Diese Funktion ist in den folgenden Kundenkonfigurationen von Cital Insights verfügbar:
Basic | Confident | Professional | Expert
Metadatenobjekte spielen eine entscheidende Rolle bei der Organisation und Klassifizierung von Informationen in verschiedenen Bereichen. Sie bestehen aus zwei Hauptkomponenten: der Kategorie und den Metadaten selbst. Diese Struktur kann mit dem Konzept von Klassen und Instanzen in der objektorientierten Programmierung verglichen werden.
Um Metadatenobjekte besser zu verstehen, betrachten wir einige Beispiele:
Kategorie: Auto Metadaten: Fiat, Opel, Audi In diesem Beispiel ist die Kategorie 'Auto' und die einzelnen Metadaten repräsentieren verschiedene Automobilhersteller wie Fiat, Opel und Audi.
Kategorie: Baum Metadaten: Apfelbaum, Kirschbaum, Blütenbaum Hier ist die Kategorie 'Baum' und die Metadaten bestehen aus verschiedenen Baumarten wie Apfelbaum, Kirschbaum und Blütenbaum.
Kategorie: Tiere, die in der Wüste leben Metadaten: Schlange, Skorpion In dieser Kategorie geht es um Tiere, die in Wüstenumgebungen leben. Die Metadaten enthalten Beispiele für solche Tiere, wie Schlangen und Skorpione.
Kategorie: Stadtinfrastruktur Metadaten: Straße, Platz, Gebäude In diesem Fall ist die Kategorie 'Stadtinfrastruktur' und die Metadaten umfassen verschiedene Elemente der städtischen Infrastruktur wie Straßen, Plätze und Gebäude.
Kategorie: Bewässerungsplan Metadaten: tägliche Bewässerung, wöchentliche Bewässerung, monatliche Bewässerung Diese Kategorie befasst sich mit verschiedenen Bewässerungsplänen, wobei die Metadaten verschiedene zeitbasierte Pläne wie tägliche, wöchentliche und monatliche Bewässerungspläne beschreiben.
Kategorie: Pflanzentyp Metadaten: Sandiger Lehm, Lehmiger Sand, Sandig In diesem Beispiel ist die Kategorie 'Pflanzentyp' und die Metadaten beschreiben verschiedene Bodentypen wie Sandiger Lehm, Lehmiger Sand und Sandig.
Kategorie: Versuchsname Metadaten: Fertilizer3000, CropCut50, SpeedyCherryV2 Diese Kategorie repräsentiert Versuchsnamen für landwirtschaftliche Experimente, wobei die Metadaten bestimmte Versuchsnamen wie Fertilizer3000, CropCut50 und SpeedyCherryV2 enthalten.
Durch das Erstellen von Kategorien und das Verknüpfen von Metadaten können wir Informationen in verschiedenen Bereichen effizient klassifizieren und verwalten. Diese Organisation trägt dazu bei, unser Verständnis und unsere Analyse der Daten sowie unsere Fähigkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, zu verbessern.
Warum genau du Metadaten in deinem Setup verwenden kannst oder solltest, wird in diesem Artikel beschrieben.
Metadaten werden einem Sensor über die Aktivierung zugewiesen. Wie du einen Sensor aktivierst, erfährst du in diesem Artikel.
Cital Satellite Sensor Benutzung
- Was ist der Unterschied zwischen dem Satellitensensor und dem Standardsensor von Cital?
- Kann ich eine Schutzhülle über den Satellitensensor setzen?
- Wie soll ich den Sensor in den Boden einbringen und aus dem Boden nehmen?
- Wo sollte ich den Satellitensensor auf dem Feld anbringen?
- Warum ist der obere Teil schwarz und der Rest des Sensors grün?
API Dokumentation
- Wie viele Datenpunkte kann ich maximal pro Abruf abrufen?
- Cital Insights API - Entity-Relationship und UML-Diagramme
- Wie kann ich die Daten der Geräteansicht (Entität) abrufen, beginnend mit dem ersten Aktivierungsdatum bis zum aktuellen Datum?
- Werden Entitätsansichten für die Verknüpfung von Daten mit den Geräten (Sensoren) verwendet?
- Was ist die maximale Größenbeschränkung, die von der Time-Series-API bei einer übermittelten Aggregation zurückgegeben wird?