# Ertragsdaten bereinigen und kalibrieren

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/produkttour-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="/files/3cf728fee05f2a9ace8d9a9a8e19a18d6b4a4b33" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Nachher

<figure><img src="/files/6fc4e97b30c7d77cd909c928dcdfc759bcf6fb01" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Stapel-Kalibrierung von Ertragsdatensätzen

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

### Vorher

<figure><img src="/files/c7125b1f1dfb0e162d200b62e34031a4706c91cf" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Nachher

<figure><img src="/files/78a571c2e05ea125b6f46e728c9dabb385bb1d55" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

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```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/de/produkttour-web-app/geopard-mcp/ertragsdaten-bereinigen-und-kalibrieren.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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