{"id":8223,"date":"2023-09-10T23:03:39","date_gmt":"2023-09-10T21:03:39","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=8223"},"modified":"2026-09-13T11:21:35","modified_gmt":"2026-09-13T09:21:35","slug":"automatische-bereinigung-und-kalibrierung-von-ertragsdaten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/automated-yield-data-cleaning-and-calibration\/","title":{"rendered":"Automatisierte Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Automatisierte Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten (AYDCC) ist ein Prozess, der Algorithmen und Modelle verwendet, um Fehler in Ertragsdaten wie Ausrei\u00dfer, L\u00fccken oder Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren. AYDCC kann die Qualit\u00e4t und Zuverl\u00e4ssigkeit von Ertragsdaten verbessern, was zu besseren Erkenntnissen und Empfehlungen f\u00fcr Landwirte f\u00fchren kann.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-introduction-to-yield-data\">Einf\u00fchrung in Ertragsdaten<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ertragsdaten sind im 21. Jahrhundert eine der wichtigsten Informationsquellen f\u00fcr Landwirte. Sie beziehen sich auf Daten, die von verschiedenen Landmaschinen wie M\u00e4hdreschern, S\u00e4maschinen und Erntemaschinen gesammelt werden und die Menge und Qualit\u00e4t der in einem bestimmten Feld oder Gebiet produzierten Ernte messen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es ist aus mehreren Gr\u00fcnden von immenser Bedeutung. Erstens hilft es Landwirten, fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit detaillierten Ertragsdaten k\u00f6nnen Landwirte ihre Praktiken verfeinern, um die Produktivit\u00e4t zu maximieren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zum Beispiel, wenn ein bestimmtes Feld konstant niedrigere Ertr\u00e4ge liefert, k\u00f6nnen Landwirte die zugrunde liegenden Ursachen wie Bodengesundheit oder Bew\u00e4sserungsprobleme untersuchen und Korrekturma\u00dfnahmen ergreifen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht sie eine Pr\u00e4zisionslandwirtschaft. Indem sie Unterschiede in der Leistung von Feldfr\u00fcchten \u00fcber ihre Felder hinweg kartieren, k\u00f6nnen Landwirte ihre Betriebsmittel wie D\u00fcnger und Pestizide auf bestimmte Bereiche abstimmen. Dieser gezielte Ansatz optimiert nicht nur den Ressourceneinsatz, sondern reduziert auch die Umweltauswirkungen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Laut der Ern\u00e4hrungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) muss die globale Agrarproduktion bis 2050 um 60% steigen, um die wachsende Nachfrage nach Nahrungsmitteln zu decken. Ertragsdaten spielen durch ihre Rolle bei der Steigerung der Kulturpflanzenproduktivit\u00e4t eine entscheidende Rolle bei der Erreichung dieses Ziels.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dar\u00fcber hinaus nutzte ein Sojabauern in Brasilien Ertragsdaten zusammen mit Bodenproben, um kartenbasierte, variable D\u00fcngerapplikationspl\u00e4ne f\u00fcr seine Felder zu erstellen. Er d\u00fcngte mit unterschiedlichen Raten, je nach Bodenfruchtbarkeit und Ertragspotenzial jeder Zone.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Er nutzte auch Ertragsdaten, um verschiedene Sojabohnensorten zu vergleichen und die besten f\u00fcr seine Bedingungen auszuw\u00e4hlen. Infolgedessen steigerte er seinen durchschnittlichen Ertrag um 12%und senkte seine D\u00fcngemittelkosten um 15% .<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c4hnlich nutzte ein Reisfarmer in Indien Ertragsdatens\u00e4tze zusammen mit Wetterdaten, um seinen Bew\u00e4sserungsplan f\u00fcr seine Felder anzupassen. Er \u00fcberwachte die Bodenfeuchtigkeit und Niederschlagsmuster mithilfe von Sensoren und Satellitenbildern.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><img data-recalc-dims=\"1\" fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"810\" height=\"456\" data-attachment-id=\"8249\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/automated-yield-data-cleaning-and-calibration\/understanding-and-utilization-of-yield-data\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/understanding-and-utilization-of-yield-data.png?fit=1200%2C675&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1200,675\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"understanding and utilization of yield