Klei en zand detecteren met SBI

Gebruik satellietbeelden om snel zones met veel klei versus zones met veel zand in kaart te brengen zonder volledige heropname.

Businesscase

Bodemsamenstelling beïnvloedt het waterhoudend vermogen, de beschikbaarheid van voedingsstoffen en de opbrengststabiliteit.

Traditionele kaarten zijn duur en worden vrij snel verouderd.

Met GeoPard kunt u:

• Markeren klei (donkerder) vs. zand (helderder) gebieden snel

• Richt bodemmonsters waar het ertoe doet

• Aanmaken variabele-ratio zaai-, irrigatie- en meststofzones

• Vernieuw inzichten elk jaar met minimale inspanning

Dynamische tutorial

Resultaten komen overeen met bodenscans van Duitse percelen die zand- en kleigehalte meten.

Een paar gerichte grondmonsters helpen drempelwaarden fijn af te stemmen.

De onderstaande tutorial ondersteunt meerdere talen. Kies degene die het beste bij u past via het taalpictogram .

Oplossing

Hoe het werkt:

• SBI (Soil Brightness Index) stijgt met oppervlaktereflectantie (rood + NIR).

• Klei: fijnere deeltjes, meer vocht/oxiden → lagere SBI (donkerder).

• Zand: grover, droger, hogere albedo → hogere SBI (helderder).

Werkstroom in GeoPard:

1. Verzamel SBI-lagen van naakte-gronddata (meerdere per jaar).

2. Normaliseer elke scène (verwijdert belichtings-/acquisitiebias).

3. Gemiddeld over tijd (vermindert willekeurige ruis).

4. Cluster ruimtelijk in 0,25-0,5 ha (0,5-1 ac) zones (vermindert pixelruis).

5. Classificeer de verdeling:

   • Lagere SBI → neiging naar klei

   • Hogere SBI → neiging naar zand

6. Exporteer zones voor scouting en VR-voorschriften.

Normalisatie + multi-datum gemiddelde + kleine clusters maken SBI een stabiele proxy voor textuur en verbeteren de scheidbaarheid tussen donkerdere (klei) en helderdere (zand) gebieden.