-
Konten Clay OpenLandMap
Kandungan lempung dalam % (kg / kg) pada 6 kedalaman standar (0, 10, 30, 60, 100, dan 200 cm) pada resolusi 250 m. Berdasarkan prediksi machine learning dari kompilasi global profil dan sampel tanah. Langkah-langkah pemrosesan dijelaskan secara mendetail di sini. Antartika adalah … clay envirometrix opengeohub openlandmap soil usda -
OpenLandMap Long-term Land Surface Temperature Daytime Monthly Median
Nilai rata-rata bulanan Suhu Permukaan Tanah pada siang hari 2000-2017. Diperoleh menggunakan paket data.table dan fungsi kuartil di R. Untuk mengetahui info selengkapnya tentang produk LST MODIS, lihat halaman ini. Antartika tidak disertakan. Untuk mengakses dan memvisualisasikan peta di luar Earth Engine, gunakan halaman ini. … iklim envirometrix lst mod11a2 modis bulanan -
OpenLandMap Long-term Land Surface Temperature Daytime Monthly Standard Deviation
Standar deviasi suhu siang dan malam MODIS LST jangka panjang pada 1 km berdasarkan deret waktu 2000-2017. Diperoleh menggunakan paket data.table dan fungsi kuartil di R. Untuk mengetahui info selengkapnya tentang produk LST MODIS, lihat halaman ini. Antartika tidak disertakan. Untuk mengakses … iklim envirometrix lst mod11a2 modis bulanan -
Perbedaan Suhu Permukaan Tanah Jangka Panjang OpenLandMap Bulanan Siang-Malam
Perbedaan LST MODIS siang dan malam hari jangka panjang pada 1 km berdasarkan deret waktu 2000-2017 yang Diperoleh menggunakan paket data.table dan fungsi kuantil di R. Untuk mengetahui info selengkapnya tentang produk LST MODIS, lihat halaman ini. Antartika tidak disertakan. Untuk mengakses dan memvisualisasikan … climate day envirometrix lst mod11a2 modis -
OpenLandMap Potential Distribution of Biomes
Prediksi global kelas bioma Vegetasi Alami Potensial (berdasarkan prediksi menggunakan kategori 'bioma saat ini' set data BIOMES 6000.) Vegetasi Alam Potensial (PNV) adalah tutupan vegetasi yang berada dalam keseimbangan dengan iklim yang akan ada di lokasi tertentu yang tidak terpengaruh oleh aktivitas manusia. PNV berguna … ekosistem envirometrix opengeohub openlandmap potensi -
OpenLandMap Potential FAPAR Monthly
Potensi median bulanan yang diprediksi FAPAR Vegetasi Alami (berdasarkan PROB-V FAPAR 2014-2017). Deskripsi. Untuk mengakses dan memvisualisasikan peta di luar Earth Engine, gunakan halaman ini. Jika Anda menemukan bug, artefak, atau inkonsistensi pada peta LandGIS atau jika Anda memiliki pertanyaan, harap gunakan … envirometrix fapar bulanan opengeohub openlandmap plant-productivity -
OpenLandMap Precipitation Monthly
Precipitation bulanan dalam mm pada resolusi 1 km berdasarkan SM2RAIN-ASCAT 2007-2018, IMERG, CHELSA Climate, dan WorldClim. Didownscale ke resolusi 1 km menggunakan gdalwarp (cubic splines) dan rata-rata antara produk bulanan WorldClim, CHELSA Climate, dan IMERG (lihat, misalnya, "3B-MO-L.GIS.IMERG.20180601.V05B.tif"). Bobot 3x lebih tinggi diberikan … envirometrix imerg bulanan opengeohub openlandmap precipitation -
Probabilitas Hapludalfs yang Diprediksi OpenLandMap
Kelompok besar tanah USDA yang diprediksi pada 250 m (probabilitas). Distribusi grup besar tanah USDA berdasarkan prediksi machine learning dari kompilasi global profil tanah. Untuk mempelajari lebih lanjut grup besar tanah, lihat Illustrated Guide to Soil Taxonomy - NRCS … envirometrix opengeohub openlandmap soil -
