> 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/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/dani-vrozhainosti-ta-analitika-zbirannya.md).

# Дані врожайності та аналітика збирання

Імпортуйте, обробляйте, очищуйте, відновлюйте, аналізуйте, створюйте рекомендації, карти прибутковості та діліться даними врожайності збирання в GeoPard.

Використовуйте GeoPard, щоб перетворювати сирі файли комбайна на шари врожайності, готові для ухвалення рішень.

### Типовий робочий процес

{% stepper %}
{% step %}

### Імпорт

Імпортуйте дані про збирання з shapefiles, файлів техніки або John Deere. Почніть з імпорту файлів. Потім обробіть, очистіть, відкалібруйте, заповніть прогалини та повторно використайте результат для агрономічних рекомендацій.
{% endstep %}

{% step %}

### Обробка

Перегляньте атрибути, одиниці виміру, відповідність полю та деталі, специфічні для машини.
{% endstep %}

{% step %}

### Очищення та калібрування

Видаліть шум. Усуньте смугастість. Узгодьте значення з перевіреними підсумками.
{% endstep %}

{% step %}

### Відновити прогалини

Використовуйте синтетичну врожайність там, де журналювання відсутнє або неповне.
{% endstep %}

{% step %}

### Створення рекомендацій

Створюйте зони, рівняння та робочі процеси прибутковості на основі очищеної врожайності.
{% endstep %}

{% step %}

### Обмін результатами

Надсилайте шари, отримані з даних про врожайність, і рекомендації до John Deere Ops Center.
{% endstep %}
{% endstepper %}

### 1. Імпорт даних про врожайність

GeoPard підтримує стандартні GIS-файли та формати техніки.

Типові вхідні дані включають `shp`, `ISOXML`, і пропрієтарні файли, такі як `jdl`, `cn1`, `adm`, `dat`, та пов’язані архіви техніки.

Ви також можете імпортувати врожайність безпосередньо з John Deere Operations Center.

<figure><img src="https://2650431644-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FAyA8wGTgxwgAZsjOhlmz%2Fimage.png?alt=media&amp;token=0aeed3da-5098-404c-a881-2025f690f4bd" alt="Upload machinery files"><figcaption><p>Завантажте файли техніки й дозвольте GeoPard розібрати їх на набори даних.</p></figcaption></figure>

Для точного процесу використовуйте ці сторінки:

* [Імпорт даних про врожайність](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/import-danikh-tochnogo-zemlerobstva/import-danikh-vrozhainosti.md)
* [Пропрієтарні формати техніки](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/import-danikh-tochnogo-zemlerobstva/vlasni-formati-tekhniki.md)
* [Імпорт із MyJohnDeere](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/import-danikh-tochnogo-zemlerobstva/import-iz-myjohndeere.md)

### 2. Обробка даних про врожайність

Після імпорту GeoPard пов’язує набір даних із полем і відображає його атрибути збирання.

Це етап, на якому слід переконатися, що набір даних придатний до використання.

Спочатку перевірте такі моменти:

* основний атрибут врожайності вибрано правильно
* одиниці виміру правильні та порівнювані
* вологість, швидкість, ширина захвату та напрям руху виглядають правдоподібно
* дані відповідають межам поля
* траєкторії машини або дати збирання доступні за потреби

Цей огляд допомагає перед очищенням, зонуванням або роботою з рівняннями.

{% hint style="info" %}
Набори даних про врожайність часто містять більше ніж один корисний шар.

Окрім маси врожаю, перевіряйте вологість, суху речовину, швидкість, відстань, напрям руху та поведінку траєкторії машини.
{% endhint %}

### 3. Очищення та калібрування

Сирі файли врожайності часто містять повороти, зупинки, піки, перекриття та значення за межами поля.

GeoPard очищає ці артефакти та калібрує набір даних для подальшого аналізу.

