Độ lệch chuẩn và giá trị trung bình dự đoán của Hiệu suất trao đổi cation hiệu quả ở độ sâu đất từ 0 đến 20 cm và 20 đến 50 cm, Giá trị pixel phải được chuyển đổi ngược bằng exp(x/10)-1. Ở những khu vực rừng rậm (thường là ở trung tâm châu Phi), độ chính xác của mô hình thấp và do đó, các hiện tượng như dải (sọc) …
Tổng lượng carbon ở độ sâu đất từ 0 đến 20 cm và 20 đến 50 cm, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn dự đoán. Giá trị pixel phải được chuyển đổi ngược bằng exp(x/10)-1. Ở những khu vực rừng rậm (thường là ở trung tâm Châu Phi), độ chính xác của mô hình thấp và do đó, các hiện tượng như dải băng (dải) có thể …
Lớp kết cấu đất theo USDA ở độ sâu đất từ 0 đến 20 cm và từ 20 đến 50 cm. Ở những khu vực rừng rậm (thường là ở trung tâm châu Phi), độ chính xác của mô hình thấp và do đó, có thể thấy các hiện tượng như dải (sọc). Thông tin dự đoán về đặc tính của đất được cung cấp bởi Innovative Solutions for Decision …
Lượng nhôm có thể chiết xuất ở độ sâu đất từ 0 đến 20 cm và từ 20 đến 50 cm, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn dự đoán. Giá trị pixel phải được chuyển đổi ngược bằng exp(x/10)-1. Công ty Giải pháp sáng tạo cho Nông nghiệp quyết định (iSDA) đã dự đoán các đặc tính của đất ở kích thước pixel 30 m bằng cách sử dụng công nghệ học máy kết hợp với …
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","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"]]