Konten Pasir OpenLandMap
Kandungan pasir dalam % (kg / kg) pada 6 kedalaman standar (0, 10, 30, 60, 100, dan 200 cm) pada resolusi 250 m. Berdasarkan prediksi machine learning dari kompilasi global profil dan sampel tanah. Langkah-langkah pemrosesan dijelaskan secara mendetail di sini. Antartika adalah … envirometrix opengeohub openlandmap sand soil usda -
Kepadatan Bulk Tanah OpenLandMap
Kepadatan massa tanah (tanah halus) 10 x kg / m3 pada 6 kedalaman standar (0, 10, 30, 60, 100, dan 200 cm) pada resolusi 250 m. Langkah-langkah pemrosesan dijelaskan secara mendetail di sini. Antartika tidak disertakan. Untuk mengakses dan memvisualisasikan peta di luar Bumi … density envirometrix opengeohub openlandmap soil -
OpenLandMap Soil Organic Carbon Content
Kandungan karbon organik tanah dalam x 5 g / kg pada 6 kedalaman standar (0, 10, 30, 60, 100, dan 200 cm) pada resolusi 250 m Diprediksi dari kompilasi global titik tanah. Langkah-langkah pemrosesan dijelaskan secara mendetail di sini. Antartika tidak disertakan. … carbon envirometrix opengeohub openlandmap soil -
Kelas Tekstur Tanah OpenLandMap (Sistem USDA)
Kelas tekstur tanah (sistem USDA) untuk 6 kedalaman tanah (0, 10, 30, 60, 100, dan 200 cm) pada 250 m. Didasarkan pada prediksi fraksi tekstur tanah menggunakan paket soiltexture di R. Langkah-langkah pemrosesan dijelaskan secara mendetail di sini. Antartika tidak disertakan. Untuk mengakses … envirometrix opengeohub openlandmap soil usda -
OpenLandMap Soil Water Content at 33kPa (Field Capacity)
Kandungan air tanah (volumetrik %) untuk hisapan 33 kPa dan 1.500 kPa yang diprediksi pada 6 kedalaman standar (0, 10, 30, 60, 100, dan 200 cm) pada resolusi 250 m Titik pelatihan didasarkan pada kompilasi global profil tanah: USDA NCSS AfSPDB ISRIC WISE EGRPR SPADE … envirometrix opengeohub openlandmap soil -
OpenLandMap Soil pH in H2O
pH tanah dalam H2O pada 6 kedalaman standar (0, 10, 30, 60, 100, dan 200 cm) pada resolusi 250 m. Langkah-langkah pemrosesan dijelaskan secara mendetail di sini. Antartika tidak disertakan. Untuk mengakses dan memvisualisasikan peta di luar Earth Engine, gunakan halaman ini. Jika Anda … envirometrix opengeohub openlandmap ph soil -
OpenLandMap USDA Soil Taxonomy Great Groups
Prediksi probabilitas grup besar tanah USDA pada 250 m. Distribusi grup besar tanah USDA berdasarkan prediksi machine learning dari kompilasi global profil tanah. Untuk mempelajari lebih lanjut grup besar tanah, lihat Illustrated Guide to Soil Taxonomy - NRCS - … envirometrix opengeohub openlandmap soil usda
[null,null,[],[[["This collection of datasets provides various environmental and soil properties globally at different resolutions (primarily 250m and 1km)."],["The data includes land surface temperature, precipitation, soil organic carbon content, texture, and potential vegetation properties."],["Most datasets are based on machine learning predictions and statistical derivations from sources like MODIS, SM2RAIN-ASCAT, and global soil profiles."],["The OpenLandMap datasets offer valuable resources for environmental monitoring, agricultural planning, and earth science research."],["Antarctica is excluded from most datasets."]]],[]]