Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
iSDAoil Эффективная емкость катионного обмена
Прогнозируемое среднее и стандартное отклонение эффективной емкости катионного обмена на глубине почвы 0–20 см и 20–50 см. Значения пикселей необходимо преобразовать обратно с помощью exp(x/10)-1. В районах густых джунглей (как правило, над центральной Африкой) точность модели низкая и поэтому такие артефакты, как полосатость (полосы)…
Общий углерод на глубине почвы 0–20 см и 20–50 см, прогнозируемое среднее и стандартное отклонение. Значения пикселей должны быть обратно преобразованы с помощью exp(x/10)-1. В районах густых джунглей (как правило, над центральной Африкой) точность модели низкая, и поэтому такие артефакты, как полосы (полосы), могут быть…
Класс текстуры Министерства сельского хозяйства США при глубине почвы 0–20 см и 20–50 см. В районах густых джунглей (как правило, над центральной Африкой) точность модели низкая, поэтому могут быть видны такие артефакты, как полосы. Прогнозы свойств почвы были сделаны компанией Innovative Solutions for Decision…
Извлекаемый алюминий на глубине почвы 0–20 см и 20–50 см, прогнозируемое среднее и стандартное отклонение. Значения пикселей должны быть обратно преобразованы с помощью exp(x/10)-1. Прогнозы свойств почвы были сделаны компанией Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) с размером пикселя 30 м с использованием машинного обучения в сочетании…
[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"]]
