleyin, temizleyin, kalibre edin, boşlukları doldurun ve sonucu agronomik öneriler için yeniden kullanın.

2

İşle

Öznitelikleri, birimleri, tarla uyumunu ve makineye özgü ayrıntıları gözden geçirin.

3

Temizle ve kalibre et

Gürültüyü kaldırın. Şeritlenmeyi düzeltin. Değerleri güvenilir toplamlarla hizalayın.

4

Boşlukları geri yükle

Kayıt eksik veya tamamlanmamış olduğunda sentetik verim kullanın.

5

Öneriler oluştur

Temizlenmiş verimden zonlar, denklemler ve kârlılık iş akışları oluşturun.

6

Çıktıları paylaş

Verimden türetilmiş katmanları ve önerileri John Deere Ops Center’a gönderin.

1. Verim verisini içe aktarın

GeoPard standart GIS dosyalarını ve makine formatlarını destekler.

Tipik girişler şunları içerir shp, ISOXMLve ayrıca şu gibi tescilli dosyalar jdl, cn1, adm, datve ilgili makine arşivleri.

Verimi doğrudan John Deere Operations Center’dan da içe aktarabilirsiniz.

Makine dosyalarını yükleyin ve GeoPard’ın bunları veri kümelerine ayrıştırmasına izin verin.

Tam akış için şu sayfaları kullanın:

• Verim Verisi İçe Aktarma

• Makineye Özgü Tescilli Formatlar

• MyJohnDeere’den içe aktar

2. Verim verisinin işlenmesi

İçe aktardıktan sonra GeoPard veri kümesini tarlaya bağlar ve hasat özniteliklerini görüntüler.

Bu aşama, veri kümesinin kullanılabilir olduğunu doğrulama aşamasıdır.

Önce şu noktaları kontrol edin:

• ana verim özniteliği doğru seçilmiş

• birimler doğru ve karşılaştırılabilir

• nem, hız, iş genişliği ve yön makul görünüyor

• veri tarla sınırına uyuyor

• gerekirse makine rotaları veya hasat tarihleri mevcut

Bu inceleme, herhangi bir temizleme, zonlama veya denklem çalışmasından önce yardımcı olur.

Verim veri kümeleri çoğu zaman birden fazla faydalı katman içerir.

Verim kütlesinin yanı sıra nemi, kuru maddeyi, hızı, mesafeyi, yönü ve makine rotası davranışını inceleyin.

3. Temizleme ve kalibrasyon

Ham verim dosyaları çoğu zaman dönüşler, duruşlar, sıçramalar, çakışmalar ve tarla dışındaki değerleri içerir.

GeoPard bu artefaktları temizler ve veri kümesini sonraki analizler için kalibre eder.

Temizleme ve kalibrasyondan sonraki sonuç.

Şu durumlarda kullanın:

• aykırı değerleri ve gürültüyü kaldırma

• veriyi tarla sınırına göre kırpma

• birden fazla biçerdöveri veya hasat gününü hizalama

• bilinen ortalama veya toplam verim ile genel sapmayı düzeltme

• USDA verim temizleme mantığını uygulama

Tam kılavuzu burada açın:

• Verim Kalibrasyonu ve Temizleme

Kullanın Rota bazlı kalibrasyon şeritlenme birden fazla makineden veya günden kaynaklanıyorsa.

Kullanın Ortalama veya Toplam kalibrasyon tarla toplamına güveniliyorsa.

4. Sentetik verim haritaları

Her hasatta tam verim kaydı bulunmaz.

Sentetik verim haritaları, veri eksik, kısmi ya da hiç kaydedilmemiş olduğunda yardımcı olur.

Kalibre edilmiş verimi sentetik bir verim haritası ile karşılaştırın.

Sentetik verim veri kümesine örnek.

Bu şu durumlarda faydalıdır:

• eski biçerdöverlerde verim monitörü yoksa

• tarlanın yalnızca bir kısmı kayıt altına alınmışsa

• ham veri tek başına güvenilemeyecek kadar hasar görmüşse

• yalnızca ortalama veya toplam tarla verimi biliniyorsa

Sentetik verim, tarihsel tarla davranışını ve uzaktan algılama örüntülerini kullanır.

Ayrıca şu durumda da çalışır kısmi geri yükleme.

Tarlanın bir kısmında kullanılabilir hasat verisi, başka bir kısmında ise eksik veya çok gürültülü veri varsa, GeoPard eksik alanı yeniden oluşturabilir ve daha eksiksiz bir verim veri kümesi oluşturabilir.

Kısmi bir hasat veri kümesindeki eksik kısmı yeniden oluşturun.

Daha fazlasını okuyun:

• Sentetik Verim Haritası

• Uydu İzleme

5. Verim verisinden öneriler oluşturun

Temiz verim verisi, reçeteler ve sezon sonrası analitik için en güçlü girdilerden biridir.

Zonlar

Yalnızca verimi kullanın veya toprak ve uygulanan katmanlarla birleştirin.

Bu, üretkenlik zonları ve değişken oranlı planlama için yaygın bir yoldur.

