Чишћење података о приносу: Како добити мапе приноса којима заиста можете веровати ове жетве

Ако ваша мапа приноса изгледа погрешно, вероватно јесте, а поље обично није разлог. Сирови подаци праћења приноса увек садрже систематске грешке: сензор помера грешке, проток зрна заостаје за ГПС позицијом, преклапају се траке са двоструким бројањем, а редови окрета бележе приносе без икакве производње биљке. Чишћење података о приносу уклања те грешке тако да мапа приказује поље уместо машине. Ево шта погреши у сировој датотеци, колико је тога обично лоше и ток рада који можете покренути пре, током и после жетве.

Који подаци праћења сирове приносности су погрешни

Свака датотека за праћење приноса носи исту породицу грешака, без обзира на марку или усев. Уобичајени осумњичени:

• Калибрационо померање. Сензор протока је калибрисан на једном хибриду при једној влажности, а затим су се услови променили. Читава датотека се помера за неколико процената више или ниже, а различита оптерећења се померају за различите износе.
• Кашњење протока. Зрну је потребно неколико секунди да пређе пут од хедера до сензора, тако да се свака вредност приноса утискује неколико метара иза места где је заправо расло. Ивице зона се размазују у смеру вожње.
• Делимични откос и преклапања. Тамо где хедер покрива траку која је већ исечена, монитор дели мање зрна на пуну ширину хедера и бележи вештачки пад. Редови врхова и завршни пролази су пуни ових.
• Рампе за почетни пролаз и завршни пролаз. На почетку сваког пролаза систем се још увек пуни, на крају се празни. Прва и последња секунда сваког пролаза бележе вредности нагиба, а не принос.
• Скокови влаге. Влажни џеп или сензорски трептај помера конверзију сувог приноса за низ поена.
• ГПС скокови. Грешка у позицији испушта групу тачака у поље суседа или их гомила на једном месту.
• Артефакти за брзину жетве. Нагла успоравања и убрзања мењају оптерећење машине брже него што се сензор стабилизује, остављајући траке које прате оператера, а не земљиште.

Ништа од овога нису грешке оператера. То су физика и електроника које раде оно што раде, што је управо разлог зашто чишћење мора бити рутински корак, а не спасилачка мисија.

Колико је мојих података о приносу заправо погрешно?

Више него што већина људи очекује. Независне вишегодишње студије које ревидирају сирове датотеке комбајна доследно означавају отприлике 10 до 20 процената тачака као погрешне, а датотеке са поља са много редова тачака, водених путева или кратких превоја налазе се на горњој граници. Просек поља често опстаје, јер се успони и падови делимично поништавају. Мапа то не чини: грешке нису случајна бука, већ су структуриране, па цртају лажне обрасце тачно тамо где доносите одлуке, дуж ртова, превоја и редова скретања.

Та структура је права опасност. Линија преклапања дуж границе изгледа као проблем сабијања. Калибрациони корак између два хибрида изгледа као права разлика између хибрида. Сродни симптоми се појављују и на нивоу машине; дубинско истраживање... фантомски губитак приноса код кукуруза покрива како губици у издувним колекторима тихо крваре бушеле пре него што их сензор уопште види.

Радни ток чишћења података о приносу за ову жетву

Чисте мапе настају у три фазе, а само једна од њих се дешава за столом.

1. Пре жетве: калибришите монитор приноса. Упоредите калибрациона оптерећења са вагоном за мерење или сертификованом вагама и поново калибришите по усеву, по хибриду где је то практично, и поново када се влажност промени за више од неколико поена. Универзитетске смернице као што су Ресурси за калибрацију монитора приноса Државног проширења Ајове препоручује вишеструка оптерећења у опсегу брзине и протока којим ћете заправо жети, а не један погодан пролаз.
2. Током жетве: прикупљање података. Одржавајте константну брзину кретања унутар пролаза, користите пуну ширину хедера где год то поље дозвољава и оставите машину да се смири неколико секунди након сваког пролаза. Сваки стабилан пролаз пуне ширине је пролаз који чишћење не мора да поправља.
3. Након жетве: очистите и калибришите турпију. Аутоматско чишћење означава помаке кашњења протока, тачке нагиба, минимуме преклапања, скокове влаге, скокове GPS-а и артефакте брзине у једном покушају. GeoPard-ов аутоматизовано чишћење и калибрација података о приносу ради ово при увозу, а затим скалира очишћену датотеку у односу на ваше стварне испоручених тежина, тако да се мапа слаже са картама за скалирање, а не само са самом собом. туторијал за калибрацију приноса и чишћење покрива подешавања екран по екран.
4. Проверите разумност - резултат. Упоредите очишћене укупне износе са пријемима из лифтова по пољу и погледајте мапу за преостале пруге. Ако желите прво да прегледате сирову датотеку, убаците је у ГеоПард истраживач података о пољу и погледајте образац тачака у вашем прегледачу. Ваша датотека остаје на вашем рачунару, ништа се не отпрема.

Прагови чишћења нису универзални: правило обележавања које одговара једнообразном пољу кукуруза може бити превише агресивно на променљивом. Прегледајте шта је уклоњено са својим агрономом и локалним препорукама пре него што донесете одлуке на основу очишћеног слоја.

Зашто се чисти подаци о приносу исплате низводно

Мапа приноса ретко је крајњи производ. Она садржи податке о зонама управљања, прописима о варијабилним стопама, хибридним поређењима и математици закупнине и поврата инвестиције, и све то комбинује било коју грешку коју мапа носи:

• Зоне Нацртано на преклапајућим ниским вредностима ставља "лошу" зону где је оператер завршио додавања, тако да улази следеће сезоне јуре машину.
• Рецепти VRA изграђене из погрешно калибрисане датотеке померају брзине по целом пољу у погрешном смеру.
• Хибридна и пробна поређења одређују се на основу неколико бушела по хектару, што је далеко унутар опсега грешке неочишћене датотеке.
• Одлуке о закупнини и повраћају инвестиције На фарми која има грешку у подацима од 10 процената, одлуке се доносе на туђој њиви.

Асиметрија трошкова је оно што чишћење чини лаким: потребно је неколико минута по пољу са аутоматизованим покретањем, док вас погрешна мапа зона или погрешно процењен хибридни избор прате сезонама.

Честа питања о чишћењу података о приносу

Ако сам добро калибрисао монитор, могу ли да прескочим чишћење?

Не. Калибрација фиксира ниво мерења, а не структуру. Кашњење протока, преклапања, рампе и GPS скокови се дешавају на савршено калибрисаној машини. Добра калибрација плус чишћење након жетве су пар који производи поуздану мапу.

Да ли означене тачке треба избрисати или исправити?

Оба, у зависности од грешке. Померања позиције услед кашњења протока се исправљају, јер је вредност приноса стварна, само је локација погрешна. Тачке рампе, ниске вредности преклапања и GPS скокови се уклањају, јер сама вредност није принос. Аутоматизовано чишћење примењује одговарајући третман за сваки тип грешке и извештава шта се променило.

Како да знам да је очишћена мапа исправна?

Две провере: укупна тежина очишћеног поља треба да буде близу ваше испоручених тежина са ваге или елеватора, а обрасци на мапи треба да прате карактеристике поља попут промена земљишта и топографије, а не обрасце вожње. Ако пруге и даље прате комбајн, нешто је остало да се очисти.