
- Доступность набора данных
- 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- Поставщик наборов данных
- iSDA
- Теги
Описание
pH на глубине почвы 0-20 см и 20-50 см, прогнозируемое среднее значение и стандартное отклонение.
Значения пикселей необходимо преобразовать обратно с помощью x/10
.
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 | Мин. | Макс | Размер пикселя | Описание |
---|---|---|---|---|
mean_0_20 | 35 | 103 | метров | pH, прогнозируемое среднее значение на глубине 0–20 см |
mean_20_50 | 35 | 102 | метров | pH, прогнозируемое среднее значение на глубине 20–50 см |
stdev_0_20 | 0 | 18 | метров | pH, стандартное отклонение на глубине 0–20 см |
stdev_20_50 | 0 | 18 | метров | pH, стандартное отклонение на глубине 20–50 см |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
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
Редактор кода (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");