iSDAsoil pH

Ketersediaan Set Data

2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z

Penyedia Set Data

iSDA

Cuplikan Earth Engine

ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/ph")

Tag

africa isda ph soil

Deskripsi

pH pada kedalaman tanah 0-20 cm dan 20-50 cm, rataan dan standar deviasi yang diprediksi.

Nilai piksel harus ditransformasikan kembali dengan x/10.

Di area hutan lebat (umumnya di Afrika tengah), akurasi model rendah dan oleh karena itu artefak seperti banding (garis-garis) mungkin terlihat.

Prediksi properti tanah dibuat oleh Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) pada ukuran piksel 30 m menggunakan machine learning yang dipadukan dengan data penginderaan jauh dan set pelatihan lebih dari 100.000 sampel tanah yang dianalisis.

Informasi selengkapnya dapat ditemukan di FAQ dan dokumentasi informasi teknis. Untuk mengirimkan masalah atau meminta dukungan, buka situs iSDAsoil.

Band

Ukuran Piksel
30 meter

Band

Nama	Min	Maks	Ukuran Piksel	Deskripsi
mean_0_20	35	103	meter	pH, rata-rata yang diprediksi pada kedalaman 0-20 cm
mean_20_50	35	102	meter	pH, rata-rata yang diprediksi pada kedalaman 20-50 cm
stdev_0_20	0	18	meter	pH, standar deviasi pada kedalaman 0-20 cm
stdev_20_50	0	18	meter	pH, simpangan baku pada kedalaman 20-50 cm

Persyaratan Penggunaan

Persyaratan Penggunaan

CC-BY-4.0

Kutipan

Kutipan:

• Hengl, T., Miller, M.A.E., Križan, J., et al. African soil properties and nutrients mapped at 30 m spatial resolution using two-scale ensemble machine learning. Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y

Menjelajahi dengan Earth Engine

Penting: Earth Engine adalah platform untuk analisis ilmiah dan visualisasi set data geospasial berskala petabyte, baik untuk manfaat publik maupun untuk pengguna bisnis dan pemerintah. Earth Engine dapat digunakan secara gratis untuk riset, pendidikan, dan penggunaan lembaga nonprofit. Untuk memulai, daftar untuk mendapatkan akses Earth Engine.

Code Editor (JavaScript)

var mean_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#CC0000" label="3.5-4.6" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FF0000" label="4.6-4.9" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FF5500" label="4.9-5.2" opacity="1" quantity="52"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFAA00" label="5.2-5.4" opacity="1" quantity="54"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFFF00" label="5.4-5.5" opacity="1" quantity="55"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#D4FF2B" label="5.5-5.6" opacity="1" quantity="56"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#AAFF55" label="5.6-5.7" opacity="1" quantity="57"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#80FF80" label="5.7-5.9" opacity="1" quantity="59"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#55FFAA" label="5.9-6" opacity="1" quantity="60"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#2BFFD5" label="6-6.2" opacity="1" quantity="62"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#00FFFF" label="6.2-6.3" opacity="1" quantity="63"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#00AAFF" label="6.3-6.6" opacity="1" quantity="66"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0055FF" label="6.6-6.8" opacity="1" quantity="68"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0000FF" label="6.8-7.1" opacity="1" quantity="71"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0000CC" label="7.1-10.5" opacity="1" quantity="76"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var mean_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#CC0000" label="3.5-4.6" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FF0000" label="4.6-4.9" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FF5500" label="4.9-5.2" opacity="1" quantity="52"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFAA00" label="5.2-5.4" opacity="1" quantity="54"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFFF00" label="5.4-5.5" opacity="1" quantity="55"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#D4FF2B" label="5.5-5.6" opacity="1" quantity="56"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#AAFF55" label="5.6-5.7" opacity="1" quantity="57"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#80FF80" label="5.7-5.9" opacity="1" quantity="59"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#55FFAA" label="5.9-6" opacity="1" quantity="60"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#2BFFD5" label="6-6.2" opacity="1" quantity="62"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#00FFFF" label="6.2-6.3" opacity="1" quantity="63"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#00AAFF" label="6.3-6.6" opacity="1" quantity="66"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0055FF" label="6.6-6.8" opacity="1" quantity="68"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0000FF" label="6.8-7.1" opacity="1" quantity="71"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0000CC" label="7.1-10.5" opacity="1" quantity="76"/>' +
 '</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="2"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="3"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="5"/>' +
 '</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="2"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="3"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="5"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';
var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/ph");
Map.addLayer(
    raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {},
    "ph, mean visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {},
    "ph, mean visualization, 20-50 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {},
    "ph, stdev visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {},
    "ph, stdev visualization, 20-50 cm");

var converted = raw.divide(10);

var visualization = {min: 4, max: 8};

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

Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "ph, mean, 0-20 cm");

Buka di Editor Kode

pH tanah iSDA

pH pada kedalaman tanah 0-20 cm dan 20-50 cm, rataan dan standar deviasi yang diprediksi. Nilai piksel harus ditransformasikan kembali dengan x/10. Di area hutan lebat (umumnya di Afrika tengah), akurasi model rendah sehingga artefak seperti banding (garis-garis) mungkin terlihat. Prediksi properti tanah dibuat …

ISDASOIL/Africa/v1/ph, africa,isda,ph,soil

2001-01-01T00:00:00Z/2017-01-01T00:00:00Z

-35.22 -31.46 37.98 57.08

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets