{"id":322,"date":"2021-02-04T18:39:00","date_gmt":"2021-02-04T17:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=322"},"modified":"2026-09-13T10:54:19","modified_gmt":"2026-09-13T08:54:19","slug":"7b27v4yf41-ertragsdaten-und-analysen-in-geopard","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/7b27v4yf41-yield-data-and-analytics-in-geopard\/","title":{"rendered":"Ertragsdaten und -analysen in GeoPard"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">In diesem Artikel:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<ul class=\"wp-block-list\">\r\n<li>Ertragsanalysen im Pr\u00e4zisionsackerbau nutzen<\/li>\r\n<li>Tiefgehende Ertragsdatenanalyse in GeoPard Agriculture\u00a0<\/li>\r\n<li>Visualisierung jedes Attributs in Ertragsdateien<\/li>\r\n<li>Korrektur von Rohertragsdaten\u00a0<\/li>\r\n<li>5 praktische Anwendungsbeispiele von Ertragslandkarten<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\"><img data-recalc-dims=\"1\" fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"324\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/7b27v4yf41-yield-data-and-analytics-in-geopard\/2021-02-03__181226\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-03__181226.png?fit=1680%2C964&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1680,964\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Raw and cleaned yield data in GeoPard\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-03__181226.png?fit=1024%2C588&amp;ssl=1\" class=\"alignnone wp-image-324\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-03__181226.png?resize=810%2C465&#038;ssl=1\" alt=\"Roh- und bereinigte Ertragsdaten in GeoPard\" width=\"810\" height=\"465\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-03__181226.png?resize=1024%2C588&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-03__181226.png?resize=300%2C172&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-03__181226.png?resize=768%2C441&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-03__181226.png?resize=1536%2C881&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-03__181226.png?resize=1200%2C689&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-03__181226.png?w=1680&amp;ssl=1 1680w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-03__181226.png?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/>\r\n<figcaption><em>Roh- und bereinigte Ertragsdaten in GeoPard<\/em><\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Ertragsdaten\u00a0<\/strong>erm\u00f6glicht es Ihnen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Effizienz des Pflanzenanbaus zu verbessern.<br \/>Feldmanagementzonen, die aus mehrj\u00e4hrigen Ertragsdaten erstellt werden, eignen sich f\u00fcr eine erste Beurteilung des Ertragspotenzials und der Bodenn\u00e4hrstoffvariabilit\u00e4t, um zuk\u00fcnftige Anbaumanagemententscheidungen zu treffen.<\/p>\r\n<p>Die Analyse von Ertragsdaten kann in eine applikationskartenbasierte variable Steuerung umgewandelt und beispielsweise f\u00fcr die D\u00fcngerausbringung verwendet werden. Deren Kalibrierung ist ein weiteres Thema, das Sie ber\u00fccksichtigen m\u00fcssen und das wir in einem separaten Blogbeitrag behandeln werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Die erweiterten Analysen in GeoPard\u00a0<\/strong>ist, dass Sie eine Multilayer-Analyse durchf\u00fchren k\u00f6nnen, indem Sie mehrere Datenebenen zu einer Karte kombinieren und nach Beziehungen zwischen den Datenebenen suchen.\u00a0<\/p>\r\n<p>Kombinierte Produktivit\u00e4tszonen k\u00f6nnen basierend auf Vegetationsindizes aus Satellitenbildern, Topographie, maschinellen Daten wie Ertrag, elektrischer Leitf\u00e4higkeit, Bodenfeuchte und anderen sowie agrochemischen Analyseergebnissen generiert werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Visualisierung von Ertragsdateien\u00a0<\/strong>erfolgt automatisch nach dem Herunterladen der Datei, es ist automatische Verarbeitung und Bereinigung. Zwei Versionen von Karten werden unten gezeigt \u2013 das Originalbild mit Daten vom Ger\u00e4temonitor, wie es ist, und die GeoPard-Visualisierung.