Многопроектные анализы (расширенная версия), Многопроектные анализы – Инструкция по эксплуатации Ag Leader SMS Basic and Advanced Manual
Страница 72
SMS Basic and Advanced Manual
66
эта функция создает массив данных NDVI по инфракрасным изображениям. NDVI - это "Нормализованный
индекс различий растительного покрова", который является индикатором здоровья посевов.
У здоровых
растений индекс NDVI высокий. Голая почва, скалы и т.п. имеют низкий индекс NDVI , близкий к нулю. У
облаков, воды и снега индекс NDVI отрицательный.
Необработанные данные ИК-съемки, или, как их часто
называют, "мощность",
также могут быть получены с помощью этой функции.
Настройки NDVI
Как создать массив данных NDVI
Анализ прибыли и убытков
Эта функция анализа использует записи, сделанные пользователем в Финансовых статьях, чтобы создать
массив прибылей/убытков по данному полю на данный момент времени. Создаются три атрибута: Затраты,
Доход и Прибыли/Убытки. Эти результаты не будут так точны, как итоги или результаты, получаемые из Отчета
по финансовому контролю, поскольку они носят пространственный характер и имеет место распределение по
сетке координат, но они все же будут отражать финансовые тенденции для заданных полей, что поможет
уточнить и спланировать корректировочные меры или же может быть использовано в качестве входных
данных в других функциях анализа. Эта функция также допускает пакетную обработку.
Как создать массив данных Прибыли/Убытки
Анализ рельефа
Эта функция использует трехмерную координатную сетку для отображения трехмерного рельефа местности и
вычисления безразмерного по величине уклона, направления градиента (в градусах), крутизны уклона и других
атрибутов данного поля. Эти результаты затем могут быть использованы как входные данные в других
функциях анализов. Эта функция также допускает пакетную обработку.
Как создать массив данных анализа рельефа.
Многопроектные анализы (РАСШИРЕННАЯ ВЕРСИЯ)
Многопроектные анализы - это мощный инструмент выполнения некоторых аналитических функций над
отдельными проектами, не связанными между собой. Сила этого метода в том, что создается общая "база"
данных по множеству фермеров, например, по округу или даже в пределах штата или страны. Это позволяет
сравнивать урожайность определенного сорта/гибрида у различных фермеров, не нанося ущерба
конфиденциальному характеру подробной информации по каждому из участников сравнения. Можно также
выполнять корреляционный анализ, например, поискать корреляцию между урожайностью и показателем рН
почвы для группы фермеров в определенном регионе.
Выберите ниже тему по многопректному анализу:
Выбрать проекты для анализа
Выбрать справочный массив данных
Выбрать связанные фильтры данных
Выбрать фильтры данных
Корреляционный анализ
Эта функция анализа позволяет определить, какие переменные, сказывающиеся на урожае заданных культур,
взаимодействуют друг с другом позитивным или негативным образом, а какие не оказывают существенного
взаимного влияния. Например, можно будет узнать, как в историческом плане влияли такие свойства почвы,
как рН, ОВ или КОЕ на урожайность полей в течение всех лет, за которые были собраны данные. Может
оказаться, что рН и КОЕ не имели связи с урожайностью в то время как параметр ОВ показывал высокую
корреляцию: чем содержание органических веществ было выше, тем выше был урожай, и наоборот.
Выбрать Массивы данных ввода для анализа
Выбрать корреляционные атрибуты
Как создать результаты корреляции.
Сравнительный анализ
Эта функция анализа является чрезвычайно мощным средством отыскания зависимостей между различными
типами данных, имеющимися в системе. Позволяет выбрать массив данных, например, об урожайности и
сравнить по типу почвы, величине рН и т.п.