data\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/understanding-and-utilization-of-yield-data.png?fit=1024%2C576&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/understanding-and-utilization-of-yield-data.png?resize=810%2C456&#038;ssl=1\" alt=\"Verst\u00e4ndnis und Nutzung von Ertragsdaten\" class=\"wp-image-8249\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/understanding-and-utilization-of-yield-data.png?w=1200&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/understanding-and-utilization-of-yield-data.png?resize=300%2C169&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/understanding-and-utilization-of-yield-data.png?resize=1024%2C576&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/understanding-and-utilization-of-yield-data.png?resize=768%2C432&amp;ssl=1 768w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Er nutzte ihn auch, um verschiedene Reissorten zu vergleichen und die besten f\u00fcr seine Verh\u00e4ltnisse auszuw\u00e4hlen. Dadurch steigerte er seinen durchschnittlichen Ertrag um 10%und reduzierte seinen Wasserverbrauch um 20% .<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Trotz seiner Vorteile steht die Ertragsdatenerfassung bei ihrer Entwicklung und Einf\u00fchrung noch vor einigen Herausforderungen. Einige dieser Herausforderungen sind:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Qualit\u00e4t der Daten:<\/strong> Seine Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit h\u00e4ngen von der Qualit\u00e4t der Sensoren, der Kalibrierung der Maschinen, den Datenerfassungsmethoden sowie den Datenverarbeitungs- und Analysetechniken ab. Schlechte Datenqualit\u00e4t kann zu Fehlern, Verzerrungen oder Inkonsistenzen f\u00fchren, die die G\u00fcltigkeit und N\u00fctzlichkeit der Daten beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nnen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenzugriff<\/strong> Die Verf\u00fcgbarkeit und Erschwinglichkeit von Ertragsdaten h\u00e4ngen vom Zugang zu und dem Besitz von Landmaschinen, Sensoren, Datenspeicherger\u00e4ten und Datenplattformen ab. Fehlender Zugang oder Besitz kann die F\u00e4higkeit der Landwirte zur Erfassung, Speicherung, Weitergabe oder Nutzung ihrer eigenen Daten einschr\u00e4nken.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenschutz:<\/strong> Seine Sicherheit und Vertraulichkeit h\u00e4ngen vom Schutz und der Regulierung der Daten durch die Landwirte, die Maschinenhersteller, die Datenanbieter und die Datennutzer ab. Mangelnder Schutz oder mangelnde Regulierung k\u00f6nnen die Daten unbefugter oder unethischer Nutzung aussetzen, wie z. B. Diebstahl, Manipulation oder Ausbeutung.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenkompetenz<\/strong> Das Verst\u00e4ndnis und die Nutzung von Ertragsdaten h\u00e4ngen von den F\u00e4higkeiten und dem Wissen der Landwirte, der Berater des landwirtschaftlichen Beratungsdienstes, der Berater und der Forscher ab. Mangelnde F\u00e4higkeiten oder mangelndes Wissen k\u00f6nnen die F\u00e4higkeit dieser Akteure beeintr\u00e4chtigen, die Daten effektiv zu interpretieren, zu kommunizieren oder anzuwenden.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" width=\"810\" height=\"455\" data-attachment-id=\"8248\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/automated-yield-data-cleaning-and-calibration\/gathering-yield-data-using-farm-machines-like-harvesters\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/gathering-yield-data-using-farm-machines-like-harvesters.jpg?fit=1365%2C767&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1365,767\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"gathering yield data using farm machines like harvesters\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/gathering-yield-data-using-farm-machines-like-harvesters.jpg?fit=1024%2C575&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/gathering-yield-data-using-farm-machines-like-harvesters.jpg?resize=810%2C455&#038;ssl=1\" alt=\"Datens\u00e4tze sammeln mit Landmaschinen wie Erntemaschinen\" class=\"wp-image-8248\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/gathering-yield-data-using-farm-machines-like-harvesters.jpg?w=1365&amp;ssl=1 1365w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/gathering-yield-data-using-farm-machines-like-harvesters.jpg?resize=300%2C169&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/gathering-yield-data-using-farm-machines-like-harvesters.jpg?resize=1024%2C575&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/gathering-yield-data-using-farm-machines-like-harvesters.jpg?resize=768%2C432&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/gathering-yield-data-using-farm-machines-like-harvesters.jpg?resize=1200%2C674&amp;ssl=1 