iSDAsoil extractable Aluminium

ISDASOIL/Africa/v1/aluminium_extractable

זמינות קבוצת הנתונים: 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
יוצר מערך הנתונים: iSDA Google Earth Engine

תגים: africa aluminium isda soil

תיאור

אלומיניום שניתן למיצוי בעומקי קרקע של 0-20 ס"מ ו-20-50 ס"מ, ממוצע וסטיית תקן צפויים.

צריך לבצע טרנספורמציה הפוכה של ערכי הפיקסלים באמצעות exp(x/10)-1.

התחזיות לגבי מאפייני הקרקע נוצרו על ידי Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) בגודל פיקסל של 30 מ' באמצעות למידת מכונה בשילוב עם נתוני חישה מרחוק ומערך אימון של יותר מ-100,000 דגימות קרקע מנותחות.

מידע נוסף זמין בשאלות הנפוצות ובמסמכי המידע הטכני. כדי לשלוח בעיה או לבקש תמיכה, אפשר להיכנס אל האתר של iSDAsoil.

באזורים של ג'ונגל צפוף (בדרך כלל מעל מרכז אפריקה), רמת הדיוק של המודל נמוכה ולכן יכול להיות שיופיעו ארטיפקטים כמו פסים.

תחום תדרים

גודל הפיקסל
‫30 מטרים

תחום תדרים

שם	יחידות	מינימום	מקסימום	גודל הפיקסל	תיאור
`mean_0_20`	ppm	3	80	מטרים	אלומיניום, ניתן למיצוי, ממוצע חזוי בעומק של 0-20 ס"מ
`mean_20_50`	ppm	4	79	מטרים	אלומיניום, ניתן למיצוי, ממוצע צפוי בעומק של 20-50 ס"מ
`stdev_0_20`	ppm	1	53	מטרים	אלומיניום, ניתן למיצוי, סטיית תקן בעומק של 0-20 ס"מ
`stdev_20_50`	ppm	1	51	מטרים	אלומיניום, ניתן למיצוי, סטיית תקן בעומק של 20-50 ס"מ

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

CC-BY-4.0

ציטוטים ביבליוגרפיים

Hengl, T., Miller, M.A.E., ‫Kri&zcaron;an, J., et al. African soil properties and nutrients mapped at 30 m spatial resolution using two-scale ensemble machine learning. Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y
Hengl, T., Miller, M.A.E., ‫Kri&zcaron;an, J., et al. African soil properties and nutrients mapped at 30 m spatial resolution using two-scale ensemble machine learning. Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y

מזהי DOI

https://doi.org/10.1038/s41598-021-85639-y

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

Code Editor (JavaScript)

‫

var mean_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#000004" label="0-21.2" opacity="1" quantity="31"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0C0927" label="21.2-35.6" opacity="1" quantity="36"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#231151" label="35.6-53.6" opacity="1" quantity="40"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#410F75" label="53.6-65.7" opacity="1" quantity="42"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5F187F" label="65.7-72.7" opacity="1" quantity="43"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7B2382" label="72.7-80.5" opacity="1" quantity="44"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#982D80" label="80.5-89" opacity="1" quantity="45"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B63679" label="89-98.5" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#D3436E" label="98.5-108.9" opacity="1" quantity="47"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#EB5760" label="108.9-120.5" opacity="1" quantity="48"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F8765C" label="120.5-133.3" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FD9969" label="133.3-147.4" opacity="1" quantity="50"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FEBA80" label="147.4-163" opacity="1" quantity="51"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FDDC9E" label="163-199.3" opacity="1" quantity="53"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FCFDBF" label="199.3-1800" opacity="1" quantity="55"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var mean_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#000004" label="0-21.2" opacity="1" quantity="31"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0C0927" label="21.2-35.6" opacity="1" quantity="36"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#231151" label="35.6-53.6" opacity="1" quantity="40"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#410F75" label="53.6-65.7" opacity="1" quantity="42"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5F187F" label="65.7-72.7" opacity="1" quantity="43"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7B2382" label="72.7-80.5" opacity="1" quantity="44"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#982D80" label="80.5-89" opacity="1" quantity="45"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B63679" label="89-98.5" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#D3436E" label="98.5-108.9" opacity="1" quantity="47"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#EB5760" label="108.9-120.5" opacity="1" quantity="48"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F8765C" label="120.5-133.3" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FD9969" label="133.3-147.4" opacity="1" quantity="50"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FEBA80" label="147.4-163" opacity="1" quantity="51"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FDDC9E" label="163-199.3" opacity="1" quantity="53"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FCFDBF" label="199.3-1800" opacity="1" quantity="55"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var stdev_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="5"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="9"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="10"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="12"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="14"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var stdev_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="5"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="9"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="10"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="12"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="14"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

Map.setCenter(25, -3, 2);

var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/aluminium_extractable");
Map.addLayer(
    raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {},
    "Aluminium, extractable, mean visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {},
    "Aluminium, extractable, mean visualization, 20-50 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {},
    "Aluminium, extractable, stdev visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {},
    "Aluminium, extractable, stdev visualization, 20-50 cm");

var converted = raw.divide(10).exp().subtract(1);
Map.addLayer(
    converted.select(0), {min: 0, max: 100},
    "Aluminium, extractable, mean, 0-20 cm");

פתיחה ב-Code Editor

iSDAsoil extractable Aluminium

אלומיניום שניתן להפקה בעומקי קרקע של 0-20 ס"מ ו-20-50 ס"מ, ממוצע צפוי וסטיית תקן. צריך לבצע טרנספורמציה הפוכה של ערכי הפיקסלים באמצעות הנוסחה exp(x/10)-1. חיזויים של תכונות הקרקע בוצעו על ידי Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd.‎ (iSDA) בגודל פיקסל של 30 מ' באמצעות למידת מכונה בשילוב עם נתוני חישה מרחוק ו…

ISDASOIL/Africa/v1/aluminium_extractable, africa,aluminium,isda,soil

2001-01-01T00:00:00Z/2017-01-01T00:00:00Z

-35.22 -31.46 37.98 57.08

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

iSDAsoil extractable Aluminium קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

תיאור

תחום תדרים

תנאים והגבלות

ציטוטים ביבליוגרפיים

מזהי DOI

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

Code Editor (JavaScript)

iSDAsoil extractable Aluminium