সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
iSDA মৃত্তিকা কার্যকর ক্যাটেশন এক্সচেঞ্জ ক্ষমতা
কার্যকর Cation বিনিময় ক্ষমতা 0-20 সেমি এবং 20-50 সেমি মাটির গভীরতায় গড় এবং মানক বিচ্যুতির পূর্বাভাস, পিক্সেল মান অবশ্যই exp(x/10)-1 এর সাথে ব্যাক-ট্রান্সফর্ম করতে হবে। ঘন জঙ্গলের এলাকায় (সাধারণত মধ্য আফ্রিকার উপরে), মডেলের নির্ভুলতা কম এবং তাই শিল্পকর্ম যেমন ব্যান্ডিং (স্ট্রাইপিং) …
0-20 সেমি এবং 20-50 সেমি মাটির গভীরতায় মোট কার্বন, পূর্বাভাসিত গড় এবং আদর্শ বিচ্যুতি। পিক্সেল মান অবশ্যই exp(x/10)-1 এর সাথে ব্যাক-ট্রান্সফর্ম করতে হবে। ঘন জঙ্গলের এলাকায় (সাধারণত মধ্য আফ্রিকার উপরে), মডেলের নির্ভুলতা কম এবং তাই ব্যান্ডিং (স্ট্রাইপিং) এর মতো শিল্পকর্ম হতে পারে …
ইউএসডিএ টেক্সচার ক্লাস 0-20 সেমি এবং 20-50 সেমি মাটির গভীরতায়। ঘন জঙ্গলের এলাকায় (সাধারণত মধ্য আফ্রিকার উপরে), মডেলের নির্ভুলতা কম এবং তাই ব্যান্ডিং (স্ট্রাইপিং) এর মতো শিল্পকর্ম দেখা যেতে পারে। সিদ্ধান্তের জন্য উদ্ভাবনী সমাধান দ্বারা মাটি সম্পত্তি ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছিল …
0-20 সেমি এবং 20-50 সেমি মাটির গভীরতায় নিষ্কাশনযোগ্য অ্যালুমিনিয়াম, পূর্বাভাসিত গড় এবং আদর্শ বিচ্যুতি। পিক্সেল মান অবশ্যই exp(x/10)-1 এর সাথে ব্যাক-ট্রান্সফর্ম করতে হবে। মাটির সম্পত্তির ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছে ইনোভেটিভ সলিউশন ফর ডিসিশন এগ্রিকালচার লিমিটেড (iSDA) দ্বারা মেশিন লার্নিং যুগল ব্যবহার করে 30 মিটার পিক্সেল আকারে …
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],[],[],["iSDA provides soil data for Africa at 30m pixel size, focusing on depths of 0-20 cm and 20-50 cm. This includes extractable aluminium, total carbon, effective cation exchange capacity, and USDA texture class. Data includes predicted mean and standard deviation. Pixel values require back-transformation using the formula exp(x/10)-1. Model accuracy may be low in dense jungle areas, potentially showing banding artifacts. Machine learning is employed for soil property predictions.\n"]]
