Limpeza de dados de produtividade: como obter mapas de produtividade realmente confiáveis nesta safra.

Se o seu mapa de produtividade parecer incorreto, provavelmente está mesmo, e o campo geralmente não é a causa. Os dados brutos do monitor de produtividade sempre contêm erros sistemáticos: o sensor sofre deriva, o fluxo de grãos fica atrasado em relação à posição do GPS, há sobreposição de contagens duplas e as linhas de corte registram produtividades que nenhuma planta jamais produziu. A limpeza dos dados de produtividade remove esses erros, fazendo com que o mapa reflita o campo em vez da máquina. Veja a seguir o que costuma dar errado no arquivo bruto, a proporção típica de erros e um fluxo de trabalho que você pode executar antes, durante e depois da colheita.

O que os dados brutos do monitor de rendimento contêm de errado?

Todos os arquivos de monitoramento de rendimento apresentam o mesmo conjunto de erros, independentemente da marca ou da cultura. Os suspeitos de sempre:

• Desvio de calibração. O sensor de fluxo foi calibrado em um híbrido com um determinado nível de umidade, e então as condições mudaram. O arquivo inteiro apresenta variações de alguns pontos percentuais para mais ou para menos, e diferentes cargas apresentam variações de magnitudes distintas.
• Atraso no fluxo. Os grãos levam vários segundos para viajar da plataforma de corte até o sensor, portanto, cada valor de rendimento é registrado alguns metros atrás de onde realmente cresceram. As bordas das zonas ficam borradas na direção do deslocamento.
• Faixa parcial e sobreposições. Quando a plataforma de corte cobre uma faixa que já foi cortada, o monitor divide menos grãos por toda a largura da plataforma e registra uma queda artificial. As linhas de ponta e as passagens de acabamento estão cheias dessas quedas.
• Rampas de partida e de chegada. No início de cada ciclo, o sistema ainda está sendo abastecido e, no final, está sendo esvaziado. Os primeiros e últimos segundos de cada ciclo registram os valores da rampa de abastecimento, não a vazão.
• Picos de umidade. Um bolso molhado ou uma falha no sensor atrasam a conversão do rendimento seco por uma determinada quantidade de pontos.
• O GPS apresenta saltos. Uma falha de posicionamento faz com que um conjunto de pontos apareça no campo do vizinho ou os empilhe em um único ponto.
• Artefatos que aumentam a velocidade de coleta. Desacelerações e acelerações repentinas alteram a carga na máquina mais rapidamente do que o sensor consegue estabilizar, deixando marcas que seguem o operador, e não o solo.

Nenhum desses problemas se deve a erros do operador. São apenas as leis da física e da eletrônica fazendo o que fazem, e é exatamente por isso que a limpeza precisa ser uma etapa de rotina, não uma missão de resgate.

Que percentagem dos meus dados de rendimento está realmente errada?

Mais do que a maioria das pessoas espera. Estudos independentes de vários anos que auditam arquivos brutos de colheitadeiras consistentemente apontam cerca de 10 a 20% dos pontos como errôneos, e arquivos de campos com muitas linhas de pontos, cursos d'água ou passagens curtas apresentam os maiores índices. A média do campo geralmente se mantém, porque os valores máximos e mínimos se cancelam parcialmente. O mapa, porém, não: os erros não são ruído aleatório, eles são estruturados, de modo que criam padrões falsos exatamente onde você toma decisões, ao longo de cabeceiras, passagens e linhas de manobra.

Essa estrutura é o verdadeiro perigo. Uma sequência de áreas baixas sobrepostas ao longo de um limite parece ser um problema de compactação. Uma etapa de calibração entre dois híbridos parece ser uma diferença genuína entre eles. Sintomas relacionados também aparecem no nível da máquina; a análise detalhada em perda fantasma de rendimento no milho Este artigo aborda como as perdas na plataforma de corte reduzem silenciosamente a produção em alqueires antes mesmo que o sensor as detecte.

Um fluxo de trabalho de limpeza de dados de rendimento para esta colheita.

Mapas limpos são elaborados em três etapas, e apenas uma delas ocorre em uma mesa.

