
- ความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูล
- 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- ผู้ให้บริการชุดข้อมูล
- iSDA
- แท็ก
คำอธิบาย
ความหนาแน่นรวม ส่วนที่เล็กกว่า 2 มม. ที่ความลึกของดิน 0-20 ซม. และ 20-50 ซม. ค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์ไว้และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ต้องแปลงค่าพิกเซลกลับด้วย x/100
ในพื้นที่ป่าทึบ (โดยทั่วไปคือแอฟริกากลาง) ความแม่นยำของโมเดลจะต่ำ จึงอาจเห็นสิ่งประดิษฐ์ เช่น แถบ (ลาย)
การคาดการณ์คุณสมบัติของดินดำเนินการโดย Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) ที่ขนาดพิกเซล 30 ม. โดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงร่วมกับข้อมูลการรับรู้จากระยะไกล และชุดการฝึกที่มีตัวอย่างดินที่วิเคราะห์แล้วกว่า 100,000 ตัวอย่าง
ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในคำถามที่พบบ่อยและเอกสารประกอบเกี่ยวกับข้อมูลทางเทคนิค หากต้องการส่งปัญหาหรือขอรับการสนับสนุน โปรดไปที่เว็บไซต์ iSDAsoil
ย่านความถี่
ขนาดพิกเซล
30 เมตร
ย่านความถี่
ชื่อ | หน่วย | ต่ำสุด | สูงสุด | ขนาดพิกเซล | คำอธิบาย |
---|---|---|---|---|---|
mean_0_20 |
ก./ซม.^3 | 44 | 197 | เมตร | ความหนาแน่นรวม ส่วนที่เล็กกว่า 2 มม. ค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์ที่ความลึก 0-20 ซม. |
mean_20_50 |
ก./ซม.^3 | 44 | 196 | เมตร | ความหนาแน่นรวม ส่วนที่เล็กกว่า 2 มม. ค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์ไว้ที่ความลึก 20-50 ซม. |
stdev_0_20 |
ก./ซม.^3 | 0 | 92 | เมตร | ความหนาแน่นรวม ส่วนที่เล็กกว่า 2 มม. ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ความลึก 0-20 ซม. |
stdev_20_50 |
ก./ซม.^3 | 0 | 92 | เมตร | ความหนาแน่นรวม ส่วนที่เล็กกว่า 2 มม. ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ความลึก 20-50 ซม. |
ข้อกำหนดในการใช้งาน
ข้อกำหนดในการใช้งาน
การอ้างอิง
Hengl, T., Miller, M.A.E., 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
สำรวจด้วย Earth Engine
ตัวแก้ไขโค้ด (JavaScript)
var mean_0_20 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0.8-1.05" opacity="1" quantity="105"/>' + '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="1.05-1.19" opacity="1" quantity="119"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="1.19-1.23" opacity="1" quantity="123"/>' + '<ColorMapEntry color="#36476B" label="1.23-1.25" opacity="1" quantity="125"/>' + '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="1.25-1.28" opacity="1" quantity="128"/>' + '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="1.28-1.31" opacity="1" quantity="131"/>' + '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="1.31-1.34" opacity="1" quantity="134"/>' + '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="1.34-1.36" opacity="1" quantity="136"/>' + '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="1.36-1.38" opacity="1" quantity="138"/>' + '<ColorMapEntry color="#A09877" label="1.38-1.41" opacity="1" quantity="141"/>' + '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="1.41-1.43" opacity="1" quantity="143"/>' + '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="1.43-1.45" opacity="1" quantity="145"/>' + '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="1.45-1.48" opacity="1" quantity="148"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="1.48-1.51" opacity="1" quantity="151"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="1.51-1.85" opacity="1" quantity="154"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var mean_20_50 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0.8-1.05" opacity="1" quantity="105"/>' + '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="1.05-1.19" opacity="1" quantity="119"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="1.19-1.23" opacity="1" quantity="123"/>' + '<ColorMapEntry color="#36476B" label="1.23-1.25" opacity="1" quantity="125"/>' + '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="1.25-1.28" opacity="1" quantity="128"/>' + '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="1.28-1.31" opacity="1" quantity="131"/>' + '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="1.31-1.34" opacity="1" quantity="134"/>' + '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="1.34-1.36" opacity="1" quantity="136"/>' + '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="1.36-1.38" opacity="1" quantity="138"/>' + '<ColorMapEntry color="#A09877" label="1.38-1.41" opacity="1" quantity="141"/>' + '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="1.41-1.43" opacity="1" quantity="143"/>' + '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="1.43-1.45" opacity="1" quantity="145"/>' + '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="1.45-1.48" opacity="1" quantity="148"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="1.48-1.51" opacity="1" quantity="151"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="1.51-1.85" opacity="1" quantity="154"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var stdev_0_20 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="2"/>' + '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' + '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="5"/>' + '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="7"/>' + '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="9"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var stdev_20_50 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="2"/>' + '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' + '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="5"/>' + '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="7"/>' + '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="9"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/bulk_density"); Map.addLayer( raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {}, "Bulk density, mean visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {}, "Bulk density, mean visualization, 20-50 cm"); Map.addLayer( raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {}, "Bulk density, stdev visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {}, "Bulk density, stdev visualization, 20-50 cm"); var converted = raw.divide(100); var visualization = {min: 1, max: 1.5}; Map.setCenter(25, -3, 2); Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "Bulk density, mean, 0-20 cm");