<\/p>\r\n<p>Die Rohdaten wurden in ein Gradienten-kontinuierliches Oberfl\u00e4chenbild umgewandelt, um die Heterogenit\u00e4t des Feldes leichter zu verstehen und Managementzonen zu erstellen.<\/p>\r\n<p>Jede der Eigenschaften der Ertragsdatei ist f\u00fcr die Visualisierung verf\u00fcgbar, wie z. B. Feuchtigkeit, Erntemasse, Erntevolumen nass und trocken, Anpresskraft, Kraftstoffverbrauch, Maschinengeschwindigkeit und so weiter.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Rohdatenkorrektur\u00a0<\/strong>bedeutet, dass ein Punkt im Feld gegl\u00e4ttet wird, wenn er unnat\u00fcrlich ist (z. B. wenn nicht \u00fcber die gesamte Breite des M\u00e4hdrescher-Schneidwerks gearbeitet wird). Beim Erstellen von zonenbasierten Ertragsdaten k\u00f6nnen Sie einzelne Zonen und Polygone korrigieren.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Schauen wir uns einige praktische Beispiele f\u00fcr die Verwendung von Ertragskarten und anderen GeoPard-Datenebenen an.<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>1. Managementzonen basierend auf Ertragsdaten.<\/strong>\u00a0Managementzonen k\u00f6nnen entweder auf Ertragsdaten eines Jahres oder auf mehreren Jahren basieren. Es ist wichtig zu beachten, dass Sie Ertr\u00e4ge aus verschiedenen Jahren nicht direkt stapeln k\u00f6nnen, da dies zu einer Verzerrung zugunsten eines der Jahre f\u00fchrt.<\/p>\r\n<p>Um diesen Effekt zu reduzieren, wendet GeoPard mehrere Algorithmen an, um das Gewicht jedes Jahres auszugleichen. Sie k\u00f6nnen die Bedeutung eines einzelnen Jahres mit dem Weight-Tool festlegen, wenn Sie eine Multi-Layer-Karte erstellen.<\/p>\r\n<p>Solche Feldmanagementzonen k\u00f6nnen verwendet werden, um Anwendungs-\/Aufwands-\/Applikationskarten (VRA) zu erstellen und den potenziellen Ertrag in jeder Zone zu berechnen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"326\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/7b27v4yf41-yield-data-and-analytics-in-geopard\/geopard_vr_seeding_m\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_VR_seeding_m.png?fit=1680%2C874&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1680,874\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Multi-year and multi-layer yield potential map\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_VR_seeding_m.png?fit=1024%2C533&amp;ssl=1\" class=\"alignnone wp-image-326\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_VR_seeding_m.png?resize=810%2C422&#038;ssl=1\" alt=\"Mehrj\u00e4hrige und vielschichtige Ertragspotenzialkarte\" width=\"810\" height=\"422\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_VR_seeding_m.png?resize=1024%2C533&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_VR_seeding_m.png?resize=300%2C156&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_VR_seeding_m.png?resize=768%2C400&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_VR_seeding_m.png?resize=1536%2C799&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_VR_seeding_m.png?resize=1200%2C624&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_VR_seeding_m.png?w=1680&amp;ssl=1 1680w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_VR_seeding_m.png?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/>\r\n<figcaption><em>Mehrj\u00e4hrige und vielschichtige Ertragspotenzialkarte<\/em><\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>2. Mehrschichtige Zonen mit Ertragsdaten und anderen Datenquellen (Topographie, Boden, Sensor, Satellit).\u00a0<\/strong>Es kann hinzugef\u00fcgt werden <a href=\"\/de\/blog\/mehrschichtanalyse\/\">Multilagenanalyse<\/a>\u00a0und legen Sie das Gewicht fest, das es auf die endg\u00fcltigen Zonen haben wird.<\/p>\r\n<p>In diesem Beispiel werden drei Datenebenen zur Karte hinzugef\u00fcgt: Ertrag, Satellitenbilder und Topografie. Sie k\u00f6nnen beliebige Datenebenen kombinieren, die Sie f\u00fcr die Analyse als relevant erachten. Die mehrschichtige Karte kann f\u00fcr weitere Ertragsanalysen und zur Erstellung von VRA-Karten verwendet werden.