1200w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Daher ist es wichtig, die Ertragsdaten zu bereinigen und zu kalibrieren, um diese Herausforderungen zu \u00fcberwinden und das volle Potenzial der Ertragsdaten auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-introduction-to-yield-data-cleaning-and-calibration\">Einf\u00fchrung in die Datenreinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ertragsdaten sind wertvolle Informationsquellen f\u00fcr Landwirte und Forscher, die die Leistung von Feldfr\u00fcchten analysieren, Managementzonen identifizieren und Entscheidungen optimieren m\u00f6chten. Sie erfordern jedoch oft eine Bereinigung und Kalibrierung, um ihre Zuverl\u00e4ssigkeit und Genauigkeit zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Kalibrierung des \u201cYieldDataset\u201d ist eine Funktionalit\u00e4t, die die Verteilung von Werten mit mathematischen Prinzipien in Einklang bringt und so die Gesamtintegrit\u00e4t der Daten verbessert. Sie st\u00e4rkt die Qualit\u00e4t der Entscheidungsfindung und macht den Datensatz wertvoll f\u00fcr weitere eingehende Analysen.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-geopard-yield-clean-calibration-module\">GeoPard Yield Clean-Kalibrierungsmodul<\/h2>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">GeoPard erm\u00f6glichte die Bereinigung und Korrektur von Ertragsdatens\u00e4tzen mit seinem Yield Clean-Calibration Modul. <\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir haben es einfacher denn je gemacht, die Qualit\u00e4t Ihrer Ertragsdatens\u00e4tze zu verbessern und Landwirten damit zu erm\u00f6glichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, auf die Sie sich verlassen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><a 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unserem neuen Modul k\u00f6nnen Sie:<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Select-an-option-to-proceed.webp?ssl=1\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"810\" height=\"459\" data-attachment-id=\"9339\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/?attachment_id=9339\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Select-an-option-to-proceed.webp?fit=1070%2C606&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1070,606\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Select an option to proceed\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"&lt;p&gt;Select an option to proceed&lt;\/p&gt;\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Select-an-option-to-proceed.webp?fit=1024%2C580&amp;ssl=1\" 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Datenpunkte entfernen<\/li>\n\n\n\n<li>Ertragswerte \u00fcber mehrere Maschinen hinweg kalibrieren<\/li>\n\n\n\n<li>Kalibrierung mit nur wenigen Klicks starten (vereinfacht Ihre Benutzererfahrung) oder den zugeh\u00f6rigen GeoPad API-Endpunkt ausf\u00fchren<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\t\t<div data-elementor-type=\"section\" data-elementor-id=\"11015\" class=\"elementor elementor-11015\" data-elementor-post-type=\"elementor_library\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e714aa e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"8e714aa\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91d0434 elementor-arrows-position-inside elementor-pagination-position-outside elementor-widget elementor-widget-image-carousel\" data-id=\"91d0434\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" 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Erntehelfer entweder gleichzeitig oder \u00fcber mehrere Tage gearbeitet haben, um Konsistenz zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n\n\n\n<li>Den Datensatz homogener und genauer machen, indem Schwankungen ausgeglichen werden.<\/li>\n\n\n\n<li>Datenrauschen und irrelevante Informationen entfernen, die Erkenntnisse tr\u00fcben k\u00f6nnen.<\/li>\n\n\n\n<li>Die Eliminierung von Wendepunkten oder abnormalen Geometrien, die die tats\u00e4chlichen Muster und Trends im Feld verzerren k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auf dem Bild unten sehen Sie ein Feld, auf dem 15 Erntemaschinen gleichzeitig gearbeitet haben. Es zeigt, wie sich der urspr\u00fcngliche Ertragsdatensatz und der verbesserte Datensatz nach der Kalibrierung mit dem GeoPard-Ertragskalibrierungsmodul deutlich unterscheiden und leicht verst\u00e4ndlich sind.