Desde el 2011, la Oficina de Gestión de Tierras (BLM) ha recogido información sobre el terreno para conocer el estado de las tierras mediante su estrategia de evaluación, inventario y monitorización (AIM). Hasta la fecha, se han recogido más de 6000 parcelas de campo de AIM terrestres en terrenos de la BLM. El archivo de datos de BLM AIM es …
El conjunto de datos de FLDAS (McNally et al., 2017) se diseñó para ayudar a realizar evaluaciones de seguridad alimentaria en entornos de países en desarrollo con pocos datos. Incluye información sobre muchas variables relacionadas con el clima, como el contenido de humedad, la humedad, la evapotranspiración, la temperatura media del suelo, la tasa de precipitación total, etc. Hay varios conjuntos de datos de FLDAS diferentes.
El sistema de asimilación de datos terrestres global de la NASA, versión 2 (GLDAS-2), tiene tres componentes: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 y GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 se basa por completo en los datos de entrada de forzamiento meteorológico de Princeton y proporciona una serie temporal coherente desde 1948 hasta 2014. GLDAS-2.1 se fuerza con una combinación de modelo…
El sistema de asimilación de datos terrestres global de la NASA, versión 2 (GLDAS-2), tiene tres componentes: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 y GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 se basa por completo en los datos de entrada de forzamiento meteorológico de Princeton y proporciona una serie temporal coherente desde 1948 hasta 2014. GLDAS-2.1 se fuerza con una combinación de modelo…
M2T1NXLND (o tavg1_2d_lnd_Nx) es una colección de datos con promedio temporal por horas de la versión 2 del análisis retrospectivo de la era moderna para investigación y aplicaciones (MERRA-2). Esta colección incluye diagnósticos de la superficie terrestre, como el flujo de caudal base, la escorrentía, la humedad del suelo superficial, la humedad del suelo de la zona de las raíces, el agua en la capa superficial, el agua en …
El sistema de asimilación de datos terrestres (LDAS) combina varias fuentes de observaciones (como datos de pluviómetros, datos de satélites y mediciones de precipitaciones por radar) para generar estimaciones de las propiedades climatológicas en la superficie terrestre o cerca de ella. Este conjunto de datos es el archivo de forzado principal (predeterminado) (Archivo A) de la fase…
Contenido de arcilla en % (kg/kg) a 6 profundidades estándar (0, 10, 30, 60, 100 y 200 cm) con una resolución de 250 m. Se basa en predicciones de aprendizaje automático a partir de una recopilación global de perfiles y muestras de suelo. Los pasos del proceso se describen en detalle aquí. La Antártida es…
Grandes grupos de suelos del USDA predichos a 250 m (probabilidades). Distribución de los grandes grupos de suelos del USDA basada en predicciones de aprendizaje automático a partir de una recopilación global de perfiles de suelos. Para obtener más información sobre los grandes grupos de suelos, consulta la guía ilustrada de la taxonomía de suelos del NRCS.
Contenido de arena en % (kg/kg) a 6 profundidades estándar (0, 10, 30, 60, 100 y 200 cm) con una resolución de 250 m. Se basa en predicciones de aprendizaje automático a partir de una recopilación global de perfiles y muestras de suelo. Los pasos del proceso se describen en detalle aquí. La Antártida es…
Densidad aparente del suelo (tierra fina) 10 x kg/m³ a 6 profundidades estándar (0, 10, 30, 60, 100 y 200 cm) con una resolución de 250 m. Los pasos del proceso se describen en detalle aquí. La Antártida no está incluida. Para acceder a mapas y visualizarlos fuera de Earth, sigue estos pasos:
Contenido de carbono orgánico del suelo en x 5 g/kg a 6 profundidades estándar (0, 10, 30, 60, 100 y 200 cm) con una resolución de 250 m. Se predice a partir de una recopilación mundial de puntos de suelo. Los pasos del proceso se describen en detalle aquí. La Antártida no está incluida. …
Clases de textura del suelo (sistema del USDA) para 6 profundidades del suelo (0, 10, 30, 60, 100 y 200 cm) a 250 m. Se han obtenido a partir de las fracciones de textura del suelo predichas mediante el paquete soiltexture de R. Los pasos del proceso se describen en detalle aquí. La Antártida no está incluida. Para acceder a…
Contenido de agua del suelo (volumen %) para succiones de 33 kPa y 1500 kPa predichas a 6 profundidades estándar (0, 10, 30, 60, 100 y 200 cm) con una resolución de 250 m. Los puntos de entrenamiento se basan en una recopilación global de perfiles de suelo: USDA NCSS AfSPDB ISRIC WISE EGRPR SPADE…
pH del suelo en H2O a 6 profundidades estándar (0, 10, 30, 60, 100 y 200 cm) con una resolución de 250 m. Los pasos del procesamiento se describen en detalle aquí. La Antártida no está incluida. Para acceder a mapas y visualizarlos fuera de Earth Engine, consulta esta página. Si…
Probabilidades de grandes grupos de suelos del USDA predichas a 250 m. Distribución de los grandes grupos de suelos del USDA basada en predicciones de aprendizaje automático a partir de una recopilación global de perfiles de suelos. Para obtener más información sobre los grandes grupos de suelos, consulta la guía ilustrada sobre la taxonomía de suelos del Servicio de Conservación de Recursos Naturales (NRCS) de EE. UU.