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" width=\"810\" height=\"351\" data-attachment-id=\"327\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/7b27v4yf41-yield-data-and-analytics-in-geopard\/2021-02-02__184019\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184019.png?fit=1680%2C729&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1680,729\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Yield, Topography and Satellite imagery\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184019.png?fit=1024%2C444&amp;ssl=1\" class=\"wp-image-327\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184019.png?resize=810%2C351&#038;ssl=1\" alt=\"Ertrag, Topographie und Satellitenbilder\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184019.png?resize=1024%2C444&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184019.png?resize=300%2C130&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184019.png?resize=768%2C333&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184019.png?resize=1536%2C667&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184019.png?resize=1200%2C521&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184019.png?w=1680&amp;ssl=1 1680w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184019.png?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/>\r\n<figcaption><em>Mehrschichtige Zonen: Ertrag, Topographie und Satellitenbilder<\/em><\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>3. Ertragsberechnung auf Zonen- und Feldebene.\u00a0<\/strong>Um verschiedene Behandlungen, Saatgutsorten und Anbaumethoden zu analysieren, m\u00f6chten Sie wahrscheinlich den durchschnittlichen und den gesamten Ertrag in jeder Zone, jedem Streifen oder zwischen den Feldern vergleichen.<\/p>\r\n<p>GeoPard berechnet dies automatisch f\u00fcr Sie, um den Vergleich von Ertr\u00e4gen in absoluten Zahlen zu erleichtern.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"329\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/7b27v4yf41-yield-data-and-analytics-in-geopard\/geopard_yield_estima\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_Yield_estima.png?fit=626%2C938&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"626,938\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"GeoPard calculates yield in abs numbers based on Yield files. Total and average for field and each zone\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_Yield_estima.png?fit=626%2C938&amp;ssl=1\" class=\"alignnone wp-image-329\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_Yield_estima.png?resize=626%2C938&#038;ssl=1\" alt=\"GeoPard berechnet den Ertrag in absoluten Zahlen basierend auf Ertragsdateien. Gesamt und Durchschnitt f\u00fcr das Feld und jede Zone\" width=\"626\" height=\"938\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_Yield_estima.png?w=626&amp;ssl=1 626w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_Yield_estima.png?resize=200%2C300&amp;ssl=1 200w\" sizes=\"(max-width: 626px) 100vw, 626px\" \/>\r\n<figcaption><em>GeoPard berechnet den Ertrag in absoluten Zahlen basierend auf Ertragsdateien. Gesamt und Durchschnitt f\u00fcr das Feld und jede Zone<\/em><\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>4. Abh\u00e4ngigkeitszonen basierend auf<\/strong> Ertragsdaten. Zonen basierend auf Ertragsdaten k\u00f6nnen \u00fcber andere Datenzonen gelegt werden und es kann nach Abh\u00e4ngigkeiten zwischen Datenebenen gesucht werden. Dieses Beispiel zeigt die \u00dcberlagerung von hohem Ertrag und durchschnittlichem Protein (1) sowie niedrigem Ertrag und hohem Protein (2) verschiedener Weizensorten auf einem Feld.