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><a href=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?ssl=1\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"810\" height=\"388\" data-attachment-id=\"8227\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/automated-yield-data-cleaning-and-calibration\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-geopards-calibration-module\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?fit=1920%2C919&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1920,919\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"difference between the original and improved yield datasets with GeoPard&amp;#8217;s Calibration Module\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?fit=1024%2C490&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?resize=810%2C388&#038;ssl=1\" alt=\"Unterschied zwischen den urspr\u00fcnglichen und verbesserten Ertragsdatens\u00e4tzen mit dem Kalibrierungsmodul von GeoPard\" class=\"wp-image-8227\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?w=1920&amp;ssl=1 1920w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?resize=300%2C144&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?resize=1024%2C490&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?resize=768%2C368&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?resize=1536%2C735&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?resize=1200%2C574&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/difference-between-the-original-and-improved-yield-datasets-with-GeoPards-Calibration-Module.jpg?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-why-is-it-important-to-clean-and-calibrate\"><strong>Warum ist es wichtig zu reinigen und zu kalibrieren?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ertragsdaten werden von Ertragsmonitoren und Sensoren gesammelt, die an M\u00e4hdreschern angebracht sind. Diese Ger\u00e4te messen die Massenstromrate und den Feuchtigkeitsgehalt der geernteten Kulturpflanze und verwenden GPS-Koordinaten, um die Daten geografisch zu referenzieren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Messungen sind jedoch aufgrund verschiedener Faktoren, die die Leistung der Ger\u00e4te oder die Anbaubedingungen beeinflussen k\u00f6nnen, nicht immer genau oder konsistent. Einige dieser Faktoren sind:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Ger\u00e4tevarianten:<\/strong> Landmaschinen, wie zum Beispiel M\u00e4hdrescher und Feldh\u00e4cksler, weisen oft inh\u00e4rente Variationen auf, die zu Abweichungen bei der Datenerfassung f\u00fchren k\u00f6nnen. Diese Variationen k\u00f6nnen Unterschiede in der Sensorempfindlichkeit oder der Kalibrierung der Maschinen umfassen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beispielsweise k\u00f6nnen einige Ertragsmonitore eine lineare Beziehung zwischen Spannung und Massenstromrate verwenden, w\u00e4hrend andere eine nichtlineare verwenden. Einige Sensoren k\u00f6nnen empfindlicher auf Staub oder Schmutz reagieren als andere. Diese Unterschiede k\u00f6nnen zu Abweichungen bei den Ertragsdaten zwischen verschiedenen Maschinen oder Feldern f\u00fchren.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Example-1-U-turns-Stops-Half-Equipment-Width-Used.jpg?ssl=1\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"810\" height=\"399\" data-attachment-id=\"9314\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/?attachment_id=9314\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Example-1-U-turns-Stops-Half-Equipment-Width-Used.jpg?fit=1920%2C945&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1920,945\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Example 1 U-turns, Stops, Half Equipment Width Used\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"&lt;p&gt;Example 1 U-turns, Stops, Half Equipment Width Used&lt;\/p&gt;\" 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href=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Example-2-U-turns-Stops-Half-Equipment-Width-Used.jpg?ssl=1\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"810\" height=\"383\" data-attachment-id=\"9316\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/?attachment_id=9316\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Example-2-U-turns-Stops-Half-Equipment-Width-Used.jpg?fit=1920%2C909&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1920,909\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Example 2 U-turns, Stops, Half Equipment Width