Arazi Yönetimi Bürosu (BLM), 2011'den beri Değerlendirme Envanteri ve İzleme (AIM) stratejisi aracılığıyla arazi sağlığı hakkında bilgi vermek için saha bilgileri topluyor. Bugüne kadar BLM arazilerinde 6.000'den fazla karasal AIM saha alanı verisi toplandı. BLM AIM veri arşivi …
FLDAS veri kümesi (McNally ve diğerleri, 2017), verilerin az olduğu gelişmekte olan ülkelerdeki gıda güvenliği değerlendirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Nem içeriği, nem, buharlaşma, ortalama toprak sıcaklığı, toplam yağış oranı vb. dahil olmak üzere iklimle ilgili birçok değişken hakkında bilgi içerir. Birden fazla farklı FLDAS veri kümesi vardır. …
NASA Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) üç bileşenden oluşur: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 ve GLDAS-2.2. GLDAS-2.0, tamamen Princeton meteorolojik zorlama giriş verileriyle zorlanır ve 1948'den 2014'e kadar zamansal olarak tutarlı bir seri sağlar. GLDAS-2.1, model … kombinasyonuyla zorlanır.
NASA Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) üç bileşenden oluşur: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 ve GLDAS-2.2. GLDAS-2.0, tamamen Princeton meteorolojik zorlama giriş verileriyle zorlanır ve 1948'den 2014'e kadar zamansal olarak tutarlı bir seri sağlar. GLDAS-2.1, model … kombinasyonuyla zorlanır.
M2T1NXLND (veya tavg1_2d_lnd_Nx), Araştırma ve Uygulamalar için Modern Çağ Gerçekçi Analizi sürüm 2'de (MERRA-2) saatlik olarak zaman ortalaması alınmış bir veri toplama işlemidir. Bu koleksiyon; taban akışı, yüzey akışı, yüzey toprağı nemi, kök bölgesi toprağı nemi, yüzey katmanındaki su, … gibi kara yüzeyi teşhislerinden oluşur.
Arazi Veri Asimilasyon Sistemi (LDAS), yeryüzünde veya yeryüzüne yakın iklimsel özelliklerin tahminlerini üretmek için birden fazla gözlem kaynağını (ör. yağış ölçer verileri, uydu verileri ve radar yağış ölçümleri) birleştirir. Bu veri kümesi, … Aşaması için birincil (varsayılan) zorlama dosyasıdır (A Dosyası).
250 m çözünürlükte 6 standart derinlikte (% cinsinden) kil içeriği (0, 10, 30, 60, 100 ve 200 cm) Toprak profillerinin ve örneklerinin küresel derlemesinden elde edilen makine öğrenimi tahminlerine dayanır. İşleme adımları burada ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Antarktika …
250 m'de tahmin edilen USDA toprak büyük grupları (olasılıklar). Toprak profillerinin küresel derlemesinden elde edilen makine öğrenimi tahminlerine göre USDA toprak büyük gruplarının dağılımı. Toprak büyük grupları hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen Illustrated Guide to Soil Taxonomy - NRCS …
250 m çözünürlükte 6 standart derinlikte (% cinsinden) kum içeriği (0, 10, 30, 60, 100 ve 200 cm) Toprak profillerinin ve örneklerinin küresel derlemesinden elde edilen makine öğrenimi tahminlerine dayanır. İşleme adımları burada ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Antarktika …
250 m çözünürlükte 6 standart derinlikte (0, 10, 30, 60, 100 ve 200 cm) 10 x kg / m3 toprak kütle yoğunluğu (ince toprak). İşleme adımları burada ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Antarktika dahil değildir. Earth dışındaki haritalara erişmek ve bunları görselleştirmek için:
250 m çözünürlükte, 6 standart derinlikte (0, 10, 30, 60, 100 ve 200 cm) x 5 g / kg cinsinden toprak organik karbon içeriği. Toprak noktalarının küresel bir derlemesinden tahmin edilmiştir. İşleme adımları burada ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Antarktika dahil değildir. …
R'deki soiltexture paketi kullanılarak tahmin edilen toprak dokusu kesirlerinden elde edilen 250 m'de 6 toprak derinliği (0, 10, 30, 60, 100 ve 200 cm) için toprak dokusu sınıfları (USDA sistemi). İşleme adımları burada ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Antarktika dahil değildir. Erişmek için …
250 m çözünürlükte 6 standart derinlikte (0, 10, 30, 60, 100 ve 200 cm) 33 kPa ve 1.500 kPa emme için tahmin edilen toprak suyu içeriği (hacimsel %). Eğitim noktaları, toprak profillerinin küresel bir derlemesine dayanmaktadır: USDA NCSS AfSPDB ISRIC WISE EGRPR SPADE …
250 m çözünürlükte 6 standart derinlikte (0, 10, 30, 60, 100 ve 200 cm) H2O'da toprak pH'sı. İşleme adımları burada ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Antarktika dahil değildir. Earth Engine dışındaki haritalara erişmek ve bunları görselleştirmek için bu sayfayı kullanın. Aşağıdaki durumlarda:
250 m'de tahmini USDA toprak büyük grup olasılıkları. Toprak profillerinin küresel derlemesinden elde edilen makine öğrenimi tahminlerine göre USDA toprak büyük gruplarının dağılımı. To learn more about soil great groups please refer to the Illustrated Guide to Soil Taxonomy - NRCS - …
NASA Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) üç bileşenden oluşur: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 ve GLDAS-2.2. GLDAS-2.0, tamamen Princeton meteorolojik zorlama giriş verileriyle zorlanır ve 1948'den 2014'e kadar zamansal olarak tutarlı bir seri sağlar. GLDAS-2.1, model … kombinasyonuyla zorlanır.
