作物・土壌の指標（インデックス）

GeoPardは植生／水分／クロロフィル、土壌明度などの各種指標を計算できます

各土壌および植生指標は GeoPard アプリケーション内で説明されています

衛星画像に基づく指標一覧

すべての衛星画像は表示と解析のために補正および最適化されています。異なる画像ビューを選択することで、発達の良い箇所や作物の出芽異常がある箇所を識別し、圃場をよりよく理解できます。これらのビューには次が含まれます：

1. RGB – 自然色または真の色（赤、緑、青）。

2. NIR –（デフォルト）可視光（赤、緑）と不可視光（近赤外）を組み合わせたスペクトル表現。データの解釈性が高まり、植生は赤系の色調で表示され、植生が濃い領域は鮮やかな赤、土壌は暗緑から明るい緑や灰色で示されます。

3. EVI2 – 強化植生指数（0〜2.4）は、葉冠密度が高くNDVIが飽和しやすい圃場でNDVIより好まれます。成長段階のすべてで作物を解析するために使用できます。

4. LAI – 葉面積指数（0〜5.86）は無次元量で植物のキャノピーを特徴づけます。裸地から密なキャノピーまでの分布を示します。裸地は指数値0、成長シーズンのピークでは指数値が3.5以上となる密なキャノピーまでの範囲で、赤から緑の色で表示されます。

5. NDVI – 正規化差植生指数（0〜1）は、緑色植生の分布を表す良好な作物健康指標です。ただし、成長初期（土壌の影響を受ける）や植生ピーク時（飽和）の使用には制約があります。地図上では赤から緑で表示されます。

6. GNDVI – 緑色正規化差植生指数（0〜1）。NDVIよりクロロフィル差に敏感であり、初期から中期の生育段階の作物に推奨されます。地図上では赤から緑の分布で示されます。

7. IPVI – 赤外線パーセンテージ植生指数（0〜1）。機能的にはNDVIと同じですが、計算が速いという利点があります。

8. GCI – 緑色クロロフィル指数（0〜7）。葉のクロロフィル含量を評価するために使用され、広範な植物種に適用可能です。ストレスを受けた植物ではクロロフィル含量が低下するため、植物の健康測定に役立ちます。地図上では淡い緑から濃い緑で表示されます。

9. SAVI – 土壌補正植生指数（0〜1.5）は土壌の明るさの影響を最小化します。植物が散在しているか条間にあり土壌が明瞭に見えるシーズン初期や、植物がまだ接触していない生育中期に最も有用です。

10. OSAVI – 最適化土壌補正植生指数（0〜1）。比較的まばらな植生の領域や、初期から中期の生育段階の作物に最適です。赤から緑の凡例で表示されます。

11. NDWI – 正規化差水分指数。陸地と水域を区別し、水域マッピングに使用されます。地図上では青系の色調で表示されます。

12. WDRVI – 広帯域ダイナミックレンジ植生指数（-0.6〜0.4）。作物の生理的・フェノロジー特性のより高度な解析に用いられます。NDVIと同じバンドを使用しますが、拡張したダイナミックレンジを適用します。

13. SBI – 土壌明度指数。土壌有機物、砂質土壌、塩類域の代理指標であり、時間を通じた土壌条件の変化を研究する上で重要です。 色が明るく粒子が粗い砂質土壌は光を多く反射するため土壌明度指数が高くなります。逆に有機物や水分を多く含む粘土質土壌は暗く見え、指数は低くなります。

14. NDMI – 正規化差水分指数。植生の水分含有量を判定するために使用されます。作物の水ストレスを見つけるのに適しています。良好な植生は高い値を示します。水分指数が低いと、植物が水分不足によるストレスを受けていることを示唆します。 解釈：

    • (-1; -0.8) 裸地；

    • (-0.8; -0.2) ほとんどまたは非常に低いキャノピー被覆；

    • (-0.2; 0) 低いキャノピー被覆で高い水ストレス、または非常に低いキャノピー被覆で低い水ストレス；

    • (0; 0.2) 平均的なキャノピー被覆で高い水ストレス、または低いキャノピー被覆で低い水ストレス；

    • (0.2; 0.4) 高いキャノピー被覆で高い水ストレス、または平均的なキャノピー被覆で低い水ストレス；

    • (0.4; 1) 水ストレスのない高いおよび非常に高いキャノピー被覆。

15. MSI – 水分ストレス指数。キャノピーストレス解析、生産性予測、および生物物理モデリングに使用されます。指数値が高いほど植物の水ストレスが大きく、土壌水分や水含有量が少ないことを示します。この指数の値は0から3以上までの範囲で、緑色植生の一般的な範囲は0.2〜2です。

16. CCCI – キャノピークロロフィル含量指数。CCCIは作物の窒素状態を推定するために提案された二次元のリモートセンシング指標です。CCCIは近赤外（NIR）と赤波長域の反射率を用いてキャノピー密度の季節変化を考慮し、NIRと遠赤の反射率を用いてキャノピークロロフィルの相対変化（窒素含量の代理）を検出します。

17. MCARI – 変形クロロフィル吸収比率指数は葉のクロロフィル濃度と地表反射に感応します。一般に、MCARIの値が高いほど葉のクロロフィル含量が低いことを示します。特に土壌信号の影響が機能性を制限するため、低クロロフィル濃度の予測には弱点があります。

18. TCARI – 変換クロロフィル吸収反射指数は、相対的なクロロフィル量を示すいくつかのCARI指標の一つです。LAIが低い植生では基盤となる土壌反射の影響を受けやすくなります。

19. MCARI/OSAVI と TCARI/OSAVI はクロロフィル含量との直線性および葉面積指数（LAI）への耐性を向上させるために統合されたCARIの形式です。改善は赤と近赤の反射率が緑、赤、赤端（レッドエッジ）の反射率に置き換えられたことで生じます。これらの指標の組み合わせはキャノピークロロフィル含量の推定に使用できます。