iSDAsoil USDA Texture Class

ISDASOIL/Africa/v1/texture_class
Disponibilidad del conjunto de datos
2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
Productor del conjunto de datos
Fragmento de Earth Engine
ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/texture_class")
Etiquetas
africa aluminium isda soil

Descripción

Clase de textura del USDA en profundidades de suelo de 0 a 20 cm y de 20 a 50 cm. 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).

Las predicciones de las propiedades del suelo se realizaron con un tamaño de píxel de 30 m a través de Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA), con aprendizaje automático combinado 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 los píxeles
30 metros

Bandas

Nombre Tamaño de los píxeles Descripción
texture_0_20 metros

Clase de textura del USDA a una profundidad de 0 a 20 cm

texture_20_50 metros

Clase de textura del USDA a una profundidad de 20 a 50 cm

Tabla de la clase texture_0_20

Valor Color Descripción
1 #d5c36b

Arcilla

2 #b96947

Arcilla limosa

3 #9d3706

Arcilla arenosa

4 #ae868f

Franco arcilloso

5 #f86714

Franco arcilloso limoso

6 #46d143

Franco arcilloso arenoso

7 #368f20

Loam

8 #3e5a14

Franco limoso

9 #ffd557

Franco arenoso

10 #fff72e

Limo

11 #ff5a9d

Arena arcillosa

12 #ff005b

Arena

Tabla de la clase texture_20_50

Valor Color Descripción
1 #d5c36b

Arcilla

2 #b96947

Arcilla limosa

3 #9d3706

Arcilla arenosa

4 #ae868f

Franco arcilloso

5 #f86714

Franco arcilloso limoso

6 #46d143

Franco arcilloso arenoso

7 #368f20

Loam

8 #3e5a14

Franco limoso

9 #ffd557

Franco arenoso

10 #fff72e

Limo

11 #ff5a9d

Arena arcillosa

12 #ff005b

Arena

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)

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);
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