iSDAsoil Extractable Iron

Доступность набора данных

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

Поставщик наборов данных

iSDA

Фрагмент Earth Engine

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

Теги

железо в почве африканского ISDA

Описание

Извлекаемое железо на глубине почвы 0-20 см и 20-50 см, прогнозируемое среднее значение и стандартное отклонение.

Значения пикселей должны быть обратно преобразованы с помощью exp(x/10)-1 .

В районах густых джунглей (как правило, в Центральной Африке) точность модели низкая, поэтому могут быть видны такие артефакты, как полосатость.

Прогнозы свойств почвы были сделаны компанией Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) с размером пикселя 30 м с использованием машинного обучения в сочетании с данными дистанционного зондирования и обучающим набором из более чем 100 000 проанализированных образцов почвы.

Дополнительную информацию можно найти в разделе часто задаваемых вопросов и технической документации . Чтобы сообщить о проблеме или запросить поддержку, посетите сайт iSDAsoil .

Группы

Размер пикселя
30 метров

Группы

Имя	Единицы	Мин.	Макс	Размер пикселя	Описание
mean_0_20	частей на миллион	0	62	метров	Железо, извлекаемое, прогнозируемое среднее на глубине 0–20 см
mean_20_50	частей на миллион	0	47	метров	Железо, извлекаемое, прогнозируемое среднее на глубине 20–50 см
stdev_0_20	частей на миллион	0	39	метров	Железо, извлекаемое, стандартное отклонение на глубине 0–20 см
stdev_20_50	частей на миллион	0	39	метров	Железо, извлекаемое, стандартное отклонение на глубине 20–50 см

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

CC-BY-4.0

Цитаты

Цитаты:

• Хенгль, Т., Миллер, М.А.Э., Крижан, Дж. и др. Свойства и питательные вещества африканских почв, картированные с пространственным разрешением 30 м с использованием двухмасштабного ансамблевого машинного обучения. Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y

Исследуйте с Earth Engine

Важно: Earth Engine — это платформа для научного анализа и визуализации геопространственных данных петабайтного масштаба, предназначенная как для общественного пользования, так и для коммерческих и государственных организаций. Earth Engine можно использовать бесплатно в исследовательских, образовательных и некоммерческих целях. Чтобы начать работу, зарегистрируйтесь для получения доступа к Earth Engine.

Редактор кода (JavaScript)

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");

Открыть в редакторе кода

Извлекаемое из почвы железо iSDA

Извлекаемое железо на глубине почвы 0–20 см и 20–50 см, прогнозируемое среднее значение и стандартное отклонение. Значения пикселей необходимо преобразовать обратно с помощью exp(x/10)-1. В районах густых джунглей (обычно в Центральной Африке) точность модели низкая, поэтому могут наблюдаться артефакты, такие как полосчатость. Прогнозы свойств почвы были…

ISDASOIL/Africa/v1/iron_extractable, africa,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