Etkili Katyon Değişim Kapasitesi'nin 0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde tahmini ortalama ve standart sapması. Pixel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama (şeritler) gibi yapaylıklar …
0-20 cm ve 20-50 cm derinlikteki topraktaki toplam karbon, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bantlama gibi yapaylıklar görülebilir.
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde USDA Doku Sınıfı. Yoğun ormanların bulunduğu bölgelerde (genellikle Orta Afrika'da) model doğruluğu düşüktür ve bu nedenle bant gibi yapaylıklar görülebilir. Toprak özellikleriyle ilgili tahminler, Innovative Solutions for Decision …
0-20 cm ve 20-50 cm toprak derinliklerinde çıkarılabilir alüminyum, tahmini ortalama ve standart sapma. Piksel değerleri, exp(x/10)-1 ile geri dönüştürülmelidir. Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) tarafından, makine öğrenimi ve 30 metre piksel boyutu kullanılarak toprak özellikleriyle ilgili tahminler yapıldı.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","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"]]