Used\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"&lt;p&gt;Example 2 U-turns, Stops, Half Equipment Width Used&lt;\/p&gt;\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Example-2-U-turns-Stops-Half-Equipment-Width-Used.jpg?fit=1024%2C485&amp;ssl=1\" 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Umweltfaktoren:<\/strong> Wetterbedingungen, Bodentypen und Topographie spielen eine bedeutende Rolle f\u00fcr Ernteertr\u00e4ge. Wenn diese Umweltfaktoren nicht ber\u00fccksichtigt werden, k\u00f6nnen sie Rauschen und Ungenauigkeiten in die Ertragsdaten einbringen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beispielsweise k\u00f6nnen sandige B\u00f6den oder steile H\u00e4nge zu geringeren Ertr\u00e4gen f\u00fchren als lehmige B\u00f6den oder flache Gel\u00e4ndestrukturen. Ebenso k\u00f6nnen Gebiete mit h\u00f6herer Feldstockdichte h\u00f6here Ertr\u00e4ge aufweisen als Gebiete mit geringerer Dichte.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>3. Ungenauigkeiten des Sensors:<\/strong> Sensoren sind trotz ihrer Pr\u00e4zision nicht unfehlbar. Sie k\u00f6nnen im Laufe der Zeit driften und ungenaue Messwerte liefern, wenn sie nicht regelm\u00e4\u00dfig kalibriert werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beispiele hierf\u00fcr sind, dass eine defekte W\u00e4gezelle oder eine lockere Verkabelung zu ungenauen Massendurchsatzmessungen f\u00fchren kann. Ein verschmutzter oder besch\u00e4digter Feuchtigkeitssensor kann fehlerhafte Werte f\u00fcr den Feuchtigkeitsgehalt liefern. Ein vom Bediener falsch eingegebener Feldname oder eine falsche Feld-ID kann Ertragsdaten der falschen Felddatei zuweisen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Faktoren k\u00f6nnen zu verrauschten, fehlerhaften oder inkonsistenten Ertragsdatens\u00e4tzen f\u00fchren. Wenn diese Daten nicht ordnungsgem\u00e4\u00df bereinigt und kalibriert werden, k\u00f6nnen sie zu irref\u00fchrenden Schlussfolgerungen oder Entscheidungen f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zum Beispiel kann die Verwendung von unbereinigten Ertragsdaten zur Erstellung von Ertragskarten zu einer falschen Identifizierung von hoch- oder niedrigertragenden Fl\u00e4chen innerhalb eines Feldes f\u00fchren.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"810\" height=\"544\" data-attachment-id=\"8250\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/automated-yield-data-cleaning-and-calibration\/why-is-it-important-to-clean-and-calibrate-yield-data\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Why-is-it-important-to-clean-and-calibrate-yield-data.jpg?fit=1143%2C767&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1143,767\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Why is it important to clean and calibrate yield data\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Why-is-it-important-to-clean-and-calibrate-yield-data.jpg?fit=1024%2C687&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Why-is-it-important-to-clean-and-calibrate-yield-data.jpg?resize=810%2C544&#038;ssl=1\" alt=\"Warum ist es wichtig, Ertragsdatens\u00e4tze zu bereinigen und zu kalibrieren\" class=\"wp-image-8250\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Why-is-it-important-to-clean-and-calibrate-yield-data.jpg?w=1143&amp;ssl=1 1143w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Why-is-it-important-to-clean-and-calibrate-yield-data.jpg?resize=300%2C201&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Why-is-it-important-to-clean-and-calibrate-yield-data.jpg?resize=1024%2C687&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Why-is-it-important-to-clean-and-calibrate-yield-data.jpg?resize=768%2C515&amp;ssl=1 768w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Verwendung nicht kalibrierter Ertragsdatens\u00e4tze zum Vergleich von Ertr\u00e4gen \u00fcber verschiedene Felder oder Jahre hinweg kann zu unfairen oder ungenauen Vergleichen f\u00fchren. Die Verwendung von nicht bereinigten oder nicht kalibrierten Ertragsdaten zur Berechnung von N\u00e4hrstoffbilanzen oder Betriebsmittelinputs kann zu \u00dcber- oder Unterdosierung von D\u00fcngemitteln oder Pestiziden f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Daher ist es unerl\u00e4sslich, Ertragsdaten zu bereinigen und zu kalibrieren, bevor sie f\u00fcr Analysen oder Entscheidungsfindungen verwendet werden. Die Bereinigung von Ertragsdatens\u00e4tzen ist der Prozess der Entfernung oder Korrektur von Fehlern oder Rauschen in den Rohertragsdaten, die