
- 데이터 세트 사용 가능 기간
- 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- 데이터 세트 제공업체
- iSDA
- 태그
설명
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 추출 가능한 마그네슘, 예측 평균 및 표준 편차
픽셀 값은 exp(x/10)-1
로 역변환해야 합니다.
밀림이 우거진 지역 (일반적으로 중앙 아프리카)에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (줄무늬)과 같은 아티팩트가 표시될 수 있습니다.
토양 속성 예측은 Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA)에서 머신러닝과 원격 감지 데이터, 분석된 100,000개 이상의 토양 샘플의 학습 세트를 사용하여 30m 픽셀 크기로 이루어졌습니다.
자세한 내용은 FAQ 및 기술 정보 문서를 참고하세요. 문제를 제출하거나 지원을 요청하려면 iSDAsoil 사이트를 방문하세요.
대역
픽셀 크기
30미터
대역
이름 | 단위 | 최소 | 최대 | 픽셀 크기 | 설명 |
---|---|---|---|---|---|
mean_0_20 |
ppm | 16 | 80 | 미터 | 마그네슘, 추출 가능, 0~20cm 깊이에서 예측된 평균 |
mean_20_50 |
ppm | 12 | 80 | 미터 | 마그네슘, 추출 가능, 20~50cm 깊이에서 예측된 평균 |
stdev_0_20 |
ppm | 0 | 76 | 미터 | 마그네슘, 추출 가능, 0~20cm 깊이의 표준 편차 |
stdev_20_50 |
ppm | 0 | 76 | 미터 | 마그네슘, 추출 가능, 20~50cm 깊이의 표준 편차 |
이용약관
이용약관
인용
인용:
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
Earth Engine으로 탐색하기
코드 편집기(JavaScript)
var mean_0_20 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#0D0887" label="0-19.1" opacity="1" quantity="30"/>' + '<ColorMapEntry color="#350498" label="19.1-29" opacity="1" quantity="34"/>' + '<ColorMapEntry color="#5402A3" label="29-39.4" opacity="1" quantity="37"/>' + '<ColorMapEntry color="#7000A8" label="39.4-53.6" opacity="1" quantity="40"/>' + '<ColorMapEntry color="#8B0AA5" label="53.6-72.7" opacity="1" quantity="43"/>' + '<ColorMapEntry color="#A31E9A" label="72.7-89" opacity="1" quantity="45"/>' + '<ColorMapEntry color="#B93289" label="89-108.9" opacity="1" quantity="47"/>' + '<ColorMapEntry color="#CC4678" label="108.9-120.5" opacity="1" quantity="48"/>' + '<ColorMapEntry color="#DB5C68" label="120.5-133.3" opacity="1" quantity="49"/>' + '<ColorMapEntry color="#E97158" label="133.3-163" opacity="1" quantity="51"/>' + '<ColorMapEntry color="#F48849" label="163-180.3" opacity="1" quantity="52"/>' + '<ColorMapEntry color="#FBA139" label="180.3-220.4" opacity="1" quantity="54"/>' + '<ColorMapEntry color="#FEBC2A" label="220.4-243.7" opacity="1" quantity="55"/>' + '<ColorMapEntry color="#FADA24" label="243.7-297.9" opacity="1" quantity="57"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0F921" label="243.7-1200" opacity="1" quantity="60"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var mean_20_50 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#0D0887" label="0-19.1" opacity="1" quantity="30"/>' + '<ColorMapEntry color="#350498" label="19.1-29" opacity="1" quantity="34"/>' + '<ColorMapEntry color="#5402A3" label="29-39.4" opacity="1" quantity="37"/>' + '<ColorMapEntry color="#7000A8" label="39.4-53.6" opacity="1" quantity="40"/>' + '<ColorMapEntry color="#8B0AA5" label="53.6-72.7" opacity="1" quantity="43"/>' + '<ColorMapEntry color="#A31E9A" label="72.7-89" opacity="1" quantity="45"/>' + '<ColorMapEntry color="#B93289" label="89-108.9" opacity="1" quantity="47"/>' + '<ColorMapEntry color="#CC4678" label="108.9-120.5" opacity="1" quantity="48"/>' + '<ColorMapEntry color="#DB5C68" label="120.5-133.3" opacity="1" quantity="49"/>' + '<ColorMapEntry color="#E97158" label="133.3-163" opacity="1" quantity="51"/>' + '<ColorMapEntry color="#F48849" label="163-180.3" opacity="1" quantity="52"/>' + '<ColorMapEntry color="#FBA139" label="180.3-220.4" opacity="1" quantity="54"/>' + '<ColorMapEntry color="#FEBC2A" label="220.4-243.7" opacity="1" quantity="55"/>' + '<ColorMapEntry color="#FADA24" label="243.7-297.9" opacity="1" quantity="57"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0F921" label="243.7-1200" opacity="1" quantity="60"/>' + '</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/magnesium_extractable"); Map.addLayer( raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {}, "Magnesium, extractable, mean visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {}, "Magnesium, extractable, mean visualization, 20-50 cm"); Map.addLayer( raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {}, "Magnesium, extractable, stdev visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {}, "Magnesium, extractable, stdev visualization, 20-50 cm"); var converted = raw.divide(10).exp().subtract(1); var visualization = {min: 0, max: 500}; Map.setCenter(25, -3, 2); Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "Magnesium, extractable, mean, 0-20 cm");