iSDAsoil pH

ISDASOIL/Africa/v1/ph
Доступность набора данных
2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
Поставщик наборов данных
Фрагмент Earth Engine
ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/ph")
Теги
почва африки isda ph

Описание

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

Значения пикселей необходимо преобразовать обратно с помощью x/10 .

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 Мин. Макс Размер пикселя Описание
mean_0_20 35 103 метров

pH, прогнозируемое среднее значение на глубине 0–20 см

mean_20_50 35 102 метров

pH, прогнозируемое среднее значение на глубине 20–50 см

stdev_0_20 0 18 метров

pH, стандартное отклонение на глубине 0–20 см

stdev_20_50 0 18 метров

pH, 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="#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");
Открыть в редакторе кода
pH на глубине почвы 0–20 см и 20–50 см, прогнозируемое среднее значение и стандартное отклонение. Значения пикселей необходимо преобразовать обратно с коэффициентом x/10. В районах густых джунглей (обычно в Центральной Африке) точность модели низкая, поэтому могут наблюдаться артефакты, такие как полосатость. Прогнозы свойств почвы были сделаны…
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