- ความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูล
- 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- ผู้ให้บริการชุดข้อมูล
- iSDA
- แท็ก
คำอธิบาย
ค่า pH ที่ความลึกของดิน 0-20 ซม. และ 20-50 ซม. ค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์ไว้และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ต้องแปลงค่าพิกเซลกลับด้วย x/10
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 | ต่ำสุด | สูงสุด | ขนาดพิกเซล | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|---|
mean_0_20 |
35 | 103 | เมตร | pH, ค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์ที่ความลึก 0-20 ซม. |
mean_20_50 |
35 | 102 | เมตร | pH, ค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์ที่ความลึก 20-50 ซม. |
stdev_0_20 |
0 | 18 | เมตร | pH, ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ความลึก 0-20 ซม. |
stdev_20_50 |
0 | 18 | เมตร | ค่า pH 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="#CC0000" label="3.5-4.6" opacity="1" quantity="46"/>' + '<ColorMapEntry color="#FF0000" label="4.6-4.9" opacity="1" quantity="49"/>' + '<ColorMapEntry color="#FF5500" label="4.9-5.2" opacity="1" quantity="52"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFAA00" label="5.2-5.4" opacity="1" quantity="54"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFFF00" label="5.4-5.5" opacity="1" quantity="55"/>' + '<ColorMapEntry color="#D4FF2B" label="5.5-5.6" opacity="1" quantity="56"/>' + '<ColorMapEntry color="#AAFF55" label="5.6-5.7" opacity="1" quantity="57"/>' + '<ColorMapEntry color="#80FF80" label="5.7-5.9" opacity="1" quantity="59"/>' + '<ColorMapEntry color="#55FFAA" label="5.9-6" opacity="1" quantity="60"/>' + '<ColorMapEntry color="#2BFFD5" label="6-6.2" opacity="1" quantity="62"/>' + '<ColorMapEntry color="#00FFFF" label="6.2-6.3" opacity="1" quantity="63"/>' + '<ColorMapEntry color="#00AAFF" label="6.3-6.6" opacity="1" quantity="66"/>' + '<ColorMapEntry color="#0055FF" label="6.6-6.8" opacity="1" quantity="68"/>' + '<ColorMapEntry color="#0000FF" label="6.8-7.1" opacity="1" quantity="71"/>' + '<ColorMapEntry color="#0000CC" label="7.1-10.5" opacity="1" quantity="76"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var mean_20_50 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#CC0000" label="3.5-4.6" opacity="1" quantity="46"/>' + '<ColorMapEntry color="#FF0000" label="4.6-4.9" opacity="1" quantity="49"/>' + '<ColorMapEntry color="#FF5500" label="4.9-5.2" opacity="1" quantity="52"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFAA00" label="5.2-5.4" opacity="1" quantity="54"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFFF00" label="5.4-5.5" opacity="1" quantity="55"/>' + '<ColorMapEntry color="#D4FF2B" label="5.5-5.6" opacity="1" quantity="56"/>' + '<ColorMapEntry color="#AAFF55" label="5.6-5.7" opacity="1" quantity="57"/>' + '<ColorMapEntry color="#80FF80" label="5.7-5.9" opacity="1" quantity="59"/>' + '<ColorMapEntry color="#55FFAA" label="5.9-6" opacity="1" quantity="60"/>' + '<ColorMapEntry color="#2BFFD5" label="6-6.2" opacity="1" quantity="62"/>' + '<ColorMapEntry color="#00FFFF" label="6.2-6.3" opacity="1" quantity="63"/>' + '<ColorMapEntry color="#00AAFF" label="6.3-6.6" opacity="1" quantity="66"/>' + '<ColorMapEntry color="#0055FF" label="6.6-6.8" opacity="1" quantity="68"/>' + '<ColorMapEntry color="#0000FF" label="6.8-7.1" opacity="1" quantity="71"/>' + '<ColorMapEntry color="#0000CC" label="7.1-10.5" opacity="1" quantity="76"/>' + '</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/ph"); Map.addLayer( raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {}, "ph, mean visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {}, "ph, mean visualization, 20-50 cm"); Map.addLayer( raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {}, "ph, stdev visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {}, "ph, stdev visualization, 20-50 cm"); var converted = raw.divide(10); var visualization = {min: 4, max: 8}; Map.setCenter(25, -3, 2); Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "ph, mean, 0-20 cm");