Datasets tagged africa in Earth Engine

  • Open Buildings Temporal V1

    Dane czasowe Open Buildings 2.5D zawierają informacje o obecności budynków, ich liczbie i wysokości w ramach efektywnej1 rozdzielczości przestrzennej 4 m (rastery są dostarczane z rozdzielczości 0, 5 m) w rocznym cyklu w latach 2016–2023. Jest ona tworzona na podstawie obrazów o niskiej rozdzielczości i dostępnych na licencji open source z tego …
    africa annual asia built-up height open-buildings
  • Otwarte wielokąty budynków V3

    Ten duży, otwarty zbiór danych zawiera kontury budynków utworzone na podstawie zdjęć satelitarnych w wysokiej rozdzielczości 50 cm. Zawiera 1,8 mld wykryć budynków w Afryce, Ameryce Łacińskiej, na Karaibach, w Azji Południowej i Południowo-Wschodniej. Wniosek obejmował obszar 58 mln km². W przypadku każdego budynku w tym zbiorze danych…
    africa asia building built-up open-buildings population
  • iSDAsoil Bulk Density, <2mm Fraction

    Gęstość nasypowa, frakcja o wielkości do 2 mm na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą być przekształcane z powrotem za pomocą x/100. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak pasy …
    africa isda soil
  • Treści dotyczące gliny iSDAsoil

    Zawartość gliny w glebie na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm,\nprzewidywana średnia i odchylenie standardowe. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w centralnej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego mogą pojawiać się artefakty, takie jak paskowanie. Prognozy właściwości gleby zostały przygotowane przez Innovative …
    africa clay isda soil
  • iSDAsoil Depth to Bedrock

    Głębokość skały macierzystej na głębokości 0–200 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Ze względu na maskę upraw rolnych użytą do wygenerowania danych wiele obszarów odsłoniętej skały (gdzie głębokość do podłoża wynosi 0 cm) zostało zamaskowanych i dlatego wyglądają …
    africa bedrock isda soil
  • iSDAsoil Effective Cation Exchange Capacity

    Przewidywana średnia i standardowe odchylenie pojemności wymiany kationów na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, wartości Pixela muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak pasy …
    africa aluminium isda soil
  • iSDAsoil Extractable Calcium

    Ilość wapnia w glebie na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa isda soil
  • iSDAsoil Extractable Iron

    Żelazo do wydobycia w glebie na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa isda soil
  • iSDAsoil Extractable Magnesium

    Wydobywalne magnez w glebie na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa isda soil
  • iSDAsoil Extractable Phosphorus

    Wydobywalny fosfor w glebie na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa isda soil
  • iSDAsoil Extractable Potassium

    Wydobywalny potas na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa isda soil
  • iSDAsoil Extractable Sulfur

    Ilość siarki przyswajalnej w glebie na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa isda soil
  • iSDAsoil Extractable Zinc

    Wydobywalny cynk na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa isda soil
  • iSDAsoil Fertility Capability Classification

    Klasyfikacja zdolności gleb do zaopatrzenia roślin w pożywienie, określona na podstawie nachylenia, właściwości chemicznych i fizycznych gleby. Więcej informacji o tej warstwie znajdziesz na tej stronie. Klasy dla pasma „fcc” dotyczą wartości pikseli, które muszą zostać odwzorowane z powrotem za pomocą x modulo 3000. W obszarach gęstej dżungli…
    africa isda soil
  • iSDAsoil Organic Carbon

    Organiczny węgiel na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, prognozowana średnia i standardowe odchylenie. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa carbon isda soil
  • iSDAsoil Sand Content

    Zawartość piasku na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm,\nprzewidywana średnia i odchylenie standardowe. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w centralnej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego mogą pojawiać się artefakty, takie jak paskowanie. Prognozy właściwości gleby zostały przygotowane przez Innovative …
    africa isda sand soil
  • iSDAsoil Silt Content

    Zawartość mułu na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa isda soil
  • iSDAsoil Stone Content

    Zawartość kamieni w glebie na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, prognozowana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa isda soil
  • iSDAsoil Total Carbon

    Łączny węgiel na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa aluminium isda soil
  • iSDAsoil Total Nitrogen

    Łączny azot na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/100)-1. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w środkowej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego artefakty takie jak paskowanie mogą być …
    africa isda soil
  • iSDAsoil USDA Texture Class

    Klasa tekstury USDA dla głębokości gleby 0–20 cm i 20–50 cm. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w centralnej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego mogą pojawiać się artefakty, takie jak paskowanie. Prognozy właściwości gleby zostały opracowane przez Innovative Solutions for Decision …
    africa aluminium isda soil
  • iSDAsoil extractable Aluminium

    Wydobywalne aluminium na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, przewidywana średnia i odchylenie standardowe. Wartości pikseli muszą zostać odwzorowane za pomocą funkcji exp(x/10)-1. Prognozy właściwości gleby zostały opracowane przez Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) przy użyciu pikseli o rozmiarach 30 m przy użyciu systemów uczących się w połączeniu z modelami …
    africa aluminium isda soil
  • iSDAsoil pH

    pH na głębokości 0–20 cm i 20–50 cm, prognozowana średnia i standardowe odchylenie. Wartości pikseli muszą zostać przekształcone z x/10. W obszarach gęstej dżungli (zazwyczaj w centralnej Afryce) dokładność modelu jest niska, dlatego mogą pojawiać się artefakty, takie jak paskowanie. …
    africa isda ph soil