# SBIで粘土と砂を検出

## ビジネスケース

土壌の質感は保水力、養分の利用可能性、収量の安定性に影響します。 

従来の地図はコストが高く、比較的早く陳腐化します。 

GeoPard を使うと、次のことができます：

* フラグ付け **粘土（より暗い）** 対 **砂（より明るい）** エリアを素早く
* 重要な場所に土壌サンプリングを集中させる
* 作成 **可変施肥率（ヴァリアブルレート）** 播種、灌漑、肥料のゾーン
* 最小限の労力で毎年インサイトを更新する

## 動的チュートリアル

結果は一致します **ドイツの圃場からの土壌スキャンと** 砂と粘土含有量を測定したものと。 

いくつかの狙いを定めた現地サンプルが閾値の微調整に役立ちます。

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以下のチュートリアルは複数言語に対応しています。言語アイコンから自分に合う言語を選んでください。 <img src="https://1993076779-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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## ソリューション

仕組み：

* **SBI（土壌明度指数）** は地表反射（赤＋近赤外）の増加とともに上昇します。
* **粘土**：粒子が細かく、水分/酸化物が多い → **低い SBI** （より暗い）。
* **砂**：粒子が粗く、乾燥し、アルベドが高い → **高い SBI** （より明るい）。

GeoPard におけるワークフロー：

1. **裸地の日付から SBI レイヤーを収集する** （年に数回）。
2. **各シーンを正規化する** （照明／取得バイアスを除去）。
3. **時間で平均化する** （ランダムノイズを削減）。
4. **空間的にクラスタリングする** に分ける **0.25–0.5 ha（0.5–1 エーカー）** ゾーン（ピクセルのノイズを低減）。
5. **分類する** 分布を：
   * 低い SBI → **粘土寄り**
   * 高い SBI → **砂寄り**
6. **エクスポート** 偵察と可変施用処方用のゾーン。

正規化＋複数日付の平均化＋小さなクラスタにより、SBI は **安定した代理指標** となり、暗い（粘土）と明るい（砂）領域の識別性を向上させます。