iSDAsoil Total Nitrogen

ISDASOIL/Africa/v1/nitrogen_total
Доступность набора данных
2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
Поставщик наборов данных
Фрагмент Earth Engine
ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/nitrogen_total")
Теги
азот почвы в Африке ISDA

Описание

Общее содержание азота на глубине почвы 0-20 см и 20-50 см, прогнозируемое среднее значение и стандартное отклонение.

Значения пикселей должны быть обратно преобразованы с помощью exp(x/100)-1 .

В районах густых джунглей (как правило, в Центральной Африке) точность модели низкая, поэтому могут быть видны такие артефакты, как полосатость.

Прогнозы свойств почвы были сделаны компанией Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) с размером пикселя 30 м с использованием машинного обучения в сочетании с данными дистанционного зондирования и обучающим набором из более чем 100 000 проанализированных образцов почвы.

Дополнительную информацию можно найти в разделе часто задаваемых вопросов и технической документации . Чтобы сообщить о проблеме или запросить поддержку, посетите сайт iSDAsoil .

Группы

Размер пикселя
30 метров

Группы

Имя Единицы Мин. Макс Размер пикселя Описание
mean_0_20 г/кг 3 246 метров

Азот, общий, прогнозируемое среднее на глубине 0–20 см

mean_20_50 г/кг 0 254 метров

Азот, общий, прогнозируемое среднее на глубине 20–50 см

stdev_0_20 г/кг 1 124 метров

Азот, общий, стандартное отклонение на глубине 0–20 см

stdev_20_50 г/кг 1 125 метров

Азот, общий, стандартное отклонение на глубине 20–50 см

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

CC-BY-4.0

Цитаты

Цитаты:
  • Хенгль, Т., Миллер, М.А.Э., Крижан, Дж. и др. Свойства и питательные вещества африканских почв, картированные с пространственным разрешением 30 м с использованием двухмасштабного ансамблевого машинного обучения. Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y

Исследуйте с Earth Engine

Редактор кода (JavaScript)

var mean_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#000004" label="0-0.2" opacity="1" quantity="20"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0C0927" label="0.2-0.3" opacity="1" quantity="30"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#231151" label="0.3-0.4" opacity="1" quantity="36"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#410F75" label="0.4-0.5" opacity="1" quantity="43"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5F187F" label="0.5-0.6" opacity="1" quantity="48"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7B2382" label="0.6-0.7" opacity="1" quantity="52"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#982D80" label="0.7-0.8" opacity="1" quantity="58"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B63679" label="0.8-0.9" opacity="1" quantity="64"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#D3436E" label="0.9-1" opacity="1" quantity="67"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#EB5760" label="1-1.1" opacity="1" quantity="75"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F8765C" label="1.1-1.2" opacity="1" quantity="79"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FD9969" label="1.2-1.3" opacity="1" quantity="83"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FEBA80" label="1.3-1.4" opacity="1" quantity="89"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FDDC9E" label="1.4-1.5" opacity="1" quantity="93"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FCFDBF" label="1.5-10" opacity="1" quantity="99"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var mean_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#000004" label="0-0.2" opacity="1" quantity="20"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0C0927" label="0.2-0.3" opacity="1" quantity="30"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#231151" label="0.3-0.4" opacity="1" quantity="36"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#410F75" label="0.4-0.5" opacity="1" quantity="43"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5F187F" label="0.5-0.6" opacity="1" quantity="48"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7B2382" label="0.6-0.7" opacity="1" quantity="52"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#982D80" label="0.7-0.8" opacity="1" quantity="58"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B63679" label="0.8-0.9" opacity="1" quantity="64"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#D3436E" label="0.9-1" opacity="1" quantity="67"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#EB5760" label="1-1.1" opacity="1" quantity="75"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F8765C" label="1.1-1.2" opacity="1" quantity="79"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FD9969" label="1.2-1.3" opacity="1" quantity="83"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FEBA80" label="1.3-1.4" opacity="1" quantity="89"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FDDC9E" label="1.4-1.5" opacity="1" quantity="93"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FCFDBF" label="1.5-10" opacity="1" quantity="99"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var stdev_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="1"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="8"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="10"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="14"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="60"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var stdev_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="1"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="8"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="10"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="14"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="60"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/nitrogen_total");
Map.addLayer(
    raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {},
    "Nitrogen, total, mean visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {},
    "Nitrogen, total, mean visualization, 20-50 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {},
    "Nitrogen, total, stdev visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {},
    "Nitrogen, total, stdev visualization, 20-50 cm");

var converted = raw.divide(100).exp().subtract(1);

var visualization = {min: 0, max: 10000};

Map.setCenter(25, -3, 2);

Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "Nitrogen, total, mean, 0-20 cm");
Открыть в редакторе кода