<\/p>\r\n<p>Weitere Beispiele sind die Beziehungen zwischen dem Einfluss der Topographie auf den Ertrag, der Schnittmenge zwischen geringen Ertr\u00e4gen und dem Mangel an Makro- und Mikron\u00e4hrstoffen im Boden, der Bodenfeuchtigkeit und der elektrischen Leitf\u00e4higkeit (EC) in Schichten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"330\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/7b27v4yf41-yield-data-and-analytics-in-geopard\/2021-02-02__184254\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184254.png?fit=895%2C1003&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"895,1003\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Intersections of different yield and protein levels\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184254.png?fit=895%2C1003&amp;ssl=1\" class=\"alignnone wp-image-330\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184254.png?resize=810%2C908&#038;ssl=1\" alt=\"Schnittpunkte unterschiedlicher Ertrags- und Proteingehalte \" width=\"810\" height=\"908\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184254.png?w=895&amp;ssl=1 895w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184254.png?resize=268%2C300&amp;ssl=1 268w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/2021-02-02__184254.png?resize=768%2C861&amp;ssl=1 768w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/>\r\n<figcaption><em>Schnittpunkte unterschiedlicher Ertrags- und Proteingehalte<\/em><\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>5. Ausbringungsmengen-Karte (Variable Rate Application - VRA)\u00a0<\/strong>basierend auf Ertragsdaten. Sie k\u00f6nnen daraufhin Aktionskarten f\u00fcr verschiedene Arbeitsg\u00e4nge erstellen \u2013 D\u00fcngung, Aussaat, Spritzen, Bew\u00e4sserung und Planung der Bodenprobenentnahme. Sie k\u00f6nnen die Anzahl und Form der Zonen bearbeiten.<\/p>\r\n<p>Sie k\u00f6nnen auch eine teilfl\u00e4chenspezifische Applikationskarte erstellen, indem Sie Ertragsdaten mit anderen Datenquellen (Boden, EC, Satellit, Topographie) kombinieren.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"332\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/7b27v4yf41-yield-data-and-analytics-in-geopard\/geopard_seeding_rate\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_seeding_rate.png?fit=1680%2C696&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1680,696\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Variable rate Seeding rates per zone\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_seeding_rate.png?fit=1024%2C424&amp;ssl=1\" class=\"wp-image-332\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_seeding_rate.png?resize=810%2C336&#038;ssl=1\" alt=\"Variable Aussaatraten pro Zone\" width=\"810\" height=\"336\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_seeding_rate.png?resize=1024%2C424&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_seeding_rate.png?resize=300%2C124&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_seeding_rate.png?resize=768%2C318&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_seeding_rate.png?resize=1536%2C636&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_seeding_rate.png?resize=1200%2C497&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_seeding_rate.png?w=1680&amp;ssl=1 1680w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/GeoPard_seeding_rate.png?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/>\r\n<figcaption><em>Zonenspezifische variable Aussaatst\u00e4rken<\/em><\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auch wenn Sie keine Ertragsdaten haben, k\u00f6nnen Sie GeoPard nutzen\u00a0<a href=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/r8yc32d9jc-mehrjahreszonen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">mehrj\u00e4hrige Zonen (bis zu 33 Jahre)<\/a>\u00a0basierend auf Satellitenbildern oder\u00a0<a href=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/vergleich-von-datenschichten-um-fundierte-entscheidungen-uber-feldfruchte-zu-treffen\/\">kombinieren Sie es mit anderen Datenschichten wie der Topographie<\/a>\u00a0um Ihre Reise in die Pr\u00e4zisionslandwirtschaft zu beginnen. Diese Analysen korrelieren oft mit Ertragsanalysedaten, aber das ist eine andere Geschichte.<\/p>\r\n<hr \/>\r\n<h2>H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/h2>\r\n<hr \/>\r\n<p><strong>1. Wie mache ich eine Ertragsanalyse?