iSDAsoil Extractable Potassium

Доступность набора данных

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

Производитель наборов данных

iSDA

Фрагмент кода земляного двигателя

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

Теги

Африка Исда почва калий

Описание

Содержание извлекаемого калия на глубине 0-20 см и 20-50 см в почве, прогнозируемое среднее значение и стандартное отклонение.

Значения пикселей необходимо преобразовать обратно с помощью exp(x/10)-1 .

В районах густых джунглей (как правило, в центральной Африке) точность модели низка, поэтому могут наблюдаться такие артефакты, как полосы (окрашивание в полоску).

Прогнозирование свойств почвы было выполнено компанией Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) с разрешением пикселя 30 м с использованием машинного обучения в сочетании с данными дистанционного зондирования и обучающим набором, состоящим из более чем 100 000 проанализированных образцов почвы.

Дополнительную информацию можно найти в разделе часто задаваемых вопросов (FAQ) 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	ppm	1	80	метры	Среднее прогнозируемое содержание извлекаемого калия на глубине 0-20 см
mean_20_50	ppm	0	79	метры	Среднее прогнозируемое содержание извлекаемого калия на глубине 20-50 см
stdev_0_20	ppm	0	92	метры	Калий, извлекаемый, стандартное отклонение на глубине 0-20 см
stdev_20_50	ppm	0	92	метры	Калий, извлекаемый, стандартное отклонение на глубине 20-50 см

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

CC-BY-4.0

Цитаты

Ссылки:

• Хенгл, 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 мир с помощью Earth Engine.

Важно: Earth Engine — это платформа для научного анализа и визуализации геопространственных наборов данных петабайтного масштаба, предназначенная как для общественного блага, так и для коммерческих и государственных пользователей. Earth Engine бесплатна для использования в исследовательских, образовательных и некоммерческих целях. Для начала работы, пожалуйста, зарегистрируйтесь для доступа к Earth Engine.

Редактор кода (JavaScript)

var mean_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#0D0887" label="0-32.1" opacity="1" quantity="35"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#350498" label="32.1-43.7" opacity="1" quantity="38"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5402A3" label="43.7-48.4" opacity="1" quantity="39"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7000A8" label="48.4-53.6" opacity="1" quantity="40"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#8B0AA5" label="53.6-59.3" opacity="1" quantity="41"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#A31E9A" label="59.3-65.7" opacity="1" quantity="42"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B93289" label="65.7-72.7" opacity="1" quantity="43"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#CC4678" label="72.7-89" opacity="1" quantity="45"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#DB5C68" label="89-98.5" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#E97158" label="98.5-108.9" opacity="1" quantity="47"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F48849" label="108.9-120.5" opacity="1" quantity="48"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FBA139" label="120.5-133.3" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FEBC2A" label="133.3-163" opacity="1" quantity="51"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FADA24" label="163-199.3" opacity="1" quantity="53"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F0F921" label="163-1200" opacity="1" quantity="55"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var mean_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#0D0887" label="0-32.1" opacity="1" quantity="35"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#350498" label="32.1-43.7" opacity="1" quantity="38"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5402A3" label="43.7-48.4" opacity="1" quantity="39"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7000A8" label="48.4-53.6" opacity="1" quantity="40"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#8B0AA5" label="53.6-59.3" opacity="1" quantity="41"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#A31E9A" label="59.3-65.7" opacity="1" quantity="42"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B93289" label="65.7-72.7" opacity="1" quantity="43"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#CC4678" label="72.7-89" opacity="1" quantity="45"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#DB5C68" label="89-98.5" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#E97158" label="98.5-108.9" opacity="1" quantity="47"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F48849" label="108.9-120.5" opacity="1" quantity="48"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FBA139" label="120.5-133.3" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FEBC2A" label="133.3-163" opacity="1" quantity="51"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FADA24" label="163-199.3" opacity="1" quantity="53"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F0F921" label="163-1200" opacity="1" quantity="55"/>' +
 '</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/potassium_extractable");
Map.addLayer(
    raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {},
    "Potassium extractable, mean visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {},
    "Potassium extractable, mean visualization, 20-50 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {},
    "Potassium extractable, stdev visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {},
    "Potassium extractable, stdev visualization, 20-50 cm");

var converted = raw.divide(10).exp().subtract(1);

var visualization = {min: 0, max: 250};

Map.setCenter(25, -3, 2);

Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "Potassium extractable, mean, 0-20 cm");

Открыть в редакторе кода

Извлекаемый калий из почвы iSDAsoil

Содержание извлекаемого калия на глубине 0-20 см и 20-50 см в почве, прогнозируемое среднее значение и стандартное отклонение. Значения пикселей необходимо преобразовать обратно с помощью exp(x/10)-1. В районах густых джунглей (как правило, в центральной Африке) точность модели низкая, поэтому могут наблюдаться артефакты, такие как полосы (полосатость). Прогнозы свойств почвы были…

ISDASOIL/Africa/v1/potassium_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