- ความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูล
- 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- ผู้ให้บริการชุดข้อมูล
- iSDA
- แท็ก
คำอธิบาย
คาร์บอนอินทรีย์ที่ความลึกของดิน 0-20 ซม. และ 20-50 ซม. ค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ต้องแปลงค่าพิกเซลกลับด้วย exp(x/10)-1
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./กก. | 1 | 46 | เมตร | คาร์บอน อินทรีย์ ค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์ที่ความลึก 0-20 ซม. |
mean_20_50 |
ก./กก. | 0 | 46 | เมตร | คาร์บอนอินทรีย์ ค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์ที่ความลึก 20-50 ซม. |
stdev_0_20 |
ก./กก. | 0 | 12 | เมตร | คาร์บอน อินทรียวัตถุ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ความลึก 0-20 ซม. |
stdev_20_50 |
ก./กก. | 0 | 13 | เมตร | คาร์บอน อินทรีย์ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ความลึก 20-50 ซม. |
ข้อกำหนดในการใช้งาน
ข้อกำหนดในการใช้งาน
การอ้างอิง
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="#000004" label="0-2.3" opacity="1" quantity="12"/>' + '<ColorMapEntry color="#0C0927" label="2.3-3.5" opacity="1" quantity="15"/>' + '<ColorMapEntry color="#231151" label="3.5-4" opacity="1" quantity="16"/>' + '<ColorMapEntry color="#410F75" label="4-4.5" opacity="1" quantity="17"/>' + '<ColorMapEntry color="#5F187F" label="4.5-5" opacity="1" quantity="18"/>' + '<ColorMapEntry color="#7B2382" label="5-5.7" opacity="1" quantity="19"/>' + '<ColorMapEntry color="#982D80" label="5.7-6.4" opacity="1" quantity="20"/>' + '<ColorMapEntry color="#B63679" label="6.4-7.2" opacity="1" quantity="21"/>' + '<ColorMapEntry color="#D3436E" label="7.2-8" opacity="1" quantity="22"/>' + '<ColorMapEntry color="#EB5760" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#F8765C" label="9-10" opacity="1" quantity="24"/>' + '<ColorMapEntry color="#FD9969" label="10-11.2" opacity="1" quantity="25"/>' + '<ColorMapEntry color="#FEBA80" label="11.2-12.5" opacity="1" quantity="26"/>' + '<ColorMapEntry color="#FDDC9E" label="12.5-13.9" opacity="1" quantity="27"/>' + '<ColorMapEntry color="#FCFDBF" label="13.9-40" opacity="1" quantity="28"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var mean_20_50 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#000004" label="0-2.3" opacity="1" quantity="12"/>' + '<ColorMapEntry color="#0C0927" label="2.3-3.5" opacity="1" quantity="15"/>' + '<ColorMapEntry color="#231151" label="3.5-4" opacity="1" quantity="16"/>' + '<ColorMapEntry color="#410F75" label="4-4.5" opacity="1" quantity="17"/>' + '<ColorMapEntry color="#5F187F" label="4.5-5" opacity="1" quantity="18"/>' + '<ColorMapEntry color="#7B2382" label="5-5.7" opacity="1" quantity="19"/>' + '<ColorMapEntry color="#982D80" label="5.7-6.4" opacity="1" quantity="20"/>' + '<ColorMapEntry color="#B63679" label="6.4-7.2" opacity="1" quantity="21"/>' + '<ColorMapEntry color="#D3436E" label="7.2-8" opacity="1" quantity="22"/>' + '<ColorMapEntry color="#EB5760" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#F8765C" label="9-10" opacity="1" quantity="24"/>' + '<ColorMapEntry color="#FD9969" label="10-11.2" opacity="1" quantity="25"/>' + '<ColorMapEntry color="#FEBA80" label="11.2-12.5" opacity="1" quantity="26"/>' + '<ColorMapEntry color="#FDDC9E" label="12.5-13.9" opacity="1" quantity="27"/>' + '<ColorMapEntry color="#FCFDBF" label="13.9-40" opacity="1" quantity="28"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var stdev_0_20 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="1"/>' + '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="2"/>' + '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="3"/>' + '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' + '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="5"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var stdev_20_50 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="1"/>' + '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="2"/>' + '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="3"/>' + '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' + '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="5"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/carbon_organic"); Map.addLayer( raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {}, "Carbon, organic, mean visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {}, "Carbon, organic, mean visualization, 20-50 cm"); Map.addLayer( raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {}, "Carbon, organic, stdev visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {}, "Carbon, organic, stdev visualization, 20-50 cm"); var converted = raw.divide(10).exp().subtract(1); var visualization = {min: 0, max: 20}; Map.setCenter(25, -3, 2); Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "Carbon, organic, mean, 0-20 cm");