# 84. Mutare: Calibrează și curăță YieldDataset

Calibrarea "YieldDataset" este o funcționalitate care corectează distribuția valorilor în conformitate cu principii matematice, îmbunătățind integritatea generală a datelor. Aceasta consolidează calitatea deciziilor și face ca setul de date să fie valoros pentru analize aprofundate ulterioare.

Cazuri uzuale de utilizare pentru această funcționalitate includ:

* Sincronizarea datelor atunci când mai multe combine au lucrat fie simultan, fie pe parcursul mai multor zile, asigurând consistența.
* Făcând setul de date mai omogen și mai precis prin netezirea variațiilor.
* Eliminarea zgomotului din date și a informațiilor inutile care pot estompa insight-urile.
* Eliminarea revenrilor sau a geometrilor anormale, care pot distorsiona modelele și tendințele reale din câmp.
* Ajustarea datelor de producție pentru a corespunde cu mediile sau totalurile stabilite pentru fiecare atribut.

Pentru o explorare mai detaliată și exemple, vă rugăm să consultați [Calibrarea și Curățarea Producției](/geopard-tutorials/ro/agronomie/calibrarea-si-curatarea-productiei.md) ca studiu de caz.

### YieldDataset original cu atributul WetMass

Cinci combine au lucrat în paralel pe parcela de 30 ha afișată mai jos. Calibrarea uneia dintre combine nu a fost sincronizată cu celelalte, rezultând <mark style="color:portocaliu;">portocaliu</mark> puncte, indicând că sunt necesare adăugări `DE CALIBRARE` Pentru aceasta, există, de asemenea, numeroase reveniri <mark style="color:roșii;">roșii</mark> puncte mai aproape de marginile "Parcelelor" care trebuie eliminate.

<figure><img src="/files/fd0427d04907d5b490dc90ac906c42f936ab9204" alt=""><figcaption><p>YieldDataset original cu atributul WetMass</p></figcaption></figure>

### YieldDataset calibrat și curățat cu atributul WetMass

Rezultatul de mai jos arată setul de date după aplicarea automată a operațiunilor `CALIBRARE` și `CURĂȚARE` folosind parametrii impliciți. "YieldDataset" rezultat a devenit omogen, fără valori aberante sau schimbări abrupte între geometrile vecine.

<figure><img src="/files/a40c3008306d282b4330498816250df49e54bac2" alt=""><figcaption><p>YieldDataset calibrat și curățat cu atributul WetMass</p></figcaption></figure>

### Opțiuni pe traseu vs Medie/Total vs Condițional

**Calibrare pe traseu** coincide cu urmele mașinii. Fiecare urme de mașină este procesată ca o regiune individuală în scopuri de calibrare. Echipa GeoPard sugerează utilizarea acestei metode ca abordare standard.

**Calibrare Medie/Total** se concentrează pe redistribuirea valorilor atributelor. Dacă modelele geospațiale sunt corecte, dar cifrele absolute diferă de valorile reale, această metodă este benefică. Pentru rezultate optime, GeoPard recomandă combinarea cu calibrarea pe traseu: aplicarea mai întâi a metodei pe traseu, apoi ajustarea la valorile cunoscute Medie/Total.

**Calibrare condițională** ajustează valorile atributelor bazându-se pe praguri minime și maxime furnizate. Această metodă este deosebit de valoroasă când modelele geospațiale sunt precise, dar distribuția valorilor necesită ajustări, în special când există valori minime și maxime cunoscute. Pentru cele mai bune rezultate, GeoPard recomandă asocierea acesteia cu calibrarea pe traseu: începând cu traseul, urmat de ajustări pentru a se alinia la valorile minime și maxime cunoscute.

### Sugerări

{% hint style="warning" %}
**Sugestie pentru Anomalii în Date**

Dacă un utilizator întâlnește anomalii în date, cum ar fi valori la sau aproape de zero, sau valori neobișnuit de mari (de exemplu, o medie de 10 cu un maxim de 8000), este recomandat fluxul de lucru **Curățare & Calibrare** Acesta este configurat folosind parametrii `acțiuni: [CURĂȚARE, CALIBRARE]`.&#x20;

Prioritizarea Curățării datelor înaintea Calibrării asigură eliminarea erorilor, a valorilor lipsă sau a inconsistențelor, îmbunătățind astfel calitatea și acuratețea datelor.
{% endhint %}

{% hint style="warning" %}
**Sugestie pentru Date fără Erori Inițiale**&#x20;

Pentru seturi de date inițial lipsite de erori, valori lipsă sau inconsistențe, și când se știe că au fost implicate mai multe combine, luați în considerare fluxul de lucru **Calibrare & Curățare** Acesta este configurat folosind parametrii `acțiuni:  [CALIBRARE, CURĂȚARE]`.

