Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

iSDAsoil Sand Content

Veri Kümesi Kullanılabilirliği: 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
Veri Kümesi Sağlayıcı: iSDA

Etiketler: africa isda sand soil

Açıklama

0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerindeki kum içeriği, tahmin edilen ortalama ve standart sapma. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'nın üzerinde) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama (şeritlenme) gibi yapaylıklar görülebilir.

Toprak özelliği tahminleri,uzaktan algılama verileri ve 100.000'den fazla analiz edilmiş toprak örneğinden oluşan bir eğitim setiyle birlikte makine öğrenimi kullanılarak 30 m piksel boyutunda Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) tarafından yapılmıştır.

Daha fazla bilgiyi SSS ve teknik bilgi belgelerinde bulabilirsiniz. Sorun göndermek veya destek isteğinde bulunmak için lütfen iSDAsoil sitesini ziyaret edin.

Bantlar

Piksel Boyutu
30 metre

Bantlar

Ad	Birimler	Min.	Maks.	Piksel Boyutu	Açıklama
`mean_0_20`	%	2	94	metre	Kum içeriği, 0-20 cm derinlikte tahmin edilen ortalama
`mean_20_50`	%	2	95	metre	Kum içeriği, 20-50 cm derinlikte tahmin edilen ortalama
`stdev_0_20`	%	0	144	metre	Kum içeriği, 0-20 cm derinlikte standart sapma
`stdev_20_50`	%	0	143	metre	Kum içeriği, 20-50 cm derinlikte standart sapma

Kullanım Şartları

Kullanım Şartları

CC-BY-4.0

Alıntılar

Hengl, T., Miller, M.A.E., Kri&zcaron;an, 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

Earth Engine ile keşfetme

Kod Düzenleyici (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");

Kod Düzenleyici'de aç

iSDAsoil Kum İçeriği

0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerindeki kum içeriği, tahmin edilen ortalama ve standart sapma. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bant oluşturma (şerit oluşturma) gibi yapaylıklar görülebilir. Toprak özelliği tahminleri Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. tarafından yapılmıştır. …

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