# 84. Mutasyon: VerimDatasetini Kalibre Et ve Temizle
"YieldDataset"'in kalibrasyonu, değer dağılımını matematiksel prensiplerle uyumlu hale getirerek verilerin bütünlüğünü artıran bir işlevselliktir. Karar verme kalitesini güçlendirir ve veri kümesini daha derin analizler için değerli kılar.
Bu işlevselliğin yaygın kullanım durumları şunlardır:
* Birden fazla hasat makinesi aynı anda veya birkaç gün boyunca çalıştıysa verileri senkronize ederek tutarlılığı sağlamak.
* Varyasyonları düzelterek veri kümesini daha homojen ve doğru hale getirmek.
* İçgörüleri bulandırabilecek gürültü ve gereksiz bilgileri kaldırmak.
* Sahanın gerçek desenlerini ve eğilimlerini bozabilecek dönüşler veya anormal geometrileri ortadan kaldırmak.
* Veri setindeki verim (yield) değerlerini her bir öznitelik için belirlenmiş ortalamalar veya toplamlarla uyumlu hale getirmek.
Daha ayrıntılı inceleme ve örnekler için lütfen [Verim Kalibrasyonu ve Temizleme](/geopard-tutorials/tr/agronomi/verim-kalibrasyonu-ve-temizleme.md) kullanım örneğine bakın.
### WetMass özniteliğine sahip orijinal YieldDataset
Aşağıda gösterilen 30 ha tarlada beş hasat makinesi paralel olarak çalıştı. Hasatlardan birinin kalibrasyonu diğerleriyle senkronize değildi; bunun sonucunda Daha derin içgörüler elde etmek için bir sonraki aşama leke/alanlar oluştu, bu da ek `KALİBRASYON` gerektiğini gösterir. Ek olarak, ortadan kaldırılması gereken çok sayıda dönüş kırmızı "Tarla" kenarlarına daha yakın leke/alanlar bulunmaktadır.
WetMass özniteliğine sahip orijinal YieldDataset
### WetMass özniteliğine sahip kalibre edilmiş ve temizlenmiş YieldDataset
Aşağıdaki sonuç, varsayılan parametrelerle otomatik uygulanan `KALİBRE ET` ve `TEMİZLE` işlemlerinin ardından veri kümesini göstermektedir. Ortaya çıkan "YieldDataset" homojenleşmiş, komşu geometriler arasında aykırı değerler veya ani değişimler içermemektedir.
WetMass özniteliğine sahip kalibre edilmiş ve temizlenmiş YieldDataset
### Yol bazlı vs Ortalama/Toplam vs Koşullu seçenekler
**Yol bazlı kalibrasyon** makinenin izlerine karşılık gelir. Her makine izi kalibrasyon amaçlı ayrı bir bölge olarak işlenir. GeoPard ekibi bu yöntemi standart yaklaşım olarak kullanmayı önerir.
**Ortalama/Toplam kalibrasyon** öznitelik değerlerinin yeniden dağıtılmasına odaklanır. Eğer coğrafi desenler doğruysa fakat mutlak rakamlar gerçeğinden sapıyorsa bu yöntem faydalıdır. En iyi sonuç için GeoPard, önce Yol bazlı uygulayıp ardından bilinen Ortalama/Toplam değerlerine göre ayarlamayı önermektedir.
**Koşullu kalibrasyon** belirtilen min ve max eşiklerine göre öznitelik değerlerini ayarlar. Bu yöntem özellikle coğrafi desenler doğru ancak değer dağılımının ayarlanması gerektiği durumlarda, bilinen min ve max değerler mevcutsa değerlidir. En iyi sonuçlar için GeoPard, önce Yol bazlı kalibrasyon, sonra bilinen min ve max değerlerle uyumlu hale getirme şeklinde eşleştirmeyi tavsiye eder.
### İpuçları
{% hint style="warning" %}
**Veri Anomalileri için İpucu**
Kullanıcı veride sıfıra yakın değerler veya olağandışı büyük değerler (örneğin ortalama 10 iken maksimum 8000 gibi) gibi anomalilerle karşılaşıyorsa, **Temizleme & Kalibrasyon** iş akışı tavsiye edilir. Bu, parametrelerle yapılandırılır `eylemler: [TEMİZLE, KALİBRE ET]`.