<\/strong><\/p>\r\n<p>Ertragsanalysen sind ein Prozess, der zur Bewertung der Produktivit\u00e4t und Leistung einer Kulturpflanze oder eines landwirtschaftlichen Systems verwendet wird. Hier sind die Schritte zur Durchf\u00fchrung einer einfachen Ertragsanalyse:<\/p>\r\n<ul>\r\n<li><strong>Messen Sie den gesamten geernteten Ertrag<\/strong>Sammle alle geernteten Erzeugnisse aus einem bestimmten Bereich und wiege sie ab.<\/li>\r\n<li><strong>Bestimmen Sie die Fl\u00e4che<\/strong>: Messen oder berechnen Sie die Gesamtfl\u00e4che des Landes, von dem der Ertrag erzielt wurde.<\/li>\r\n<li><strong>Ertrag pro Fl\u00e4cheneinheit berechnen:<\/strong> Teilen Sie den gesamten Ernteertrag durch die Fl\u00e4che, um den Ertrag pro Fl\u00e4cheneinheit (z. B. Ertrag pro Hektar) zu erhalten.<\/li>\r\n<li><strong>Vergleichen und analysieren:<\/strong> Vergleichen Sie die erzielte Ausbeute mit den Daten fr\u00fcherer Jahre oder regionalen Durchschnittswerten, um die Leistung zu bewerten und Abweichungen oder Trends zu identifizieren.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<p>Die Ertragsanalyse hilft Landwirten, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Produktivit\u00e4t der Ernte zu \u00fcberwachen und Verbesserungspotenziale in ihren landwirtschaftlichen Praktiken zu identifizieren.<\/p>\r\n<p><strong>2. Was sind Ertragsdaten?<\/strong><\/p>\r\n<p>Ertragsdaten beziehen sich auf die gesammelten und aufgezeichneten Informationen \u00fcber die Menge der geernteten Nutzpflanzen oder landwirtschaftlichen Erzeugnisse, die aus einer bestimmten Landfl\u00e4che gewonnen wurden. Sie umfassen Messungen oder Sch\u00e4tzungen der geernteten Menge, die normalerweise in Form von Gewicht oder Volumen ausgedr\u00fcckt werden.<\/p>\r\n<p>Es liefert wertvolle Einblicke in die Produktivit\u00e4t und Leistung von Nutzpflanzen und hilft Landwirten, fundierte Entscheidungen \u00fcber ihre landwirtschaftlichen Praktiken zu treffen, die Wirksamkeit verschiedener Techniken oder Betriebsmittel zu beurteilen und Trends oder Schwankungen der Ernteertr\u00e4ge im Laufe der Zeit zu \u00fcberwachen.<\/p>\r\n<p><strong>3. Was ist Ertragspotenzial?<\/strong><\/p>\r\n<p>Das Ertragspotenzial bezieht sich auf den maximal erreichbaren Ertrag oder das Produktionsniveau einer Kultur unter idealen Wachstumsbedingungen. Es stellt die Obergrenze dessen dar, was eine bestimmte Sorte oder Pflanzenart in Bezug auf Menge und Qualit\u00e4t erbringen kann.<\/p>\r\n<p>Das Ertragspotenzial wird von verschiedenen Faktoren wie Genetik, Umweltbedingungen, N\u00e4hrstoffverf\u00fcgbarkeit und Bewirtschaftungspraktiken beeinflusst. Es dient Landwirten und Agronomen als Benchmark oder Referenzpunkt, um die Leistung und Produktivit\u00e4t verschiedener Pflanzensorten zu bewerten und Bereiche zu identifizieren, in denen Verbesserungen zur Optimierung des Ertragsniveaus vorgenommen werden k\u00f6nnen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Artikel: Ertragsanalyse in der Pr\u00e4zisionslandwirtschaft \u2013 Detaillierte Ertragsdatenanalyse in GeoPard Agriculture \u2013 Visualisierung der einzelnen Attribute in Ertragsdateien \u2013 Korrektur von\u2026<\/p>","protected":false},"author":210157960,"featured_media":1472,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","_eb_attr":"","content-type":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_hide_featured_image":false,"_jetpack_featured_image_duplicate_dismissed":0,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"{title}\n\n{excerpt}\n\n{url}","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"_wpas_customize_per_network":false,"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1587,1368],"tags":[1617],"class_list":["post-322","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-partnership","category-yield","tag-geopard"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Yield analytics for Ag business<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In this article, you can find content to help you properly use yield data in precision farming. 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