El sistema de asimilación de datos terrestres global de la NASA, versión 2 (GLDAS-2), tiene tres componentes: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 y GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 se basa por completo en los datos de entrada de forzamiento meteorológico de Princeton y proporciona una serie temporal coherente desde 1948 hasta 2014. GLDAS-2.1 se fuerza con una combinación de modelo…
La red de suelos y paisajes de Australia (SLGA) es un conjunto de datos completo de atributos del suelo de Australia con una resolución de 3 segundos de arco (píxeles de unos 90 m). Las superficies son los resultados de la modelización que describen la distribución espacial de los atributos del suelo a partir de los datos del suelo y del entorno.
SOLUS (Soil Landscapes of the United States) es un producto de cartografía nacional desarrollado por el National Cooperative Soil Survey que se centra en proporcionar un conjunto coherente de mapas de propiedades del suelo espacialmente continuos para apoyar investigaciones del suelo a gran escala y decisiones sobre el uso del suelo. Los mapas de SOLUS…
Los datos a partir del 4 de diciembre del 2023 están disponibles en la colección NASA/SMAP/SPL3SMP_E/006. Este producto de humedad del suelo de nivel 3 (L3) proporciona una composición diaria de las condiciones de la superficie terrestre global obtenidas por el radiómetro de banda L del satélite Soil Moisture Active Passive (SMAP). Los datos diarios que se muestran aquí se han recogido de forma descendente (local …
Los datos anteriores al 4 de diciembre del 2023 están disponibles en la colección antigua NASA/SMAP/SPL3SMP_E/005. Se volverán a procesar y se añadirán a esta colección. Este producto de humedad del suelo de nivel 3 (L3) proporciona una composición diaria de las condiciones de la superficie terrestre global obtenidas por el sensor activo y pasivo de humedad del suelo (SMAP) de banda L…
El producto de humedad del suelo de nivel 4 (L4) de SMAP incluye la humedad del suelo superficial (media vertical de 0 a 5 cm), la humedad del suelo de la zona de las raíces (media vertical de 0 a 100 cm) y otros productos de investigación (no validados), como variables de forzado meteorológico de superficie, temperatura del suelo, evapotranspiración y radiación neta. Este conjunto de datos, conocido formalmente como …
Contenido de agua volumétrico a 10 kPa, 33 kPa y 1500 kPa de succión en 10^-3 cm^3/cm^3 (0,1 v% o 1 mm/m) a 6 profundidades estándar (0-5 cm, 5-15 cm, 15-30 cm, 30-60 cm, 60-100 cm y 100-200 cm). Las predicciones se obtuvieron mediante un enfoque de cartografía digital de suelos basado en Quantile Random Forest, que se basa en un …
Densidad aparente, fracción <2 mm 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 x/100. En zonas de selva densa (generalmente en África central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, se producen artefactos como bandas (rayas)…
Contenido de arcilla a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm,\nmedia y desviación estándar predichas. En zonas de selva densa (generalmente en África central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, pueden aparecer artefactos como bandas (rayas). Innovative … hizo predicciones sobre las propiedades del suelo.
Profundidad de la roca madre entre 0 y 200 cm, media y desviación estándar previstas. Debido a la posible máscara de tierras de cultivo que se usó para generar los datos, se han enmascarado muchas zonas de roca expuesta (donde la profundidad hasta la roca madre sería de 0 cm) y, por lo tanto, aparecen …
Media y desviación estándar predichas de la capacidad de intercambio catiónico efectiva a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm. Los valores de los 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, se producen artefactos como bandas (rayas)…
Calcio 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. En zonas de selva densa (generalmente en África central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, pueden aparecer artefactos como bandas (rayas).
Hierro extraíble a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm, media prevista y desviación estándar. 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 (rayas).
Magnesio extraíble a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm, media prevista y desviación estándar. 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 (rayas).
Fósforo extraíble a profundidades del suelo de 0-20 cm y 20-50 cm, media prevista y desviación estándar. 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 (rayas).
Potasio 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. En zonas de selva densa (generalmente en África central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, pueden aparecer artefactos como bandas (rayas).
Azufre extraíble a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm, media prevista y desviación estándar. 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 (rayas).
Zinc 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. En zonas de selva densa (generalmente en África central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, pueden aparecer artefactos como bandas (rayas).
Clasificación de la capacidad de fertilidad del suelo derivada de las propiedades químicas y físicas del suelo y de la pendiente. Para obtener más información sobre esta capa, visite esta página. Las clases de la banda "fcc" se aplican a los valores de píxeles que deben transformarse de nuevo con x módulo 3000. En zonas de selva densa…
Carbono orgánico a profundidades del suelo de 0-20 cm y 20-50 cm, media prevista y desviación estándar. 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 (rayas).
Contenido de arena a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm, media y desviación estándar predichas. En zonas de selva densa (generalmente en África central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, pueden aparecer artefactos como bandas (rayas). Innovative … ha hecho predicciones sobre las propiedades del suelo.
Contenido de limo 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 (rayas).
Contenido de piedras 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 (rayas).
Carbono total a profundidades de suelo de 0-20 cm y 20-50 cm, media y desviación estándar predichas. 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 (rayas).
Nitrógeno 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/100)-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 (rayas).
Clasificación 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 (rayas). Las predicciones de las propiedades del suelo las hizo 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 con un tamaño de píxel de 30 m por Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) mediante aprendizaje automático combinado con…
pH 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 x/10. En zonas de selva densa (generalmente en África central), la precisión del modelo es baja y, por lo tanto, pueden aparecer artefactos como bandas (rayas). …
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