
- Disponibilità dei set di dati
- 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- Fornitore di set di dati
- iSDA
- Tag
Descrizione
Contenuto di pietre a profondità del suolo di 0-20 cm e 20-50 cm, media e deviazione standard previste.
I valori dei pixel devono essere sottoposti a retrotrasformazione con exp(x/10)-1
.
Nelle aree di giungla fitta (generalmente nell'Africa centrale), l'accuratezza del modello è ridotta e potrebbero essere visibili artefatti come bande.
Le previsioni delle proprietà del suolo sono state effettuate da Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) con una dimensione del pixel di 30 m utilizzando il machine learning abbinato ai dati di rilevamento remoto e un set di addestramento di oltre 100.000 campioni di suolo analizzati.
Ulteriori informazioni sono disponibili nelle domande frequenti e nella documentazione sulle informazioni tecniche. Per segnalare un problema o richiedere assistenza, visita il sito di iSDAsoil.
Cinturini
Dimensioni pixel
30 metri
Bande
Nome | Unità | Min | Max | Descrizione |
---|---|---|---|---|
mean_0_20 |
% | 0 | 42 | Contenuto di pietre, media prevista a una profondità di 0-20 cm |
mean_20_50 |
% | 0 | 42 | Contenuto di pietra, media prevista a una profondità di 20-50 cm |
stdev_0_20 |
% | 1 | 159 | Contenuto di pietre, deviazione standard a una profondità di 0-20 cm |
stdev_20_50 |
% | 1 | 158 | Contenuto di pietra, deviazione standard a una profondità di 20-50 cm |
Termini e condizioni d'uso
Termini d'uso
Citazioni
Hengl, T., Miller, M.A.E., Križan, J., et al. Proprietà e nutrienti del suolo africano mapped at 30 m spatial resolution using two-scale ensemble machine learning. Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y
Esplorare con Earth Engine
Editor di codice (JavaScript)
var mean_0_20 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0-0.1" opacity="1" quantity="1"/>' + '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="0.1-0.3" opacity="1" quantity="3"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="0.3-0.5" opacity="1" quantity="4"/>' + '<ColorMapEntry color="#36476B" label="0.5-0.6" opacity="1" quantity="5"/>' + '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="0.6-0.8" opacity="1" quantity="6"/>' + '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="0.8-1" opacity="1" quantity="7"/>' + '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="1-1.2" opacity="1" quantity="8"/>' + '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="1.2-1.5" opacity="1" quantity="9"/>' + '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="1.5-1.7" opacity="1" quantity="10"/>' + '<ColorMapEntry color="#A09877" label="1.7-2" opacity="1" quantity="11"/>' + '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="2-2.3" opacity="1" quantity="12"/>' + '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="2.3-2.7" opacity="1" quantity="13"/>' + '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="2.7-3.1" opacity="1" quantity="14"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="3.1-3.5" opacity="1" quantity="15"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="3.5-80" opacity="1" quantity="16"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var mean_20_50 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0-0.1" opacity="1" quantity="1"/>' + '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="0.1-0.3" opacity="1" quantity="3"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="0.3-0.5" opacity="1" quantity="4"/>' + '<ColorMapEntry color="#36476B" label="0.5-0.6" opacity="1" quantity="5"/>' + '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="0.6-0.8" opacity="1" quantity="6"/>' + '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="0.8-1" opacity="1" quantity="7"/>' + '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="1-1.2" opacity="1" quantity="8"/>' + '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="1.2-1.5" opacity="1" quantity="9"/>' + '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="1.5-1.7" opacity="1" quantity="10"/>' + '<ColorMapEntry color="#A09877" label="1.7-2" opacity="1" quantity="11"/>' + '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="2-2.3" opacity="1" quantity="12"/>' + '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="2.3-2.7" opacity="1" quantity="13"/>' + '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="2.7-3.1" opacity="1" quantity="14"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="3.1-3.5" opacity="1" quantity="15"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="3.5-80" opacity="1" quantity="16"/>' + '</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/stone_content"); Map.addLayer( raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {}, "Stone content, mean visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {}, "Stone content, mean visualization, 20-50 cm"); Map.addLayer( raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {}, "Stone content, stdev visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {}, "Stone content, stdev visualization, 20-50 cm"); var converted = raw.divide(10).exp().subtract(1); var visualization = {min: 0, max: 6}; Map.setCenter(25, -3, 2); Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "Stone content, mean, 0-20 cm");