Kalibrasyondan önce verinin temizlenmesine öncelik vermek, hataların, eksik değerlerin veya tutarsızlıkların giderilmesini sağlar ve böylece veri kalitesi ile doğruluğunu artırır.
{% endhint %}
{% hint style="warning" %}
**İlk Hataları Olmayan Veriler için İpucu**
Başlangıçta hatasız, eksik değersiz veya tutarlı veri kümeleri için ve birden fazla hasat makinesinin yer aldığı biliniyorsa, **Kalibrasyon & Temizleme** iş akışını düşünün. Bu, parametrelerle yapılandırılır `eylemler: [KALİBRE ET, TEMİZLE]`.
Kalibrasyondan sonra veriyi temizlemek, kalibrasyon sırasında ortaya çıkmış olabilecek artefaktları ortadan kaldırarak veri kümesini daha da iyileştirmeye yardımcı olur.
{% endhint %}
### Dokümantasyon: Mutasyon ayrıntıları
Varsayılan standart yapılandırma "YieldDataset"in otomatik kalibrasyonunu ve temizlenmesini etkinleştirir.
{% code overflow="wrap" lineNumbers="true" %}
```graphql
mutation AutoCalibrateYieldDataset {
calibrateYieldDataset(input: {
fieldUuid: ""
yieldDatasetUuid: ""
actions: {
calibrateAction: {
calibrationAttributes:["WetMass", "VRYIELDVOL"]
conditionPathwiseCalibration: {
calibrationBasis: "WetMass"
maxHomogeneityRegion: true
syntheticMachinePath: true
}
}
cleanAction: {
condtionAutoClean: {
targetAttribute: "WetMass"
}
}
eylemler: [KALİBRE ET, TEMİZLE]
}
}) {
uuid
fieldUuid
originalUuid
statusCode
statusMessage
}
}
```
{% endcode %}
Daha gelişmiş bir örnek, min/maks aralıkların manuel kontrolünü sağlar ve ek özellikleri içerir.
{% code overflow="wrap" lineNumbers="true" %}
```graphql
mutation CustomCalibrateYieldDataset {
calibrateYieldDataset(input: {
fieldUuid: ""
yieldDatasetUuid: ""
actions: {
calibrateAction: {
calibrationAttributes:["WetMass", "VRYIELDVOL"]
smoothWindowSize: 11
conditionPathwiseCalibration: {
calibrationBasis: "Machine"
maxHomogeneityRegion: true
syntheticMachinePath: false
}
conditionAvgTotalCalibration:[{
calibrationAttribute: "WetMass"
average:8.0
}]
}
cleanAction: {
condtionAutoClean: {
targetAttribute: "WetMass"
}
conditionMinMaxClean: [{
cleanAttribute: "Distance"
min: 1.5
max: 10.0
}]
}
eylemler: [KALİBRE ET, TEMİZLE]
}
}) {
uuid
fieldUuid
originalUuid
statusCode
statusMessage
}
}
```
{% endcode %}
{% hint style="info" %}
İşlem için USDA protokolünü takip etmek adına, ya TÜM sütunları `TEMİZLE` belirtmelisiniz ya da `cleanAction` -> `conditionMinMaxClean` bunların bir kısmını `cleanAction` -> `conditionMinMaxClean` ve kalanlarını `condtionAutoClean` -> `excludedAttributes`.
{% endhint %}
Girdi parametreleri:
* `actions` bir dizi olarak, böylece düzeltici eylemleri ve *uygulama sırasını seçmenize izin verir* desteklenen değerler şunları içerir `TEMİZLE` ve `KALİBRE ET`.
* `calibrateAction` işleme ilişkin yapılandırma detaylarını içeren bir nesne olarak. `KALİBRE ET` calibrationAttributes
* `Genellikle Verim (Yield) sütununa bağlı olan, kalibrasyon gerektiren özelliklerin bir dizisi olarak.` smoothWindowSize
* `Tekrar değerlerde ani sıçramaları azaltan, sonucu düzleştiren tek sayılı bir tam sayı olarak.` bir sonucu yumuşatan, değerlerdeki ani sıçramaları azaltan tek sayılı bir tamsayı olarak.
* `conditionPathwiseCalibration` bir nesne olarak ve **Pathwise** kalibrasyon makinenin izlerine karşılık gelir. Her makine izi, kalibrasyon amaçları için ayrı bir bölge olarak işlenir.
* `calibrationBasis` kalibrasyonun temel alındığı özelliği temsil eden bir dize olarak.
