84. Mutasyon: YieldDataset'i Kalibre Et ve Temizle

Yield veri kümelerini temizlemek ve kalibre etmek için API çağrıları

"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 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

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.

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.

Dokümantasyon: Mutasyon ayrıntıları

Varsayılan standart yapılandırma "YieldDataset"in otomatik kalibrasyonunu ve temizlenmesini etkinleştirir.

mutation AutoCalibrateYieldDataset {
  calibrateYieldDataset(input: {
    fieldUuid: "<placeholder_of_field_uuid>"
    yieldDatasetUuid: "<placeholder_of_dataset_uuid>"
    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
  }
}

Daha gelişmiş bir örnek, min/maks aralıkların manuel kontrolünü sağlar ve ek özellikleri içerir.

mutation CustomCalibrateYieldDataset {
  calibrateYieldDataset(input: {
    fieldUuid: "<placeholder_of_field_uuid>"
    yieldDatasetUuid: "<placeholder_of_dataset_uuid>"
    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
  }
}

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.

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 toplamkullanılmalıdır.

    • toplam öznitelik değerlerinin toplamını temsil eden bir sayı olarak; bu değerlerin toplamı belirtilen toplamla eşleşmelidir. Aynı anda yalnızca bir seçenek, ya ortalama veya toplamkullanılmalıdır.

  • 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.

Girişleri görüntülemek ve (ör. gibi) numaralandırmaların en güncel değerlerine erişmek için işlemlerkullanmanız önerilir. Altair.

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.

query DetailsAboutAppliedCalibrations {
  getFields (filter: {fieldUuid: "<placeholder_of_field_uuid>"}){
    fields {
      uuid
      yieldDatasets  {
        uuid
        appliedCorrections
        appliedCorrectionsVersion
      }
    }
  }
}