- Dataset-Verfügbarkeit
- 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- Dataset-Produzent
- iSDA Google Earth Engine
- Tags
Beschreibung
USDA-Klasse für die Bodenstruktur in einer Tiefe von 0–20 cm und 20–50 cm. In Gebieten mit dichtem Dschungel (in der Regel in Zentralafrika) ist die Modellgenauigkeit gering. Daher können Artefakte wie Streifenbildung auftreten.
Die Vorhersagen der Bodeneigenschaften wurden von Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) mit einer Pixelgröße von 30 m mithilfe von maschinellem Lernen in Kombination mit Fernerkundungsdaten und einem Trainingssatz von über 100.000 analysierten Bodenproben erstellt.
Weitere Informationen finden Sie in den FAQs und in der Dokumentation mit technischen Informationen. Wenn Sie ein Problem melden oder Support anfordern möchten, rufen Sie die iSDAsoil-Website auf.
Bänder
Pixelgröße
30 Meter
Bänder
| Name | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|
texture_0_20 |
Meter | USDA-Texturklasse in einer Tiefe von 0–20 cm |
texture_20_50 |
Meter | USDA-Texturklasse in 20–50 cm Tiefe |
Klassentabelle für „texture_0_20“
| Wert | Farbe | Beschreibung |
|---|---|---|
| 1 | #d5c36b | Clay |
| 2 | #b96947 | Schluffiger Ton |
| 3 | #9d3706 | Sandiger Lehm |
| 4 | #ae868f | Lehm |
| 5 | #f86714 | Schluffiger Lehm |
| 6 | #46d143 | Sandiger Lehm |
| 7 | #368f20 | Lehm |
| 8 | #3e5a14 | Schluffiger Lehm |
| 9 | #ffd557 | Sandiger Lehm |
| 10 | #fff72e | Silt |
| 11 | #ff5a9d | Lehmiger Sand |
| 12 | #ff005b | Sand |
Klassentabelle für „texture_20_50“
| Wert | Farbe | Beschreibung |
|---|---|---|
| 1 | #d5c36b | Clay |
| 2 | #b96947 | Schluffiger Ton |
| 3 | #9d3706 | Sandiger Lehm |
| 4 | #ae868f | Lehm |
| 5 | #f86714 | Schluffiger Lehm |
| 6 | #46d143 | Sandiger Lehm |
| 7 | #368f20 | Lehm |
| 8 | #3e5a14 | Schluffiger Lehm |
| 9 | #ffd557 | Sandiger Lehm |
| 10 | #fff72e | Silt |
| 11 | #ff5a9d | Lehmiger Sand |
| 12 | #ff005b | Sand |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitate
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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Code-Editor (JavaScript)
var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/texture_class"); Map.addLayer( raw.select(0), {}, "Texture class, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(1), {}, "Texture class, 20-50 cm"); Map.setCenter(25, -3, 2);