Curățarea datelor după calibrare ajută la rafinarea suplimentară a setului de date prin eliminarea potențială a oricăror artefacte introduse în timpul calibrării.
{% endhint %}

### Documentație: Detalii despre mutație

Configurația standard implicită activează calibrarea și curățarea automată a "YieldDataset".

{% code overflow="wrap" lineNumbers="true" %}

```graphql
mutație AutoCalibrateYieldDataset {
  calibrateYieldDataset(input: {
    uuidParcelă: "<placeholder_of_field_uuid>"
    yieldDatasetUuid: "<placeholder_of_dataset_uuid>"
    acțiuni: {
      acțiuneDeCalibrare: {
        atributeDeCalibrare:["WetMass", "VRYIELDVOL"]
        condițieCalibrarePeTraseu: {
          bazăDeCalibrare: "WetMass"
          regiuneMaximaHomogenitate: true
          traseuMașinăSintetic: true
        }
      }
      acțiuneDeCurățare: {
        curățareAutoCondtion: {
          atributȚintă: "WetMass"
        }
      }
      
      acțiuni:  [CALIBRARE, CURĂȚARE]
    }
  }) {
    uuid
    fieldUuid
    uuidOriginal
    codStare
    mesajStatus
  }
}
```

{% endcode %}

Un exemplu mai avansat oferă control manual al intervalelor min/max și încorporează atribute suplimentare.

{% code overflow="wrap" lineNumbers="true" %}

```graphql
mutație CustomCalibrateYieldDataset {
  calibrateYieldDataset(input: {
    uuidParcelă: "<placeholder_of_field_uuid>"
    yieldDatasetUuid: "<placeholder_of_dataset_uuid>"
    acțiuni: {
      acțiuneDeCalibrare: {
        atributeDeCalibrare:["WetMass", "VRYIELDVOL"]
        dimensiuneFereastrăNetezire: 11
        condițieCalibrarePeTraseu: {
          bazăDeCalibrare: "Machine"
          regiuneMaximaHomogenitate: true
          traseuMașinăSintetic: false
        }
        condițieCalibrareMedieTotal:[{
          atributCalibrare: "WetMass"
          medie:8.0
        }]
      }
      acțiuneDeCurățare: {
        curățareAutoCondtion: {
          atributȚintă: "WetMass"
        }
        condițieMinMaxCurățare: [{
          atributCurățare: "Distance"
          min: 1.5
          max: 10.0
        }]
      }
      acțiuni:  [CALIBRARE, CURĂȚARE]
    }
  }) {
    uuid
    fieldUuid
    uuidOriginal
    codStare
    mesajStatus
  }
}
```

{% endcode %}

{% hint style="info" %}
Pentru a respecta protocolul USDA pentru `CURĂȚARE` operațiune, trebuie fie să menționați TOATE coloanele în `acțiuneDeCurățare` -> `condițieMinMaxCurățare` sau să specificați o parte dintre ele în `acțiuneDeCurățare` -> `condițieMinMaxCurățare` și pe cele rămase în `curățareAutoCondtion` -> `atributeExcluse`.
{% endhint %}

Parametrii de intrare:

* `acțiuni` ca un tablou, permițându-vă să alegeți *acțiunile corective și secvența lor* de aplicare; valorile acceptate includ `CURĂȚARE` și `CALIBRARE`.
* `acțiuneDeCalibrare` ca un obiect care conține detalii de configurare legate de `CALIBRARE` operațiune.&#x20;
  * `atributeDeCalibrare` ca un tablou de atribute care necesită calibrare, de obicei legate de coloana Yield.
  * `dimensiuneFereastrăNetezire` ca un întreg impar care netezește valorile rezultate, reducând salturile abrupte ale valorilor.
  * `condițieCalibrarePeTraseu` ca un obiect cu **Pe traseu** calibrarea corespunde urmelor mașinii. Fiecare urmă de mașină este procesată ca o regiune individuală în scopuri de calibrare.
    * `bazăDeCalibrare` ca un șir care reprezintă atributul folosit ca bază pentru calibrare.
    * `regiuneMaximaHomogenitate` ca un boolean care indică dacă regiunea de omogenitate maximă este folosită ca regiune de referință pentru calibrare.
    * `traseuMașinăSintetic` ca un boolean care indică simularea traseelor mașinii; este util când atributul precis al traseului mașinii lipsește și trebuie simulat pe baza timpurilor sau a unui atribut similar.
  * `condițieCalibrareMedieTotal` ca un obiect cu **Medie/Total** calibrarea se concentrează pe redistribuirea valorilor atributelor. Dacă modelele geospațiale sunt corecte, dar cifrele absolute diferă de valorile reale, această metodă este benefică.
    * `atributCalibrare` ca un șir care reprezintă atributul ce urmează a fi calibrat.
    * `medie` ca un număr care reprezintă valorile medii ale atributului; valorile atributului ar trebui să se alinieze cu această medie. Trebuie utilizată o singură opțiune, fie `medie` sau `total`, ar trebui utilizată o singură opțiune simultan.
    * `total` ca un număr care reprezintă suma totală a valorilor atributului; agregatul acestor valori ar trebui să se potrivească cu totalul. Trebuie utilizată o singură opțiune, fie `medie` sau `total`, ar trebui utilizată o singură opțiune simultan.
  * `condițieMinMaxCalibrare` ca un obiect cu **Condițional** calibrarea ajustează valorile atributelor pe baza pragurilor minime și maxime furnizate.
    * `atributCalibrare` ca un șir care reprezintă atributul ce urmează a fi calibrat.
    * `min` ca un număr care reprezintă valorile minime ale atributului, servind ca limita inferioară pentru calibrare.
    * `minInclus` ca un boolean care indică dacă valoarea minimă este sau nu inclusă
    * `max` ca un număr care reprezintă valorile maxime ale atributului, servind ca limita superioară pentru calibrare.
    * `maxInclus` ca un boolean care indică dacă valoarea maximă este sau nu inclusă.
* `acțiuneDeCurățare` ca un obiect care include specificațiile de configurare legate de `CURĂȚARE` operațiune.
  * `curățareAutoCondtion` ca un obiect care include configurările specifice algoritmului de curățare automată.
    * `atributȚintă` ca un șir care reprezintă valorile țintă ale Yield-ului.
    * `atributeExcluse` ca un tablou de șiruri care definesc atributele care nu influențează operațiunea de curățare.
  * `condițieMinMaxCurățare` ca un tablou de obiecte care conțin regulile de curățare descrise; fiecare obiect include următorii parametri.
    * atributCurățare ca un șir care specifică numele coloanei pentru regulă.
    * `min` ca un număr indicând valoarea minimă.
    * `max` ca un număr indicând valoarea maximă.

{% hint style="info" %}
Pentru a vizualiza intrările și a accesa cele mai recente valori disponibile ale enumerărilor (cum ar fi `operațiuni`), se recomandă utilizarea [Altair](/geopard-tutorials/ro/documentatia-api/inceput-cu-api-ul-geopard.md).
{% endhint %}

### Documentație: interogare YieldDataset

Ca utilizator al API-ului GeoPard, puteți recupera detalii referitoare la corecțiile aplicate YieldDataset-urilor prin atributele `correcțiiAplicate` și `versiuneCorrecțiiAplicate`. Primul oferă o listă a corecțiilor efectuate (de ex., `CALIBRARE` și `CURĂȚARE`), ordinea de execuție fiind indicată de secvența lor în tablou. Între timp, `versiuneCorrecțiiAplicate` indică versiunea algoritmului utilizat.

{% code overflow="wrap" lineNumbers="true" %}

```graphql
interogare DetaliiDespreCalibrărileAplicate {
  getFields (filter: {fieldUuid: "<placeholder_of_field_uuid>"}){
    fields {
      uuid
      yieldDatasets  {
        uuid
        correcțiiAplicate
        versiuneCorrecțiiAplicate
      }
    }
  }
}
```

{% endcode %}


---

# 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.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ro/documentatia-api/prezentarea-generala-a-solicitarilor-api-geopard/84.-mutare-calibreaza-si-curata-yielddataset.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.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.