Ayrıca birkaç yıllık verim veri setinden zonlama da oluşturabilirsiniz.

Yaygın iş akışı şöyledir:

• her verim veri kümesini temizle ve kalibre et

• farklı yıllardaki veri kümelerini normalize et veya karşılaştır

• tarihsel hasat kaydı eksik olduğunda sentetik verimi dahil et

• seçilen verim katmanlarını tek bir zonlama iş akışında birleştir

Faydalı sayfalar:

• Toprak/Verim/Uygulanan Veri kullanarak Zon Haritası Oluşturma

• Tarla Yönetim Zonları (Üretkenlik Zonları) Oluşturma Süreci

• Verim Veri Kümelerini Karşılaştırma

Denklemler

Verimi; uzaklaştırma, verimlilik, ROI, benzerlik ve özel analizler için denklemlerin içinde kullanın.

• Denklem Tabanlı Analitik

• Toplu Denklem analitiği

• Azot Kullanım Verimliliği (NUE) ve Azot Alımı

Besin alımına dayalı VRA haritaları

Verim verisi ayrıca besin uzaklaştırma ve besin alımı iş akışlarını da destekleyebilir.

Pratik bir örnek, ürün alım mantığından değişken oranlı bir azot haritası oluşturup ardından bunu makineye hazır bir reçete olarak dışa aktarmaktır.

Verim verisinden türetilen besin alımına dayalı bir VRA haritası örneği.

GeoPard şunları hesaplayabilir:

• Azot Alımı (NU)

• Azot Kullanım Verimliliği (NUE)

• Azot Fazlası (NS)

Bu çıktılar, ürünün nerede daha fazla besin uzaklaştırdığını, azotun nerede kullanılmadan kaldığını ve sonraki sezon oranlarının nerede artırılıp azaltılması gerektiğini belirlemeye yardımcı olur.

Şu referansları kullanın:

• Azot Kullanım Verimliliği (NUE) ve Azot Alımı

• Kullanım Senaryosu: 5–10% Daha Fazla Verim İçin Patateste Değişken Oranlı Azot (VRA)

• Zonlarda Değişken Oranları Atayın (Tarım girdisi oranları dağıtım aracı)

Kâr haritaları

Kâr odaklı iş akışları; verim, fiyatlar ve operasyon maliyetlerini bir araya getirir.

Bunları, yalnızca tarla ortalaması tek bir sayı yerine, aynı tarla içindeki marj farklarını görmek için kullanın.

İtalya bayi iş akışı örneğinde GeoPard, VRA uygulamasından ve hasat incelemesinden sonra zon bazında verimi ve kârlılığı karşılaştırır.

O örnekteki temel çıkarımlar:

• 2. Bölge en yüksek toplam kârı ve ortalama verimi sağladı.

• 3. Bölge en yüksek üretkenliğe ulaştı ve 20,42 t/ha.

• 3. Bölge ayrıca €1808,14/ha kârlılık sağladı.

• Kâr haritası, marjın güçlü olduğu ve maliyetlerin geri kazanılmasının daha zor olduğu yerleri öne çıkarır.

Yüksek ve düşük marjlı alanları gösteren kâr haritası.

Referanslar:

• İtalya’da Bayi İş Akışı: John Deere Ops Center - GeoPard - VRA Azot - Denemeler - Kâr Haritaları

• GeoPard’ın Kâr Haritalarını Tanıtıyoruz: Hassas Tarımda Bir Adım İleri

6. Verim verisini John Deere Ops Center’a gönderin

Üç pratik yol vardır.

İlk olarak, hasat verisini John Deere’den GeoPard’a içe aktarın.

İkinci olarak, verimden türetilmiş çıktıları dosya veya harita katmanları olarak John Deere’e geri gönderin.

Üçüncü olarak, işlenmiş verimi şu şekilde dışa aktarın Operasyon verisi.

Şu yolu kullanın Operasyon verisi temizlenmiş veya kalibre edilmiş veri kümesinin John Deere Operations Center’da görünen veri kümesinin yerini almasını istediğinizde.

Tarla zaten John Deere ile bağlıysa, o tarladaki yeni GeoPard varlıkları Ops Center ile yeniden eşzamanlanabilir.

GeoPard katmanlarını John Deere Ops Center’a gönderin.

Şu sayfaları kullanın:

• MyJohnDeere’den içe aktar

• 6. Rx Haritalarını Dosya Olarak John Deere Operations Center’a Dışa Aktarma

• 9. Toprak, Topografya, Uydu veya Analitik Verilerini Harita Katmanları Olarak Dışa Aktarma

John Deere’e bağlı tarlalar için GeoPard, işlenmiş katmanları operasyon verisi olarak Ops Center’a da gönderebilir.

Bu, verim temizleme ve kalibrasyon sonrasında, düzeltilmiş veri kümesinin John Deere’deki orijinal operasyon katmanının yerini alması gerektiğinde faydalıdır.

İlgili sayfalar

• Verim Veri Kümelerini Karşılaştırma

• Verim verisini görüntüleme

• Operasyon Günlüğü - Hataları/İçe Aktarmaları ve Analitiği İzleme