农业自动化执行系统（Agricultural Execution Systems）系列：John Deere ExactEmerge_（10）.案例研究与实地应用.docx

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案例研究与实地应用

在前一节中，我们讨论了JohnDeereExactEmerge系统的各个组成部分及其功能。本节将通过具体的案例研究和实地应用，进一步探讨该系统在实际农业生产中的效果和优势。我们将从种植计划的制定、精确播种的实施、数据收集与分析、以及系统维护与优化等方面，详细展示ExactEmerge系统如何提升农业生产的效率和质量。

案例研究1：精确播种与产量提升

背景介绍

某大型农场位于美国中西部，主要种植玉米和大豆。该农场面临的主要挑战是土壤质量不均匀、播种深度和间距不一致，导致产量波动较大。为了解决这些问题，农场决定引入JohnDeereExactEmerge系统，以提高播种的精确度和一致性。

实施步骤

土壤分析与地图制作

使用JohnDeere的GreenStar3系统进行土壤分析，生成土壤质量地图。

通过地图数据，确定不同地块的最佳播种深度和间距。

制定种植计划

在JohnDeereOperationsCenter平台上，根据土壤质量地图，制定详细的种植计划。

设置播种机的参数，包括种子类型、播种深度、间距等。

精确播种

使用ExactEmerge播种机进行播种。

系统通过实时传感器数据调整播种深度和间距，确保每个种子都落在最佳位置。

数据收集与分析

播种过程中，系统自动收集播种深度、间距、土壤湿度等数据。

通过JohnDeereOperationsCenter平台，对数据进行分析，评估播种效果。

评估与优化

收集的数据用于评估播种的一致性和精确度。

根据评估结果，调整种植计划，优化下一次播种。

实际效果

产量提升

通过精确播种，农场的玉米产量提高了10%。

大豆产量提高了8%。

成本降低

由于播种更加精准，种子浪费减少了5%。

燃料和劳动力成本也有所下降。

土壤健康

精确播种减少了对土壤的过度压实，提高了土壤的通气性和水分保持能力。

代码示例

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何从JohnDeereOperationsCenter平台获取播种数据并进行初步分析。

#导入必要的库

importrequests

importpandasaspd

importjson

#设置API请求参数

api_url=/operations/v3/fields/12345/planting-data

headers={

Authorization:BearerYOUR_ACCESS_TOKEN,

Content-Type:application/json

}

#发送API请求

response=requests.get(api_url,headers=headers)

#检查请求是否成功

ifresponse.status_code==200:

#解析JSON响应

data=response.json()

#将数据转换为PandasDataFrame

df=pd.DataFrame(data[plantingData])

#显示前5行数据

print(df.head())

#计算播种深度和间距的平均值

average_depth=df[depth].mean()

average_spacing=df[spacing].mean()

#输出平均值

print(f平均播种深度:{average_depth}英寸)

print(f平均播种间距:{average_spacing}英寸)

else:

print(f请求失败，状态码:{response.status_code})

数据样例

假设API返回的JSON数据如下：

{

plantingData:[

{depth:1.5,spacing:7.2,timestamp:2023-10-01T10:00:00Z},

{depth:1.6,spacing:7.1,timestamp:2023-10-01T10:01:00Z},

{depth:1.4,spacing:7.3,timestamp:2023-10-01T10:02:00Z},

{depth:1.5,spacing:7.2,timestamp:2023-10-01T10:03:00Z},

{dept