<figure><img src="https://2650431644-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F20oK9gntxkBPLitm5waW%2Fimage.png?alt=media&amp;token=dc4dc121-6e5e-41cf-8d72-515fe882663a" alt="Result after cleaning and calibration"><figcaption><p>Результат після очищення та калібрування.</p></figcaption></figure>

Використовуйте це, коли потрібно:

* видалити викиди та шум
* обрізати дані за межами поля
* узгодити кілька комбайнів або днів збирання
* виправити загальне зміщення за відомою середньою або загальною врожайністю
* застосувати логіку очищення врожайності USDA

Відкрийте повний посібник тут:

* [Калібрування та очищення врожайності](/geopard-tutorials/ukrainian/agronomiya/kalibruvannya-ta-ochishennya-vrozhainosti.md)

{% hint style="warning" %}
Використовуйте **Калібрування за траєкторією** коли смугастість виникає через кілька машин або днів.

Використовуйте **Калібрування за середнім або загальним значенням** коли загальний підсумок по полю є достовірним.
{% endhint %}

### 4. Синтетичні карти врожайності

Не для кожного збирання є повний запис врожайності.

Синтетичні карти врожайності допомагають, коли дані відсутні, часткові або взагалі не записувалися.

<figure><img src="https://2650431644-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FnEKqU70RiQEE0oxNKgls%2Fimage.png?alt=media&amp;token=e779ea7e-dc6b-45d0-8be6-4f320a5d600a" alt="Calibrated vs synthetic yield"><figcaption><p>Порівняйте відкалібровану врожайність із синтетичною картою врожайності.</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://2650431644-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2Fz427malsrdHAQOCNjQyh%2Fimage.png?alt=media&amp;token=26a63983-2a7f-48b2-bfc9-3e40a883582a" alt="Synthetic yield dataset example"><figcaption><p>Приклад синтетичного набору даних врожайності.</p></figcaption></figure>

Це корисно, коли:

* старі комбайни не мали монітора врожайності
* лише частину поля було зафіксовано
* сирі дані надто пошкоджені, щоб покладатися лише на них
* відомо лише середню або загальну врожайність поля

Синтетична врожайність використовує історичну поведінку поля та патерни дистанційного зондування.

Це також працює для **часткового відновлення**.

Якщо одна частина поля має придатні дані про збирання, а в іншій частині дані відсутні або занадто зашумлені, GeoPard може відтворити неповну ділянку й створити більш повний набір даних врожайності.

<figure><img src="https://2650431644-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F0seT3f3a7IV3lozI6BSj%2FGeoPard-restoring_partial_yield.gif?alt=media&amp;token=1b6eecac-ac0a-45ff-80ee-26dd89da4a5a" alt="Reconstruct partial harvesting dataset"><figcaption><p>Відтворіть відсутню частину неповного набору даних про збирання.</p></figcaption></figure>

Докладніше:

* [Синтетична карта врожайності](/geopard-tutorials/ukrainian/agronomiya/sintetichna-karta-vrozhainosti.md)
* [Супутниковий моніторинг](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/suputnikovii-monitoring.md)

### 5. Створення рекомендацій на основі даних про врожайність

Очищені дані врожайності є одним із найсильніших вхідних даних для карт внесення та післясезонної аналітики.

#### Зони

Використовуйте врожайність окремо або поєднуйте її з шарами ґрунту та фактичного внесення.

Це поширений шлях для зон продуктивності та планування диференційованого внесення.

Також можна будувати зонування на основі кількох наборів даних врожайності за різні роки.

Типовий робочий процес такий:

* очистити та відкалібрувати кожен набір даних врожайності
* нормалізувати або порівняти набори даних із різних років
* включити синтетичну врожайність там, де відсутній історичний запис збирання
* об’єднати вибрані шари врожайності в один робочий процес зонування

Корисні сторінки:

* [Створення карти зон за даними ґрунту/врожайності/фактичного внесення](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/karti-zon-i-analitika/stvoriti-kartu-zon-za-danimi-gruntu-vrozhainosti-abo-vnesennya.md)
* [Процес створення зон управління полем (зон продуктивності)](/geopard-tutorials/ukrainian/agronomiya/proces-stvorennya-zon-upravlinnya-polem-zon-produktivnosti.md)
* [Порівняння наборів даних врожайності](/geopard-tutorials/ukrainian/agronomiya/porivnyannya-naboriv-danikh-vrozhainosti.md)

#### Рівняння

Використовуйте врожайність у рівняннях для вилучення, ефективності, ROI, подібності та власної аналітики.