von den Ertragsmonitoren und Sensoren gesammelt wurden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-automated-methods-for-cleaning-and-calibrating-yield-data\">Automatisierte Methoden zur Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hier kommen automatisierte Datenbereinigungstechniken ins Spiel. Automatisierte Datenbereinigungstechniken sind Methoden, die Aufgaben der Datenbereinigung mit oder ohne geringf\u00fcgige menschliche Beteiligung durchf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:20%\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Configure-the-Calibrate-step.webp?ssl=1\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"666\" height=\"1024\" data-attachment-id=\"9357\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/automated-yield-data-cleaning-and-calibration\/configure-the-calibrate-step\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Configure-the-Calibrate-step.webp?fit=1070%2C1646&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1070,1646\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Configure the Calibrate step\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"&lt;p&gt;Configure the Calibrate step&lt;\/p&gt;\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Configure-the-Calibrate-step.webp?fit=666%2C1024&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Configure-the-Calibrate-step.webp?resize=666%2C1024&#038;ssl=1\" alt=\"Kalibrierschritt konfigurieren\" class=\"wp-image-9357\" style=\"width:372px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Configure-the-Calibrate-step.webp?resize=666%2C1024&amp;ssl=1 666w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Configure-the-Calibrate-step.webp?resize=195%2C300&amp;ssl=1 195w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Configure-the-Calibrate-step.webp?resize=768%2C1181&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Configure-the-Calibrate-step.webp?resize=998%2C1536&amp;ssl=1 998w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Configure-the-Calibrate-step.webp?w=1070&amp;ssl=1 1070w\" sizes=\"(max-width: 666px) 100vw, 666px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Automatisierte Methoden zur Reinigung und Kalibrierung <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:20%\"><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Automatisierte Datenbereinigungstechniken k\u00f6nnen Zeit und Ressourcen sparen, menschliche Fehler reduzieren und die Skalierbarkeit und Effizienz der Datenbereinigung verbessern. Einige der g\u00e4ngigen automatisierten Datenbereinigungstechniken f\u00fcr Ertragsdaten sind:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>1. Ausrei\u00dfererkennung:<\/strong> Ausrei\u00dfer sind Datenpunkte, die signifikant vom Durchschnitt abweichen. Automatisierte Algorithmen k\u00f6nnen diese Anomalien identifizieren, indem sie Datenpunkte mit statistischen Kennzahlen wie Mittelwert, Median und Standardabweichung vergleichen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zum Beispiel kann ein Ausrei\u00dfererkennungsalgorithmus, wenn ein Ertragsdatensatz f\u00fcr ein bestimmtes Feld einen au\u00dfergew\u00f6hnlich hohen Ernteertrag zeigt, diesen zur weiteren Untersuchung kennzeichnen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>2. Rauschunterdr\u00fcckung:<\/strong> Rauschen in Ertragsdaten kann aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Umweltfaktoren und Sensorungenauigkeiten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Automatisierte Rauschunterdr\u00fcckungstechniken, wie Gl\u00e4ttungsalgorithmen, filtern sprunghafte Schwankungen heraus und machen die Daten stabiler und zuverl\u00e4ssiger. Dies hilft bei der Identifizierung von echten Trends und Mustern in den Daten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>3. Datenimputation<\/strong>Fehlende Daten sind ein h\u00e4ufiges Problem in Ertragsdatens\u00e4tzen. Datenimputationstechniken sch\u00e4tzen und f\u00fcllen fehlende Werte automatisch basierend auf Mustern und Beziehungen innerhalb der Daten auf.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zum Beispiel k\u00f6nnen Imputationsmethoden fehlende Werte basierend auf benachbarten Datenpunkten sch\u00e4tzen, falls ein Sensor \u00fcber einen bestimmten Zeitraum keine Daten aufzeichnet.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Daher dienen automatisierte Datenbereinigungstechniken als Torw\u00e4chter der Datenqualit\u00e4t und stellen sicher, dass Ertragsdatens\u00e4tze eine zuverl\u00e4ssige und wertvolle Ressource f\u00fcr Landwirte weltweit bleiben.