iSDAsoil Sand Content

Disponibilidad del conjunto de datos

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

Proveedor de conjuntos de datos

iSDA

Fragmento de Earth Engine

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

Etiquetas

africa isda sand soil

Descripción

Contenido de arena en profundidades del suelo de 0 a 20 cm y de 20 a 50 cm, desviación estándar y media predichas. En las áreas de selva densa (generalmente en África central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, se pueden observar artefactos como bandas (rayas).

Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) realizó las predicciones de las propiedades del suelo con un tamaño de píxel de 30 m utilizando el aprendizaje automático junto con datos de detección remota y un conjunto de entrenamiento de más de 100,000 muestras de suelo analizadas.

Puedes encontrar más información en las preguntas frecuentes y la documentación de información técnica. Para enviar un problema o solicitar asistencia, visita el sitio de iSDAsoil.

Bandas

Tamaño de píxel
30 metros

Bandas

Nombre	Unidades	Mín.	Máx.	Tamaño de los píxeles	Descripción
mean_0_20	%	2	94	metros	Contenido de arena, media prevista a una profundidad de 0 a 20 cm
mean_20_50	%	2	95	metros	Contenido de arena, media prevista a una profundidad de 20 a 50 cm
stdev_0_20	%	0	144	metros	Contenido de arena, desviación estándar a una profundidad de 0 a 20 cm
stdev_20_50	%	0	143	metros	Contenido de arena, desviación estándar a una profundidad de 20 a 50 cm

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

CC-BY-4.0

Citas

Citas:

• 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

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Editor de código (JavaScript)

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  '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="46-49" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="49-52" opacity="1" quantity="52"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="52-54" opacity="1" quantity="54"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="54-56" opacity="1" quantity="56"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="56-58" opacity="1" quantity="58"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#A09877" label="58-60" opacity="1" quantity="60"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="60-63" opacity="1" quantity="63"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="63-65" opacity="1" quantity="65"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="65-68" opacity="1" quantity="68"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="68-71" opacity="1" quantity="71"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="71-100" opacity="1" quantity="75"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var mean_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0-31" opacity="1" quantity="31"/>' +
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  '<ColorMapEntry color="#16396D" label="39-43" opacity="1" quantity="43"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#36476B" label="43-46" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="46-49" opacity="1" quantity="49"/>' +
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var stdev_0_20 =
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  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="6"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="7"/>' +
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var stdev_20_50 =
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var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/sand_content");
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    raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {},
    "Sand content, mean visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {},
    "Sand content, mean visualization, 20-50 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {},
    "Sand content, stdev visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {},
    "Sand content, stdev visualization, 20-50 cm");

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

var visualization = {min: 0, max: 3000};

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

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

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iSDAsoil Sand Content

Contenido de arena en profundidades del suelo de 0 a 20 cm y de 20 a 50 cm, desviación estándar y media predichas. En las áreas de selva densa (generalmente, en África central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, es posible que se vean artefactos, como bandas (rayas). Las predicciones de las propiedades del suelo se realizaron con Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. …

ISDASOIL/Africa/v1/sand_content, africa,isda,sand,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