- Disponibilità del set di dati
- 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- Fornitore di set di dati
- iSDA
- Tag
Descrizione
Classificazione della tessitura USDA a profondità del suolo di 0-20 cm e 20-50 cm. Nelle aree di giungla fitta (generalmente nell'Africa centrale), l'accuratezza del modello è bassa e pertanto potrebbero essere visibili artefatti come bande (strisce).
Le previsioni sulle proprietà del suolo sono state effettuate da Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) con dimensioni dei pixel di 30 m utilizzando il machine learning combinato con dati di telerilevamento e un set di addestramento di oltre 100.000 campioni di suolo analizzati.
Per ulteriori informazioni, consulta le domande frequenti e la documentazione sulle informazioni tecniche. Per segnalare un problema o richiedere assistenza, visita il sito iSDAsoil.
Bande
Dimensioni pixel
30 metri
Bande
| Nome | Dimensioni dei pixel | Descrizione |
|---|---|---|
texture_0_20 |
metri | Classificazione della tessitura USDA a una profondità di 0-20 cm |
texture_20_50 |
metri | Classe di tessitura USDA a una profondità di 20-50 cm |
texture_0_20 Class Table
| Valore | Colore | Descrizione |
|---|---|---|
| 1 | #d5c36b | Argilla |
| 2 | #b96947 | Argilla limosa |
| 3 | #9d3706 | Sandy Clay |
| 4 | #ae868f | Argilla sabbiosa |
| 5 | #f86714 | Franco argilloso limoso |
| 6 | #46d143 | Franco sabbioso |
| 7 | #368f20 | Loam |
| 8 | #3e5a14 | Franco limoso |
| 9 | #ffd557 | Franco sabbioso |
| 10 | #fff72e | Silt |
| 11 | #ff5a9d | Sabbia limosa |
| 12 | #ff005b | Sabbia |
texture_20_50 Class Table
| Valore | Colore | Descrizione |
|---|---|---|
| 1 | #d5c36b | Argilla |
| 2 | #b96947 | Argilla limosa |
| 3 | #9d3706 | Sandy Clay |
| 4 | #ae868f | Argilla sabbiosa |
| 5 | #f86714 | Franco argilloso limoso |
| 6 | #46d143 | Franco sabbioso |
| 7 | #368f20 | Loam |
| 8 | #3e5a14 | Franco limoso |
| 9 | #ffd557 | Franco sabbioso |
| 10 | #fff72e | Silt |
| 11 | #ff5a9d | Sabbia limosa |
| 12 | #ff005b | Sabbia |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
Citazioni
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
Esplorare con Earth Engine
Editor di codice (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);