Hacimsel yoğunluk, 0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde <2 mm fraksiyon, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, x/100 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama (şeritler) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm derinlikteki toprakta kil içeriği,\ntahmini ortalama ve standart sapma. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bant gibi yapaylıklar görülebilir. Toprak özellikleriyle ilgili tahminler Innovative …
0-200 cm derinlikte ana kayaya olan derinlik, tahmini ortalama ve standart sapma. Verileri oluşturmak için kullanılan potansiyel tarım alanı maskesi nedeniyle, açıkta kalan kayaların bulunduğu birçok alan (alt kayaya olan derinliğin 0 cm olduğu yerler) maskelenerek görünmez hale getirilmiştir. Bu nedenle, bu alanlar …
Etkili Katyon Değişim Kapasitesi'nin 0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde tahmini ortalama ve standart sapması. Pixel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama (şeritler) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir kalsiyum, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir demir, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir magnezyum, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir fosfor, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir potasyum, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir kükürt, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir çinko, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
Eğim, kimyasal ve fiziksel toprak özellikleri kullanılarak elde edilen toprak verimliliği kapasitesi sınıflandırması. Bu katman hakkında daha fazla bilgi için lütfen bu sayfayı ziyaret edin. "fcc" bandının sınıfları, x mod 3000 ile geri dönüştürülmesi gereken piksel değerleri için geçerlidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde
0-20 cm ve 20-50 cm derinlikteki topraktaki organik karbon, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm derinlikteki topraktaki kum içeriği,\ntahmini ortalama ve standart sapma. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bant gibi yapaylıklar görülebilir. Toprak özellikleriyle ilgili tahminler Innovative …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde silt içeriği, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde taş içeriği, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm derinlikteki topraktaki toplam karbon, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde toplam azot, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/100)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde USDA Doku Sınıfı. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bant gibi yapaylıklar görülebilir. Toprak özellikleriyle ilgili tahminler, Innovative Solutions for Decision …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir alüminyum, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) tarafından, makine öğrenimi ve 30 metre piksel boyutu kullanılarak toprak özellikleriyle ilgili tahminler yapıldı.
0-20 cm ve 20-50 cm derinlikteki toprak pH'si, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, x/10 ile yeniden dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bant gibi yapaylıklar görülebilir. …
[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,[]]
