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 …
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 …
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 …
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) w rozdzielczości 30 m przy użyciu systemów uczących się w połączeniu z modelami …
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","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"]]
