iSDAsoil Sand Content

ISDASOIL/Africa/v1/sand_content
Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
Nhà cung cấp tập dữ liệu
Đoạn mã Earth Engine
ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/sand_content")
Thẻ
africa isda sand soil

Mô tả

Hàm lượng cát ở độ sâu 0-20 cm và 20-50 cm của đất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn dự đoán. Ở những khu vực có rừng rậm (thường là ở Trung Phi), độ chính xác của mô hình thấp và do đó, bạn có thể thấy các hiện tượng như dải màu (vệt sọc).

Công ty Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) đã đưa ra dự đoán về đặc tính của đất ở kích thước pixel 30 m bằng cách sử dụng công nghệ học máy kết hợp với dữ liệu viễn thám và một bộ dữ liệu huấn luyện gồm hơn 100.000 mẫu đất đã phân tích.

Bạn có thể xem thêm thông tin trong Câu hỏi thường gặptài liệu về thông tin kỹ thuật. Để gửi vấn đề hoặc yêu cầu hỗ trợ, vui lòng truy cập trang web iSDAsoil.

Băng tần

Kích thước pixel
30 mét

Băng tần

Tên Đơn vị Tối thiểu Tối đa Kích thước pixel Mô tả
mean_0_20 % 2 94 mét

Hàm lượng cát, giá trị trung bình dự đoán ở độ sâu 0-20 cm

mean_20_50 % 2 95 mét

Hàm lượng cát, giá trị trung bình dự đoán ở độ sâu 20-50 cm

stdev_0_20 % 0 144 mét

Hàm lượng cát, độ lệch chuẩn ở độ sâu 0-20 cm

stdev_20_50 % 0 143 mét

Hàm lượng cát, độ lệch chuẩn ở độ sâu 20-50 cm

Điều khoản sử dụng

Điều khoản sử dụng

CC-BY-4.0

Trích dẫn

Trích dẫn:
  • Hengl, T., Miller, M.A.E., Križan, J., và cộng sự. Các thuộc tính và chất dinh dưỡng của đất ở Châu Phi được lập bản đồ ở độ phân giải không gian 30 m bằng cách sử dụng mô hình học máy kết hợp hai tỷ lệ. Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y

Khám phá bằng Earth Engine

Trình soạn thảo mã (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");
Mở trong Trình soạn thảo mã