アンバー色の塊をエンドツーエンドで処理
デモの物理ベース合成シーン。以下のすべての画像は稼働中のアプリのスクリーンショットです。
3つの異なる問題に対する単一の色
NDVIタブは、衛星監視サービスが提供するそのままの形で圃場を表示します。北東の区画に「ストレス」とラベル付けされた単一のアンバー色の領域があり、原因も処方も示されていません。これはすべての精密農業チームがすでに持っている出発点であり、意思決定が停滞する地点でもあります。
塊が分類されたゾーンへと分解
「圃場を診断」を実行すると、その単一のアンバー色の領域が個別の原因へと分割されます。アンバー色は窒素欠乏、青色は水分ストレス、赤色は初期タールスポット病であり、ハッチングされたピクセルは棄却されて現地実地調査へとルーティングされます。このホールドアウトされた物理ベースの合成シーンにおいて、判定パネルはSpectraRxのマクロF1が0.89（既存のSentinel-2は0.69）、校正精度0.89、圃場面積の20.1%が棄却と報告します。1つのマップが3つの異なる作業へと変わります。
モデルはデータではなく物理特性を読み取る
作物の分類モデルに対する当然の反論は、単に訓練データの形状を暗記しただけではないかという点です。スペクトルインスペクターはその疑問の一部に直接答えます。タールスポット病については、独立して算出されたバンド顕著性トレースが、531 nm付近のPRI診断指標に最も近いサンプリングされた530および535 nmビンでピークを示します。窒素については680〜720 nmのレッドエッジに重みを置いています。システムは文献に記載された970、1450、1940 nmのSWIR水分診断波長を個別にチェックしますが、これらはCNNの最上位の顕著性ピークとしては提示されません。
キャリブレーションは不可欠であり、モデル自身もそれを認める
「大気補正をスキップ」を切り替えると、分類器には生の大気上端（TOA）放射輝度が入力されます。精度は0.887から0.373へと急落し、ピクセルの92.2%が棄却され、144の管理ゾーン中140ゾーンが現地実地調査へとルーティングされます。4つの水分ストレスゾーンはゾーンルールに基づいて依然として適用されるため、これは一律の全面遮断ではなく、検証可能な安全機能として機能します。
ブーム散布機が実行可能な処方と、確認用の記録テンプレート
診断結果は、27 mのブームプロファイルおよび25 mの解像度において144の管理セル（散布対象21ゾーン、現地調査25ゾーン、健全98ゾーン）となります。各散布ゾーンには、デモの決定論的処方ルールに基づいて薬剤および散布量が設定されます。これらはISO-XMLやGeoJSONとして、またゾーンごとの地理座標、分光証拠、評価された代替手段、R3期限、認定農学者による署名欄を記載したEU Farm-to-Fork IPM形式の記録としてエクスポートされます。
既存の広帯域センサーが構造的に盲目となる領域
1,280ピクセルのホールドアウトされた物理ベース合成品種・土壌テストにおいて、SpectraRxはマクロF1で0.887を記録し、これに対し既存のSentinel-2は0.69、狭帯域物理特徴量モデルは0.856でした。クラス別に見ると、既存手法は窒素に対しては1.0近くという極めて強力なベースラインを示します。しかし水分（0.63対0.97）や初期タールスポット病（0.61対0.77）では遅れをとります。これはメカニズムの実証結果であり、現場での保証ではありません。
