मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर, कैटियन एक्सचेंज कैपेसिटी का अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. Pixel की वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर कुल कार्बन, अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डिवीऐशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर, यूएसडीए टेक्सचर क्लास. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. Innovative Solutions for Decision ने मिट्टी की प्रॉपर्टी के अनुमान लगाए हैं …
मिट्टी की गहराई 0-20 सें॰मी॰ और 20-50 सें॰मी॰ पर, निकाले जा सकने वाले एल्यूमिनियम का अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) ने मशीन लर्निंग और …
[null,null,[],[],["iSDA provides soil data for Africa at 30m pixel size, focusing on depths of 0-20 cm and 20-50 cm. This includes extractable aluminium, total carbon, effective cation exchange capacity, and USDA texture class. Data includes predicted mean and standard deviation. Pixel values require back-transformation using the formula exp(x/10)-1. Model accuracy may be low in dense jungle areas, potentially showing banding artifacts. Machine learning is employed for soil property predictions.\n"]]
