# Ton und Sand mit SBI erkennen

## Business Case

Die Bodentextur beeinflusst die Wasserhaltekapazität, die Nährstoffverfügbarkeit und die Ertragsstabilität. 

Traditionelle Karten sind kostspielig und veralten relativ schnell. 

Mit GeoPard können Sie:

* Markieren **Lehm (dunkler)** vs. **Sand (heller)** Flächen schnell
* Bodenproben dort konzentrieren, wo es wirklich zählt
* Erstellen **variabel dosierte** Aussaat-, Bewässerungs- und Düngungszonen
* Erkenntnisse jedes Jahr mit minimalem Aufwand aktualisieren

## Dynamisches Tutorial

Ergebnisse stimmen überein mit **Bodenscans von deutschen Feldern** die Sand- und Lehmanteile messen. 

Einige gezielte Bodenproben vor Ort helfen, Schwellenwerte zu verfeinern.

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Das untenstehende Tutorial unterstützt mehrere Sprachen. Wählen Sie diejenige, die Ihnen am besten passt, über das Sprachsymbol <img src="/files/fd44d172efc88477b4ea59a2055dc438c169b936" alt="" data-size="line">.&#x20;
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## Lösung

So funktioniert es:

* **SBI (Soil Brightness Index)** steigt mit der Oberflächenreflexion (rot + NIR).
* **Lehm**: feinere Partikel, mehr Feuchte/Oxide → **niedrigerer SBI** (dunkler).
* **Sand**: gröber, trockener, höhere Albedo → **höherer SBI** (heller).

Arbeitsablauf in GeoPard:

1. **SBI-Layer sammeln** von Terminen mit bloßem Boden (mehrere pro Jahr).
2. **Jede Szene normalisieren** (entfernt Beleuchtungs-/Aufnahmeverzerrungen).
3. **Über die Zeit mitteln** (reduziert zufälliges Rauschen).
4. **Räumlich clustern** in **0,25–0,5 ha (0,5–1 ac)** Zonen (reduziert Pixelrauschen).
5. **Klassifizieren** die Verteilung:
   * Niedrigerer SBI → **tendenziell lehmig**
   * Höherer SBI → **tendenziell sandig**
6. **Exportieren** Zonen für Begehungen und VRA-Vorschriften (variabler Applikation).

Normalisierung + Multidatum-Mittelung + kleine Cluster machen den SBI zu einem **stabilen Proxy** für Textur und verbessern die Trennschärfe zwischen dunkleren (Lehm) und helleren (Sand) Bereichen.


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

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