- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রোডিউসার
- iSDA
- ট্যাগ
বিবরণ
০-২০ সেমি এবং ২০-৫০ সেমি মাটির গভীরতায় নিষ্কাশনযোগ্য লোহা, পূর্বাভাস দেওয়া গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন।
পিক্সেল ভ্যালু অবশ্যই exp(x/10)-1-এর সাথে ব্যাক-ট্রান্সফর্ম করতে হবে।
ঘন জঙ্গলের (সাধারণত মধ্য আফ্রিকা জুড়ে) ক্ষেত্রে মডেলের নির্ভুলতা কম এবং তাই ব্যান্ডিংয়ের (স্ট্রাইপিং) মতো আর্টিফ্যাক্ট দেখা যেতে পারে।
মাটির বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে পূর্বাভাস Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) ৩০ মিটার পিক্সেল সাইজে রিমোট সেন্সিং ডেটা ও ১,০০,০০০-এর বেশি বিশ্লেষণ করা মাটির স্যাম্পেলের ট্রেনিং সেট সহ মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে।
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন এবং টেকনিক্যাল তথ্য সংক্রান্ত ডকুমেন্টেশন থেকে আরও তথ্য পাওয়া যাবে। কোনও সমস্যা জমা দিতে বা সহায়তার অনুরোধ করতে, iSDAsoil সাইট দেখুন।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ৩০ মিটার (সব ব্যান্ড)
| নাম | একক | ন্যূনতম | সর্বাধিক | পিক্সেলের সাইজ | বিবরণ |
|---|---|---|---|---|---|
mean_0_20 |
ppm | 0 | ৬২ | ৩০ মিটার | ০-২০ সেমি গভীরতায় লোহা, নিষ্কাশনযোগ্য, পূর্বাভাস দেওয়া গড় |
mean_20_50 |
ppm | 0 | ৪৭ | ৩০ মিটার | আয়রন, নিষ্কাশনযোগ্য, ২০-৫০ সেমি গভীরতায় পূর্বাভাস দেওয়া গড় |
stdev_0_20 |
ppm | 0 | ৩৯ | ৩০ মিটার | লোহা, নিষ্কাশনযোগ্য, ০-২০ সেমি গভীরতায় স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন |
stdev_20_50 |
ppm | 0 | ৩৯ | ৩০ মিটার | লোহা, নিষ্কাশনযোগ্য, ২০-৫০ সেমি গভীরতায় স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন |
ব্যবহারের শর্তাদি
ব্যবহারের শর্তাবলী
উদ্ধৃতি
Hengl, T., Miller, M.A.E., Križan, J., et al. আফ্রিকান মাটির বৈশিষ্ট্য এবং পুষ্টি টু-স্কেল এনসেম্বল মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ৩০ মিটার স্পেশিয়াল রেজোলিউশনে ম্যাপ করা হয়েছে। Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y
Earth Engine-এর সাহায্যে এক্সপ্লোর করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var mean_0_20 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#0D0887" label="0-6.4" opacity="1" quantity="20"/>' + '<ColorMapEntry color="#350498" label="6.4-13.9" opacity="1" quantity="27"/>' + '<ColorMapEntry color="#5402A3" label="13.9-29" opacity="1" quantity="34"/>' + '<ColorMapEntry color="#7000A8" label="29-35.6" opacity="1" quantity="36"/>' + '<ColorMapEntry color="#8B0AA5" label="35.6-43.7" opacity="1" quantity="38"/>' + '<ColorMapEntry color="#A31E9A" label="43.7-48.4" opacity="1" quantity="39"/>' + '<ColorMapEntry color="#B93289" label="48.4-53.6" opacity="1" quantity="40"/>' + '<ColorMapEntry color="#CC4678" label="53.6-59.3" opacity="1" quantity="41"/>' + '<ColorMapEntry color="#DB5C68" label="59.3-65.7" opacity="1" quantity="42"/>' + '<ColorMapEntry color="#E97158" label="65.7-72.7" opacity="1" quantity="43"/>' + '<ColorMapEntry color="#F48849" label="72.7-80.5" opacity="1" quantity="44"/>' + '<ColorMapEntry color="#FBA139" label="80.5-89" opacity="1" quantity="45"/>' + '<ColorMapEntry color="#FEBC2A" label="89-98.5" opacity="1" quantity="46"/>' + '<ColorMapEntry color="#FADA24" label="98.5-108.9" opacity="1" quantity="47"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0F921" label="108.9-1200" opacity="1" quantity="48"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var mean_20_50 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#0D0887" label="0-6.4" opacity="1" quantity="20"/>' + '<ColorMapEntry color="#350498" label="6.4-13.9" opacity="1" quantity="27"/>' + '<ColorMapEntry color="#5402A3" label="13.9-29" opacity="1" quantity="34"/>' + '<ColorMapEntry color="#7000A8" label="29-35.6" opacity="1" quantity="36"/>' + '<ColorMapEntry color="#8B0AA5" label="35.6-43.7" opacity="1" quantity="38"/>' + '<ColorMapEntry color="#A31E9A" label="43.7-48.4" opacity="1" quantity="39"/>' + '<ColorMapEntry color="#B93289" label="48.4-53.6" opacity="1" quantity="40"/>' + '<ColorMapEntry color="#CC4678" label="53.6-59.3" opacity="1" quantity="41"/>' + '<ColorMapEntry color="#DB5C68" label="59.3-65.7" opacity="1" quantity="42"/>' + '<ColorMapEntry color="#E97158" label="65.7-72.7" opacity="1" quantity="43"/>' + '<ColorMapEntry color="#F48849" label="72.7-80.5" opacity="1" quantity="44"/>' + '<ColorMapEntry color="#FBA139" label="80.5-89" opacity="1" quantity="45"/>' + '<ColorMapEntry color="#FEBC2A" label="89-98.5" opacity="1" quantity="46"/>' + '<ColorMapEntry color="#FADA24" label="98.5-108.9" opacity="1" quantity="47"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0F921" label="108.9-1200" opacity="1" quantity="48"/>' + '</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="6"/>' + '</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="6"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/iron_extractable"); Map.addLayer( raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {}, "Iron, extractable, mean visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {}, "Iron, extractable, mean visualization, 20-50 cm"); Map.addLayer( raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {}, "Iron, extractable, stdev visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {}, "Iron, extractable, stdev visualization, 20-50 cm"); var converted = raw.divide(10).exp().subtract(1); var visualization = {min: 0, max: 140}; Map.setCenter(25, -3, 2); Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "Iron, extractable, mean, 0-20 cm");