* [Аналітика на основі рівнянь](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/analitika-na-osnovi-formul.md)
* [Пакетна аналітика рівнянь](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/analitika-na-osnovi-formul/paketna-analitika-za-formulami.md)
* [Ефективність використання азоту (NUE) та поглинання азоту](/geopard-tutorials/ukrainian/agronomiya/efektivnist-vikoristannya-azotu-nue-ta-poglinannya-azotu.md)

#### Карти VRA на основі поглинання поживних речовин

Дані врожайності також можуть підтримувати робочі процеси з вилучення та поглинання поживних речовин.

Один практичний приклад — створення карти азоту з диференційованим внесенням на основі логіки поглинання культурою, а потім експорт її як готової до використання на техніці карти внесення.

<figure><img src="https://lh4.googleusercontent.com/GlMwn4wfmG_uCEh4YaAY7w8wMmZ-eqdVkS9y8gZr1GFxnS7SJX_oH7njtMadYROdlHRkmsqg69JEGGFl-m02gJhdipOKxaoyohJDuzo5lAdmsx3CEGc3jUbTgaakZZc1ZzL1IThM15urylg81hoYv3Fv_lfHK3Y3iYtNiOBMhEGBzKF_eoyV8QBcJQ" alt="Variable-rate nutrient uptake map example"><figcaption><p>Приклад карти VRA на основі поглинання поживних речовин, отриманого з даних врожайності.</p></figcaption></figure>

GeoPard може обчислювати:

* **Поглинання азоту (NU)**
* **Ефективність використання азоту (NUE)**
* **Надлишок азоту (NS)**

Ці результати допомагають визначити, де культура винесла більше поживних речовин, де азот залишився невикористаним і де норми на наступний сезон слід підвищити або знизити.

Використовуйте ці матеріали:

* [Ефективність використання азоту (NUE) та поглинання азоту](/geopard-tutorials/ukrainian/agronomiya/efektivnist-vikoristannya-azotu-nue-ta-poglinannya-azotu.md)
* [Варіант використання: азот із диференційованим внесенням (VRA) для картоплі, щоб отримати на 5–10% більшу врожайність](/geopard-tutorials/ukrainian/agronomiya/keis-vikoristannya-zminna-norma-azotu-vra-dlya-kartopli-shob-otrimati-na-5-10-bilshu-vrozhainist.md)
* [Призначення змінних норм у зонах (інструмент розподілу норм агровходів)](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/karti-zon-i-analitika/priznachennya-zminnikh-norm-u-zonakh-instrument-rozpodilu-norm-agrovnesennya.md)

#### Карти прибутковості

Робочі процеси у стилі прибутковості поєднують врожайність, ціни та операційні витрати.

Використовуйте їх, щоб бачити різницю в маржі в межах одного поля, а не лише одне середнє значення по полю.

У прикладі робочого процесу дилера в Італії GeoPard порівнює врожайність і прибутковість по зонах після виконання VRA та аналізу збирання.

Ключові висновки з цього прикладу:

* **Зона 2** мала найвищий загальний прибуток і середню врожайність.
* **Зона 3** досягла найвищої продуктивності з **20.42 т/га**.
* **Зона 3** також забезпечила **€1808.14/га** прибутковість.
* Карта прибутковості показує, де маржа висока, а де витрати важче окупити.

