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iSDAsoil 有効陽イオン交換容量
有効な陽イオン交換容量の予測平均と標準偏差(土壌深度 0 ~ 20 cm、20 ~ 50 cm)。ピクセル値は exp(x/10)-1 で元に戻す必要があります。密集したジャングルがある地域(一般的に中央アフリカ上空)では、モデルの精度が低いため、バンディング(ストライプ)などのアーティファクトが発生します。 アフリカ アルミニウム isda 土壌 -
iSDAsoil 総炭素量
土壌深度 0 ~ 20 cm と 20 ~ 50 cm の総炭素量、予測平均値と標準偏差。ピクセル値は、exp(x/10)-1 で元に戻す必要があります。密林が広がる地域(一般的には中央アフリカ)では、モデルの精度が低いため、バンディング(ストライプ)などのアーティファクトが発生する可能性があります。 アフリカ アルミニウム isda 土壌 -
iSDAsoil USDA テクスチャクラス
土壌の深さ 0 ~ 20 cm と 20 ~ 50 cm の USDA テクスチャ クラス。密林の多い地域(一般的には中央アフリカ)では、モデルの精度が低いため、バンディング(ストライプ)などのアーティファクトが表示されることがあります。土壌特性の予測は、Innovative Solutions for Decision ... アフリカ アルミニウム isda 土壌 -
iSDAsoil 抽出可能アルミニウム
土壌深度 0 ~ 20 cm と 20 ~ 50 cm における抽出可能なアルミニウムの予測平均と標準偏差。ピクセル値は、exp(x/10)-1 で元に戻す必要があります。土壌特性の予測は、Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd.(iSDA)によって、機械学習と組み合わせた 30 m ピクセルサイズで行われました。 アフリカ アルミニウム isda 土壌
Datasets tagged aluminium in Earth Engine
[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"]]