iSDAsoil Silt 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/silt_content")

Etiquetas

africa isda soil

limo

Descripción

Contenido de limo en profundidades del suelo de 0 a 20 cm y de 20 a 50 cm, media y desviación estándar predichas.

Los valores de píxeles se deben transformar de nuevo con exp(x/10)-1.

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	%	1	61	metros	Contenido de limo, media prevista a una profundidad de 0 a 20 cm
mean_20_50	%	0	62	metros	Contenido de limo, media prevista a una profundidad de 20 a 50 cm
stdev_0_20	%	0	38	metros	Contenido de limo, desviación estándar a una profundidad de 0 a 20 cm
stdev_20_50	%	0	38	metros	Contenido de limo, 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="#36476B" label="10-11" opacity="1" quantity="11"/>' +
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  '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="13-14" opacity="1" quantity="14"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="14-15" opacity="1" quantity="15"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="15-16" opacity="1" quantity="16"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#A09877" label="16-17" opacity="1" quantity="17"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="17-18" opacity="1" quantity="18"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="18-19" opacity="1" quantity="19"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="19-20" opacity="1" quantity="20"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="20-22" opacity="1" quantity="22"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="22-70" opacity="1" quantity="24"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var mean_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0-7" opacity="1" quantity="7"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="7-9" opacity="1" quantity="9"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#16396D" label="9-10" opacity="1" quantity="10"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#36476B" label="10-11" opacity="1" quantity="11"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="11-12" opacity="1" quantity="12"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="12-13" opacity="1" quantity="13"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="13-14" opacity="1" quantity="14"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="14-15" opacity="1" quantity="15"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="15-16" opacity="1" quantity="16"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#A09877" label="16-17" opacity="1" quantity="17"/>' +
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  '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="22-70" opacity="1" quantity="24"/>' +
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var stdev_0_20 =
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  '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="1"/>' +
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  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="3"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="4.19000000000005"/>' +
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var stdev_20_50 =
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  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="4.19000000000005"/>' +
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var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/silt_content");
Map.addLayer(
    raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {},
    "Silt content, mean visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {},
    "Silt content, mean visualization, 20-50 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {},
    "Silt content, stdev visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {},
    "Silt content, stdev visualization, 20-50 cm");

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

var visualization = {min: 0, max: 15};

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

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

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iSDAsoil Silt Content

Contenido de limo en profundidades del suelo de 0 a 20 cm y de 20 a 50 cm, media y desviación estándar predichas. Los valores de píxeles se deben transformar de nuevo con exp(x/10)-1. 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 fueron…

ISDASOIL/Africa/v1/silt_content, 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