부피 밀도, 토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 2mm 미만 분율, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 x/100으로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 점토 함량,\n예상 평균 및 표준 편차 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 표시될 수 있습니다. Innovative Soils에서 토양 속성 예측을 수행했습니다.
유효 염기 교환 용량이 토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 예측된 평균 및 표준 편차인 경우 픽셀 값을 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 칼슘, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 철, 예상 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 마그네슘, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 인, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 칼륨, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 황, 예상 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 아연, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 유기 탄소, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 모래 함량,\n예상 평균 및 표준 편차 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 표시될 수 있습니다. Innovative Soils에서 토양 속성 예측을 수행했습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 미사 함량, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 석재 함량, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 총 탄소, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 총 질소, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/100)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 USDA 텍스처 클래스 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 표시될 수 있습니다. Innovative Solutions for Decision …에서 토양 속성 예측을 수행했습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 알루미늄, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd.(iSDA)는 머신러닝과 결합된 30m(픽셀) 해상도를 사용하여 토양 속성 예측을 수행했습니다.
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis dataset collection provides predictions for various soil properties across Africa, including organic carbon, clay content, pH, and bulk density, at different soil depths.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePredictions were generated by iSDA using machine learning models at a 30m resolution and often require back-transformation for proper interpretation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe datasets cover a wide range of essential soil properties, such as extractable nutrients (e.g., calcium, potassium, phosphorus), total elements (e.g., carbon, nitrogen), and physical characteristics (e.g., texture, bedrock depth).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eModel accuracy may be lower in dense jungle areas, potentially leading to artifacts like banding or striping in the data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese soil property predictions can be valuable for applications like agricultural planning, environmental monitoring, and soil health assessments.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,[]]