Avustralya Toprak ve Arazi Izgarası (SLGA), Avustralya genelindeki toprak özelliklerinin 3 yay saniyesi çözünürlüğe (~90 m piksel) sahip kapsamlı bir veri kümesidir. Yüzeyler, mevcut toprak verileri ve çevresel … kullanılarak toprak özelliklerinin mekansal dağılımını açıklayan modelleme sonuçlarıdır.
2023-12-04 tarihinden itibaren veriler NASA/SMAP/SPL3SMP_E/006 koleksiyonunda mevcuttur. Bu Seviye 3 (L3) toprak nemi ürünü, Soil Moisture Active Passive (SMAP) L-Band radyometresi tarafından alınan küresel kara yüzeyi koşullarının günlük bir bileşimini sağlar. Buradaki günlük veriler, azalan (yerel …
2023-12-04 tarihinden önceki veriler, eski NASA/SMAP/SPL3SMP_E/005 koleksiyonunda mevcuttur. Bu öğeler daha sonra yeniden işlenerek bu koleksiyona eklenir. Bu Seviye 3 (L3) toprak nemi ürünü, Soil Moisture Active Passive (SMAP) L-Band tarafından alınan küresel kara yüzeyi koşullarının günlük bir bileşimini sağlar.
SMAP Seviye 4 (L4) Toprak Nemi ürünü; yüzeydeki toprak nemini (0-5 cm dikey ortalama), kök bölgesindeki toprak nemini (0-100 cm dikey ortalama) ve yüzeydeki meteorolojik zorlama değişkenleri, toprak sıcaklığı, buharlaşma ve net radyasyon gibi ek araştırma ürünlerini (doğrulanmamış) içerir. Bu veri kümesi, resmi olarak … olarak bilinir.
6 standart derinlikte (0-5 cm, 5-15 cm, 15-30 cm, 30-60 cm, 60-100 cm, 100-200 cm) 10^-3 cm^3/cm^3 (0, 1 hacim yüzdesi veya 1 mm/m) cinsinden 10 kPa, 33 kPa ve 1.500 kPa emme basıncında hacimsel su içeriği. Tahminler, küresel bir …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde yığın yoğunluğu, <2 mm kesir, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri x/100 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerindeki kil içeriği, tahmin edilen ortalama ve standart sapma. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bant oluşturma (şerit oluşturma) gibi yapaylıklar görülebilir. Toprak özelliği tahminleri Innovative … tarafından yapıldı.
0-200 cm derinlikte ana kayaya kadar olan derinlik, tahmini ortalama ve standart sapma. Verileri oluşturmak için kullanılan potansiyel tarım arazisi maskesi nedeniyle, açığa çıkmış kayaların bulunduğu birçok alan (ana kayaya olan derinliğin 0 cm olduğu yerler) maskelenmiş ve bu nedenle …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde tahmin edilen ortalama ve standart sapma cinsinden etkili katyon değişim kapasitesi. Piksel değerleri exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) 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 ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir demir, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde ekstrakte edilebilir magnezyum, tahmin edilen ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde ekstrakte edilebilir fosfor, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde ekstrakte edilebilir potasyum, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir kükürt, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir çinko, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
Eğim, kimyasal ve fiziksel toprak özellikleri kullanılarak elde edilen toprak verimliliği yeteneği sınıflandırması. Bu katman hakkında daha fazla bilgi için lütfen bu sayfayı ziyaret edin. "fcc" bandının sınıfları, x modulo 3000 ile ters dönüştürülmesi gereken piksel değerleri için geçerlidir. Sık ormanlık alanlarda…
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerindeki organik karbon, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerindeki kum içeriği, tahmin edilen ortalama ve standart sapma. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bant oluşturma (şerit oluşturma) gibi yapaylıklar görülebilir. Toprak özelliği tahminleri Innovative … tarafından yapıldı.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerindeki silt içeriği, tahmin edilen ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerindeki taş içeriği, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerindeki toplam karbon, tahmin edilen ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerindeki toplam azot, tahmin edilen ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/100)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlanma (şeritlenme) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde USDA doku sınıfı. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bant oluşturma (şerit oluşturma) gibi yapaylıklar görülebilir. Toprak özelliği tahminleri, Innovative Solutions for Decision … tarafından yapılmıştır.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir alüminyum, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile ters dönüştürülmelidir. Toprak özelliği tahminleri, Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) tarafından 30 m piksel boyutunda, makine öğrenimi kullanılarak yapılmıştır.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerindeki pH, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri x/10 ile ters dönüştürülmelidir. Yoğun ormanlık alanlarda (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bant oluşturma (şerit oluşturma) gibi yapaylıklar görülebilir. …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eGoogle Earth Engine hosts a variety of soil datasets, including SLGA for Australia and iSDAsoil for Africa, offering diverse soil property information.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eiSDAsoil data often requires back-transformation for accurate values and may have lower accuracy in dense jungle areas.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGLDAS-2 provides time-series climate and geophysical data globally at 3-hourly intervals.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOpenLandMap offers global coverage (excluding Antarctica) of key soil properties like bulk density and organic carbon content at 250m resolution.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets vary in resolution and prediction methods, with many utilizing machine learning techniques.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,[]]
