Media y desviación estándar previstas de la capacidad de intercambio catiónico efectiva a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm. Los valores de píxeles deben transformarse de nuevo con exp(x/10)-1. En zonas de selva densa (generalmente en África Central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, pueden aparecer artefactos como bandas (franjas) …
Carbono total a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm, media y desviación estándar previstas. Los valores de píxeles deben transformarse de nuevo con exp(x/10)-1. En zonas de selva densa (generalmente en África Central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, pueden aparecer artefactos como bandas (franjas) …
Clase de textura del USDA a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm. En zonas de selva densa (generalmente en África Central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, pueden aparecer artefactos como bandas (franjas). Las predicciones de las propiedades del suelo se hicieron mediante Innovative Solutions for Decision …
Aluminio extraíble a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm, media y desviación estándar previstas. Los valores de píxeles deben transformarse de nuevo con exp(x/10)-1. Las predicciones de las propiedades del suelo se hicieron mediante Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) con un tamaño de píxel de 30 m mediante aprendizaje automático …
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Me falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Es demasiado complicado o hay demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Está obsoleto","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema de muestras o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","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"]]
