iSDAsoil Sand Content

Dostępność zbioru danych

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

Dostawca zbioru danych

iSDA

Fragment kodu Earth Engine

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

Tagi

afryka isda sand soil

Opis

Zawartość piasku na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Na obszarach gęstej dżungli (głównie w Afryce Środkowej) dokładność modelu jest niska, dlatego mogą być widoczne artefakty, takie jak pasy.

Prognozy dotyczące właściwości gleby zostały opracowane przez firmę Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) w rozdzielczości 30 m na piksel przy użyciu uczenia maszynowego w połączeniu z danymi teledetekcyjnymi i zbiorem treningowym zawierającym ponad 100 tys. przeanalizowanych próbek gleby.

Więcej informacji znajdziesz w najczęstszych pytaniach i dokumentacji z informacjami technicznymi. Aby zgłosić problem lub poprosić o pomoc, wejdź na stronę iSDAsoil.

Pasma

Rozmiar piksela
30 metrów

Pasma

Nazwa	Jednostki	Minimum	Maks.	Rozmiar piksela	Opis
mean_0_20	%	2	94	metry	Zawartość piasku, przewidywana średnia na głębokości 0–20 cm
mean_20_50	%	2	95	metry	Zawartość piasku, przewidywana średnia na głębokości 20–50 cm
stdev_0_20	%	0	144	metry	Zawartość piasku, odchylenie standardowe na głębokości 0–20 cm
stdev_20_50	%	0	143	metry	Zawartość piasku, odchylenie standardowe na głębokości 20–50 cm

Warunki korzystania z usługi

Warunki korzystania z usługi

CC-BY-4.0

Cytaty

Cytowania:

• Hengl, T., Miller, M.A.E., Križan, J. i in. 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

Odkrywanie za pomocą Earth Engine

Ważne: Earth Engine to platforma do analizy naukowej i wizualizacji zbiorów danych geoprzestrzennych o rozmiarze petabajtów, która jest przeznaczona zarówno dla użytkowników publicznych, jak i biznesowych oraz rządowych. Earth Engine jest bezpłatne do użytku w celach badawczych, edukacyjnych i non-profit. Aby rozpocząć, zarejestruj się, aby uzyskać dostęp do Earth Engine.

Edytor kodu (JavaScript)

var mean_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0-31" opacity="1" quantity="31"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="31-39" opacity="1" quantity="39"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#16396D" label="39-43" opacity="1" quantity="43"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#36476B" label="43-46" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="46-49" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="49-52" opacity="1" quantity="52"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="52-54" opacity="1" quantity="54"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="54-56" opacity="1" quantity="56"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="56-58" opacity="1" quantity="58"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#A09877" label="58-60" opacity="1" quantity="60"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="60-63" opacity="1" quantity="63"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="63-65" opacity="1" quantity="65"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="65-68" opacity="1" quantity="68"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="68-71" opacity="1" quantity="71"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="71-100" opacity="1" quantity="75"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var mean_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0-31" opacity="1" quantity="31"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="31-39" opacity="1" quantity="39"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#16396D" label="39-43" opacity="1" quantity="43"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#36476B" label="43-46" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="46-49" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="49-52" opacity="1" quantity="52"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="52-54" opacity="1" quantity="54"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="54-56" opacity="1" quantity="56"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="56-58" opacity="1" quantity="58"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#A09877" label="58-60" opacity="1" quantity="60"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="60-63" opacity="1" quantity="63"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="63-65" opacity="1" quantity="65"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="65-68" opacity="1" quantity="68"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="68-71" opacity="1" quantity="71"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="71-100" opacity="1" quantity="75"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var stdev_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="2"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="3"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="6"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="7"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var stdev_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="2"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="3"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="6"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="7"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';
var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/sand_content");
Map.addLayer(
    raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {},
    "Sand content, mean visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {},
    "Sand content, mean visualization, 20-50 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {},
    "Sand content, stdev visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {},
    "Sand content, stdev visualization, 20-50 cm");

var converted = raw.divide(10).exp().subtract(1);

var visualization = {min: 0, max: 3000};

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

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

Otwórz w edytorze kodu

iSDAsoil Sand Content

Zawartość piasku na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Na obszarach gęstej dżungli (głównie w Afryce Środkowej) dokładność modelu jest niska, dlatego mogą pojawiać się artefakty, takie jak pasy. Prognozy dotyczące właściwości gleby zostały opracowane przez firmę Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. …

ISDASOIL/Africa/v1/sand_content, africa,isda,sand,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