> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/ochistka-i-kalibrovka-dannykh-urozhainosti.md).

# Очистка и калибровка данных урожайности

В этом сценарии мы работаем с данными урожайности, чтобы понять распределение и качество собранных данных по полю. Используя подключённый GeoPard MCP, LLM получает статистические сводки по исходному набору данных урожайности, выявляет нерегулярности или шум датчиков и определяет, где требуется очистка или калибровка.

После завершения проверок качества LLM запускает рабочий процесс очистки и калибровки GeoPard MCP с оптимальными параметрами.

{% hint style="success" %}
Убедитесь, что GeoPard MCP подключён, прежде чем запускать этот рабочий процесс. Подробности настройки приведены [здесь](/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/podklyuchit-geopard-mcp.md).
{% endhint %}

## Один набор данных урожайности

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

### До

<figure><img src="/files/0c3494c64867cf1a98055560129ac418c348b997" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### После

<figure><img src="/files/7b8f38f8b1070c2dbc092837603afbdf27340883" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Калибровка пакетного набора данных урожайности

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

### До

<figure><img src="/files/7f2c103e65916f5cc78d22b34724b337d82cda21" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### После

<figure><img src="/files/b094f36321b77a017daf0f0d01bcbdc09b89e94f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## 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, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ru/obzor-produkta-veb-prilozhenie/geopard-mcp/ochistka-i-kalibrovka-dannykh-urozhainosti.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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.