1. Antes da colheita: calibre o monitor de rendimento. Realize testes de calibração com cargas em um vagão de pesagem ou balança certificada e recalibre por cultura, por híbrido sempre que possível, e novamente quando a umidade variar em mais de alguns pontos percentuais. Consulte as orientações da universidade, como a Recursos de calibração do monitor de rendimento da Extensão da Universidade Estadual de Iowa Recomenda-se realizar várias cargas em toda a faixa de velocidade e vazão em que você realmente colherá, e não apenas uma passagem conveniente.
2. Durante a colheita: busque os dados. Mantenha a velocidade constante durante a passada, utilize toda a largura da plataforma de corte sempre que o campo permitir e deixe a máquina estabilizar por alguns segundos após cada passada. Cada passada constante e em largura total é uma passada que a etapa de limpeza não precisa corrigir.
3. Após a colheita: limpe e calibre o arquivo. A limpeza automatizada identifica desvios de atraso de fluxo, pontos de rampa, mínimos de sobreposição, picos de umidade, saltos de GPS e artefatos de velocidade em uma única execução. GeoPard's limpeza e calibração automatizadas de dados de rendimento Isso é feito na importação e, em seguida, o arquivo limpo é dimensionado de acordo com os pesos reais entregues, para que o mapa corresponda aos comprovantes de pesagem, e não apenas a si mesmo. Tutorial de calibração e limpeza de rendimento Abrange as configurações tela por tela.
4. Verifique se o resultado está correto. Compare os totais limpos com os recibos do elevador por campo e observe o mapa em busca de listras restantes. Se quiser inspecionar o arquivo bruto primeiro, arraste-o para o... Explorador de Dados de Campo GeoPard Observe o padrão de pontos no seu navegador. Seu arquivo permanece em sua máquina, nada é enviado.

Os limites de limpeza não são universais: uma regra de sinalização adequada para um campo de milho uniforme pode ser excessiva em um campo variável. Analise o que foi removido com seu agrônomo e as recomendações locais antes de tomar decisões com base na camada limpa.

Por que dados de rendimento limpos são vantajosos para a cadeia de valor?

Um mapa de produtividade raramente é o produto final. Ele alimenta zonas de gestão, prescrições de taxas variáveis, comparações híbridas e cálculos de aluguel e retorno sobre o investimento, e cada um desses fatores agrava qualquer erro que o mapa contenha:

• Zonas As linhas de sobreposição traçadas indicam a zona "ruim" onde o operador finalizou as passagens, de modo que os ajustes da próxima temporada acompanhem o desempenho da máquina.
• Prescrições de VRA Construído a partir de um arquivo mal calibrado, as taxas de deslocamento em todo o campo ocorrem na direção errada.
• Comparações híbridas e de ensaio clínico são decididas por alguns bushels por acre, bem dentro da margem de erro de um arquivo não limpo.
• Decisões de aluguel e retorno sobre o investimento Numa fazenda com uma margem de erro de 10% nos dados, as decisões tomadas são baseadas em terras que não pertencem a outra pessoa.

A assimetria de custos é o que torna a limpeza uma decisão fácil: leva apenas alguns minutos por campo com uma execução automatizada, enquanto um mapa de zonas incorreto ou uma escolha híbrida mal avaliada podem te perseguir por várias temporadas.

Perguntas frequentes sobre limpeza de dados de rendimento

Se eu calibrar o monitor corretamente, posso pular a limpeza?

Não. A calibração corrige o nível das medições, não a estrutura. Atrasos no fluxo, sobreposições, rampas e saltos de GPS ocorrem mesmo em uma máquina perfeitamente calibrada. Uma boa calibração, aliada à limpeza pós-colheita, é a combinação que produz um mapa confiável.

Os pontos sinalizados devem ser excluídos ou corrigidos?

Ambos, dependendo do erro. Desvios de posição devido ao atraso no fluxo são corrigidos, pois o valor da vazão é real, apenas a localização está incorreta. Pontos de rampa, mínimos de sobreposição e saltos de GPS são removidos, pois o valor em si não representa a vazão. A limpeza automatizada aplica o tratamento correto para cada tipo de erro e informa as alterações realizadas.

Como posso saber se o mapa limpo está correto?

Duas verificações: o total da colheita limpa deve ser próximo ao peso entregue pela balança ou elevador, e os padrões no mapa devem seguir características do terreno, como mudanças no solo e topografia, em vez de padrões de condução. Se as listras ainda seguirem a colheitadeira, significa que ainda há algo a ser limpo.