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# Ertragsdaten bereinigen und kalibrieren

Erfahren Sie, wie Sie die statistisch saubere Bereinigung und Kalibrierung Ihrer Ertragsdatensätze mithilfe eines LLM mit GeoPard MCP sicherstellen.

In diesem Anwendungsfall arbeiten wir mit Ertragsdatensätzen, um die Verteilung und Qualität der Erntedaten über das gesamte Feld zu verstehen. Mithilfe des verbundenen GeoPard MCP ruft ein LLM statistische Zusammenfassungen für den ursprünglichen Ertragsdatensatz ab, erkennt Unregelmäßigkeiten oder Sensorsignale von Rauschen und identifiziert, wo eine Bereinigung oder Kalibrierung erforderlich ist.

Sobald die Qualitätsprüfungen abgeschlossen sind, löst das LLM den GeoPard-MCP-Workflow zur Bereinigung und Kalibrierung mit den optimalen Parametern aus.

{% hint style="success" %}
Stellen Sie sicher, dass GeoPard MCP verbunden ist, bevor Sie diesen Workflow ausführen. Details zur Einrichtung werden bereitgestellt [hier](/geopard-tutorials/de/produkt-tour-web-app/geopard-mcp/geopard-mcp-verbinden.md).
{% endhint %}

## Einzelner Ertragsdatensatz

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/Zjf8Hpwf0Ykij1Dl5r4L>" flowId="Zjf8Hpwf0Ykij1Dl5r4L" %}

### Vorher

<figure><img src="https://1347797700-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FBTboCq739Ds6EWIoN8YI%2Fimage.png?alt=media&amp;token=d7b2b51d-a67b-43c1-9a57-7e9338abc93a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Nachher

<figure><img src="https://1347797700-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FcIBWxG32gH31rkN45Cq9%2Fimage.png?alt=media&amp;token=970b3cd3-1a7c-438d-bac0-a2db73d146de" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Stapel-Kalibrierung von Ertragsdatensätzen

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/bibREyFI1hqQvPk7rBFq>" flowId="bibREyFI1hqQvPk7rBFq" %}

### Vorher

<figure><img src="https://1347797700-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FUATNQLP0u88zsnlLkAAm%2Fimage.png?alt=media&amp;token=a85329be-0cb9-4c38-88c5-8b591638edf9" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Nachher

<figure><img src="https://1347797700-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2Fimu4ak8G06puVVlpSS6w%2Fimage.png?alt=media&amp;token=51ec2b97-fa4e-403a-af7c-e68506a872c7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/de/produkt-tour-web-app/geopard-mcp/ertragsdaten-bereinigen-und-kalibrieren.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

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`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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