<figure><img src="https://2650431644-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2F47XGTkAERSxGHMsIKxQ6%2F6.png?alt=media&amp;token=557d812b-784f-4d33-a208-157ef4e6ac47" alt="Profit map with high and low margin areas"><figcaption><p>Карта прибутковості з ділянками високої та низької маржі.</p></figcaption></figure>

Джерела:

* [Робочий процес дилера в Італії: John Deere Ops Center - GeoPard - VRA Nitrogen - Trials - Profit Maps](/geopard-tutorials/ukrainian/agronomiya/robochii-proces-dilera-v-italiyi-john-deere-ops-center-geopard-vra-azotu-doslidi-karti-pributkovosti.md)
* [Представляємо карти прибутковості GeoPard: крок уперед у точному землеробстві](https://geopard.tech/blog/introducing-geopards-profit-maps-a-step-forward-in-precision-agriculture/)

### 6. Перевірка результатів збирання за допомогою звіту врожайності

Використовуйте звіт врожайності, щоб перевірити ефективність зон після збирання.

Порівняйте врожайність із заданими або фактично внесеними нормами. Оцініть реакцію врожайності, економіку зон і дії на наступний сезон.

<div><figure><img src="https://2650431644-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FjfRXHkaTS72n8EWNW1bc%2Fyield-report-tab.png?alt=media&amp;token=f242bad8-8727-4d0d-99b2-f1432adddab7" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="https://2650431644-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FJhUbXX7KIE0yM624ixpO%2Fcompare-by-zones-2.png?alt=media&amp;token=514b76ba-7d6f-455a-b452-6b2136e39124" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

* [Звіт про врожайність](/geopard-tutorials/ukrainian/agronomiya/zvit-pro-vrozhainist.md)

### 7. Надсилання даних про врожайність до John Deere Ops Center

Є три практичні способи.

По-перше, імпортуйте дані про збирання з John Deere у GeoPard.

По-друге, надсилайте похідні від врожайності результати назад до John Deere у вигляді файлів або шарів карти.

По-третє, експортуйте оброблену врожайність назад як **Операційні дані**.

Використовуйте **Операційні дані** цей шлях, коли хочете, щоб очищений або відкалібрований набір даних замінив набір даних, видимий у John Deere Operations Center.

Якщо поле вже пов’язане з John Deere, нові ресурси GeoPard для цього поля можуть синхронізуватися назад в Ops Center.

<figure><img src="https://2650431644-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&amp;token=97fa981e-9c01-4755-97ba-c30db4cb27ad" alt="Export layer to John Deere"><figcaption><p>Надсилайте шари GeoPard до John Deere Ops Center.</p></figcaption></figure>

Використовуйте ці сторінки:

* [Імпорт із MyJohnDeere](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/import-danikh-tochnogo-zemlerobstva/import-iz-myjohndeere.md)
* [6. Експорт карт Rx до John Deere Operations Center як файлів](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/integraciya-z-john-deere-operations-center/6.-eksportuite-karti-rx-do-john-deere-operations-center-yak-faili.md)
* [9. Експорт ґрунту, топографії, супутникових даних або аналітики як шарів карти](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/integraciya-z-john-deere-operations-center/9.-eksportuite-grunt-topografiyu-suputnikovi-znimki-abo-analitiku-yak-shari-karti.md)

{% hint style="info" %}
Для полів, підключених до John Deere, GeoPard також може відправляти оброблені шари назад до Ops Center як операційні дані.

Це корисно після очищення та калібрування врожайності, коли виправлений набір даних має замінити оригінальний операційний шар у John Deere.
{% endhint %}

### Пов’язані сторінки

* [Порівняння наборів даних врожайності](/geopard-tutorials/ukrainian/agronomiya/porivnyannya-naboriv-danikh-vrozhainosti.md)
* [Перегляд даних про врожайність](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-mobilnii-zastosunok/pereglyad-danikh-vrozhainosti.md)
* [Журнал операцій - відстеження помилок/імпортів та аналітики](/geopard-tutorials/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/zhurnal-operacii-vidstezhennya-pomilok-importiv-ta-analitiki.md)


---

# 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/ukrainian/oglyad-produktu-vebdodatok/dani-vrozhainosti-ta-analitika-zbirannya.md?ask=<question>&goal=<user_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.