iSDAsoil extractable Aluminium

डेटासेट की उपलब्धता

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

डेटासेट प्रोड्यूसर

iSDA Google Earth Engine

Earth Engine स्निपेट

ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/aluminium_extractable")

टैग

africa aluminium isda soil

ब्यौरा

मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर मौजूद एल्युमीनियम को निकाला जा सकता है. इसके अलावा, अनुमानित माध्य और मानक विचलन भी निकाला जा सकता है.

पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 की मदद से वापस बदलना होगा.

मिट्टी की प्रॉपर्टी के बारे में अनुमान, Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) ने लगाए थे. इसके लिए, मशीन लर्निंग के साथ-साथ रिमोट सेंसिंग डेटा का इस्तेमाल किया गया था. साथ ही, मिट्टी के 1,00,000 से ज़्यादा सैंपल का विश्लेषण किया गया था. यह विश्लेषण, 30 मीटर के पिक्सल साइज़ पर किया गया था.

ज़्यादा जानकारी के लिए, अक्सर पूछे जाने वाले सवाल और तकनीकी जानकारी वाला दस्तावेज़ पढ़ें. किसी समस्या की शिकायत करने या सहायता पाने का अनुरोध करने के लिए, कृपया iSDAsoil की साइट पर जाएं.

घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.

बैंड

पिक्सल का साइज़
30 मीटर

बैंड

नाम	इकाइयां	कम से कम	ज़्यादा से ज़्यादा	पिक्सल का साइज़	ब्यौरा
mean_0_20	पीपीएम	3	80	मीटर	एल्युमीनियम, निकालने योग्य, 0 से 20 सेमी की गहराई पर अनुमानित औसत
mean_20_50	पीपीएम	4	79	मीटर	एल्युमीनियम, निकालने योग्य, 20 से 50 सेंटीमीटर की गहराई पर अनुमानित औसत
stdev_0_20	पीपीएम	1	53	मीटर	एल्युमीनियम, निकालने योग्य, 0-20 सेमी की गहराई पर मानक विचलन
stdev_20_50	पीपीएम	1	51	मीटर	एल्युमीनियम, निकालने योग्य, 20-50 सेमी की गहराई पर मानक विचलन

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

CC-BY-4.0

उद्धरण

साइटेशन:

• हेंगल, टी., मिलर, एम॰ए॰ई॰, Križan, 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

• हेंगल, टी., मिलर, एम॰ए॰ई॰, Križan, 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

डीओआई

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

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

अहम जानकारी: Earth Engine, पेटाबाइट-स्केल के जियोस्पेशल डेटासेट के वैज्ञानिक विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक प्लैटफ़ॉर्म है. इसका इस्तेमाल, सार्वजनिक तौर पर फ़ायदा पहुंचाने के साथ-साथ कारोबार और सरकारी उपयोगकर्ताओं के लिए भी किया जाता है. Earth Engine का इस्तेमाल रिसर्च, शिक्षा, और गैर-लाभकारी कामों के लिए बिना किसी शुल्क के किया जा सकता है. इसका इस्तेमाल करने के लिए, Earth Engine का ऐक्सेस पाने के लिए रजिस्टर करें.

कोड एडिटर (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");

कोड एडिटर में खोलें

iSDAsoil extractable Aluminium

मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर, निकालने योग्य ऐल्युमिनियम, अनुमानित माध्य और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. मिट्टी की प्रॉपर्टी के बारे में अनुमान, Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) ने लगाए थे. इसके लिए, रिमोट सेंसिंग डेटा के साथ-साथ मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया गया था. साथ ही, 30 मीटर के पिक्सल साइज़ का इस्तेमाल किया गया था. इसके अलावा, …

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

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