* `maxHomogeneityRegion` maksimum homojenlik bölgesinin kalibrasyon için referans bölge olarak kullanılıp kullanılmadığını belirten bir boolean olarak.
* `syntheticMachinePath` makine rotalarının simülasyonunu gösteren bir boolean olarak, hassas makine yolu özniteliği yoksa ve zaman damgalarına veya benzeri bir özniteliğe göre simülasyon yapılması gerekiyorsa faydalıdır.
* `conditionAvgTotalCalibration` bir nesne olarak ve **Ortalama/Toplam** kalibrasyon, öznitelik değerlerinin yeniden dağıtılmasına odaklanır. Coğrafi desenler doğruysa ancak mutlak rakamlar gerçeklerden sapıyorsa bu yöntem yararlıdır.
* `calibrationAttribute` kalibre edilecek özniteliği temsil eden bir string olarak.
* `ortalama` özniteliğin ortalama değerlerini temsil eden bir sayı olarak; öznitelik değerleri bu ortalamaya uygun olmalıdır. Aynı anda yalnızca bir seçenek, ya `ortalama` veya `toplam`kullanılmalıdır.
* `toplam` öznitelik değerlerinin toplamını temsil eden bir sayı olarak; bu değerlerin toplamı belirtilen toplamla eşleşmelidir. Aynı anda yalnızca bir seçenek, ya `ortalama` veya `toplam`kullanılmalıdır.
* `conditionMinMaxCalibration` bir nesne olarak ve **Koşullu** kalibrasyon, sağlanan min ve max eşiklerine göre öznitelik değerlerini ayarlar.
* `calibrationAttribute` kalibre edilecek özniteliği temsil eden bir string olarak.
* `min` kalibrasyon için en düşük aralığı belirleyen özniteliğin minimum değerlerini temsil eden bir sayı olarak.
* `minIncluded` minimum değerin dahil edilip edilmediğini gösteren bir boolean olarak.
* `max` kalibrasyon için en yüksek aralığı belirleyen özniteliğin maksimum değerlerini temsil eden bir sayı olarak.
* `maxIncluded` maksimum değerin dahil edilip edilmediğini gösteren bir boolean olarak.
* `cleanAction` ile ilişkili yapılandırma ayrıntılarını içeren bir nesne olarak. `TEMİZLE` calibrationAttributes
* `conditionAutoClean` otomatik temizleme algoritmasına özgü yapılandırmaları içeren bir nesne olarak.
* `targetAttribute` Hedef Verim (Yield) değerlerini temsil eden bir string olarak.
* `excludedAttributes` temizleme işlemine etki etmeyen öznitelikleri tanımlayan string dizisi olarak.
* `conditionMinMaxClean` açıklanan temizleme kurallarını içeren nesne dizisi olarak; her nesne aşağıdaki parametreleri içerir.
* cleanAttribute kural için sütun adını belirten bir string olarak.
* `min` minimum değeri gösteren bir sayı olarak.
* `max` maksimum değeri gösteren bir sayı olarak.
{% hint style="info" %}
Girişleri görüntülemek ve (ör. gibi) numaralandırmaların en güncel değerlerine erişmek için `işlemler`kullanmanız önerilir. [Altair](/geopard-tutorials/tr/api-belgeleri/geopard-api-ile-baslarken.md).
{% endhint %}
### Dokümantasyon: YieldDataset sorgusu
Bir GeoPard API tüketicisi olarak, YieldDataset'lere uygulanan düzeltmelere ilişkin ayrıntıları şu öznitelikler aracılığıyla alabilirsiniz `appliedCorrections` ve `appliedCorrectionsVersion`. İlki yapılan düzeltmelerin bir listesini sağlar (ör., `KALİBRE ET` ve `TEMİZLE`), yürütme sırası dizideki sıralarıyla belirtilir. Bu arada, `appliedCorrectionsVersion` kullanılan algoritmanın sürümünü gösterir.
{% code overflow="wrap" lineNumbers="true" %}
```graphql
query DetailsAboutAppliedCalibrations {
getFields (filter: {fieldUuid: ""}){
fields {
uuid
yieldDatasets {
uuid
appliedCorrections
appliedCorrectionsVersion
}
}
}
}
```
{% 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/tr/api-belgeleri/geopard-api-isteklerine-genel-bakis/84.-mutasyon-verimdatasetini-kalibre-et-ve-temizle.md?ask=
```
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.