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dar\u00fcber hinaus gibt es viele n\u00fctzliche Werkzeuge und Computerprogramme, die Ertragsdaten automatisch bereinigen und anpassen k\u00f6nnen, und GeoPard ist eines davon. Das GeoPard Yield Clean-Calibration Module ist zusammen mit \u00e4hnlichen L\u00f6sungen \u00e4u\u00dferst wichtig, um die Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit der Daten zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><a href=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?ssl=1\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"810\" height=\"324\" data-attachment-id=\"8232\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/automated-yield-data-cleaning-and-calibration\/geopard-yield-cleaning-calibration-3-harvesters\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?fit=1920%2C767&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1920,767\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"GeoPard &amp;#8211; Yield Cleaning &amp;#038; Calibration &amp;#8211; 3 harvesters\" data-image-description=\"&lt;p&gt;Cleaning and Calibrating data from multiple harvesters&lt;\/p&gt;\" data-image-caption=\"&lt;p&gt;Cleaning and Calibrating data from multiple harvesters&lt;\/p&gt;\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?fit=1024%2C409&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?resize=810%2C324&#038;ssl=1\" alt=\"GeoPard - Ertragsreinigung &amp; Kalibrierung - 3 M\u00e4hdrescher\" class=\"wp-image-8232\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?w=1920&amp;ssl=1 1920w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?resize=300%2C120&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?resize=1024%2C409&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?resize=768%2C307&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?resize=1536%2C614&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?resize=1200%2C479&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/GeoPard-Yield-Cleaning-Calibration-3-harvesters.jpg?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\">Schlussfolgerung<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Automatisierte Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten (AYDCC) ist in der Pr\u00e4zisionslandwirtschaft unerl\u00e4sslich. Sie stellt die Genauigkeit von Kulturdaten sicher, indem sie Fehler beseitigt und die Qualit\u00e4t verbessert, was es Landwirten erm\u00f6glicht, fundierte Entscheidungen zu treffen. AYDCC befasst sich mit Datenherausforderungen und nutzt automatisierte Techniken f\u00fcr vertrauensw\u00fcrdige Ergebnisse. Werkzeuge wie das Yield Clean-Calibration Module von GeoPard vereinfachen diesen Prozess f\u00fcr Landwirte und tragen zu effizienten und produktiven landwirtschaftlichen Praktiken bei.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sobald die Ertragsdaten bereinigt sind, <a style=\"color:#15701e;text-decoration:underline;text-underline-offset:2px;font-weight:600\" href=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/ertragsbericht\/\">Automatisierter Ertragsbericht<\/a> geht noch einen Schritt weiter: Es vergleicht die Ernte mit den Zonen oder den in dieser Saison angewendeten Mengen, bewertet jeden Aufwandsschritt und sagt Ihnen, ob sich das zus\u00e4tzliche Produkt amortisiert hat.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die automatisierte Bereinigung und Kalibrierung von Ertragsdaten (AYDCC) ist ein Prozess, der Algorithmen und Modelle verwendet, um Fehler in Ertragsdaten zu erkennen und zu korrigieren, wie zum Beispiel\u2026<\/p>","protected":false},"author":210157960,"featured_media":8230,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","_eb_attr":"","content-type":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_hide_featured_image":false,"_jetpack_featured_image_duplicate_dismissed":0,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","enabled":false},"version":2},"_wpas_customize_per_network":false,"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1657,1660,1661,1377,1378,1368],"tags":[],"class_list":["post-8223","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-precision-farming","category-agriculture-mapping","category-satellite-imagery","category-crop-monitoring","category-remote-sensing","category-yield"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.8 - 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