# SBI से मिट्टी और रेत का पता लगाना

## व्यावसायिक प्रकरण

मिट्टी की बनावट जल धारण क्षमता, पोषक तत्व उपलब्धता और उपज की स्थिरता को प्रभावित करती है। 

पारंपरिक मानचित्र महंगे हैं और जल्दी ही पुरानी हो जाते हैं। 

GeoPard के साथ, आप कर सकते हैं:

* चिह्नित करें **मिट्टी (गहरा)** विरुद्ध **रेत (उज्जवल)** क्षेत्र तेजी से
* जहाँ जरूरत हो मिट्टी का नमूना लेने पर ध्यान दें
* बनाएँ **चर-दर** बुवाई, सिंचाई और उर्वरक ज़ोन
* कम प्रयास में प्रत्येक वर्ष अंतर्दृष्टि को ताज़ा करें

## डायनेमिक ट्यूटोरियल

परिणाम मेल खाते हैं **जर्मनी के खेतों से मिट्टी स्कैन के साथ** जो रेत और चिकनी मिट्टी की मात्रा नापते हैं। 

कुछ लक्षित ग्राउंड सैम्पल थ्रेशहोल्ड को ठीक करने में मदद करते हैं।

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नीचे दिया गया ट्यूटोरियल कई भाषाओं का समर्थन करता है। भाषा आइकन से वह चुनें जो आपके लिए सबसे उपयुक्त हो <img src="https://537187778-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FBI5BLx6lztxQTYIHqvsr%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=0d402011-668e-4a9c-8853-0fb4f56ace99" alt="" data-size="line">.&#x20;
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## समाधान

यह कैसे काम करता है:

* **SBI (Soil Brightness Index - मिट्टी चमक सूचकांक)** सतह पर परावर्तन (लाल + NIR) के साथ बढ़ता है।
* **चिकनी मिट्टी**: सूक्ष्म कण, अधिक नमी/ऑक्साइड → **कम SBI** (गहरा)।
* **रेत**: मोटे कण, सूखा, उच्च अल्बेडो → **उच्च SBI** (उज्जवल)।

GeoPard में कार्यप्रवाह:

1. **SBI लेयर्स एकत्र करें** बेर-सोड मिट्टी वाली तिथियों से (साल में कई)।
2. **प्रत्येक सीन को सामान्यीकृत करें** (प्रकाश/अधिग्रहण पूर्वाग्रह निकालता है)।
3. **समय के साथ औसत लें** (यादृच्छिक शोर कम करता है)।
4. **स्थानिक रूप से क्लस्टर करें** में **0.25-0.5 हेक्टेयर (0.5-1 एकड़)** ज़ोन (पिक्सेल स्पेकल कम करता है)।
5. **वर्गीकृत करें** वितरण:
   * कम SBI → **चिकनी मिट्टी की ओर झुकाव**
   * उच्च SBI → **रेत की ओर झुकाव**
6. **निर्यात करें** स्काउटिंग और VR प्रिस्क्रिप्शंस के लिए ज़ोन।

नॉर्मलाइज़ेशन + बहु-तिथि औसत + छोटे क्लस्टर SBI को एक **स्थिर प्रतिनिधि संकेतक** बनाते हैं जो गहरे (चिकनी मिट्टी) और उज्जवल (रेत) क्षेत्रों के बीच पृथक्करण में सुधार करता है।