साल 2011 से, ब्यूरो ऑफ़ लैंड मैनेजमेंट (बीएलएम) ने फ़ील्ड से जानकारी इकट्ठा की है, ताकि वह अपनी आकलन इन्वेंट्री और मॉनिटरिंग (एआईएम) रणनीति के ज़रिए, ज़मीन की सेहत के बारे में बता सके. अब तक, BLM के इलाकों में 6,000 से ज़्यादा ज़मीन के सैंपल इकट्ठा किए जा चुके हैं. BLM AIM का डेटा संग्रह …
FLDAS डेटासेट (McNally et al. 2017) को, डेटा की कमी वाले और विकासशील देशों में खाद्य सुरक्षा के आकलन में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था. इसमें जलवायु से जुड़े कई वैरिएबल की जानकारी शामिल होती है. जैसे, नमी, आर्द्रता, वाष्पीकरण, मिट्टी का औसत तापमान, बारिश की कुल दर वगैरह. FLDAS के कई अलग-अलग डेटासेट हैं; …
NASA Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) के तीन कॉम्पोनेंट हैं: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, और GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 को पूरी तरह से प्रिंसटन मेट्रोलॉजिकल फ़ोर्सिंग इनपुट डेटा के साथ फ़ोर्स किया जाता है. साथ ही, यह 1948 से 2014 तक की समयावधि के लिए, लगातार एक जैसी सीरीज़ उपलब्ध कराता है. GLDAS-2.1 में मॉडल के कॉम्बिनेशन का इस्तेमाल किया गया है …
NASA Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) के तीन कॉम्पोनेंट हैं: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, और GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 को पूरी तरह से प्रिंसटन मेट्रोलॉजिकल फ़ोर्सिंग इनपुट डेटा के साथ फ़ोर्स किया जाता है. साथ ही, यह 1948 से 2014 तक की समयावधि के लिए, लगातार एक जैसी सीरीज़ उपलब्ध कराता है. GLDAS-2.1 में मॉडल के कॉम्बिनेशन का इस्तेमाल किया गया है …
M2T1NXLND (या tavg1_2d_lnd_Nx), रिसर्च और ऐप्लिकेशन के वर्शन 2 (MERRA-2) के लिए, मॉडर्न-एरा रेट्रोसपेक्टिव ऐनालिसिस में हर घंटे का औसत डेटा कलेक्शन है. इस कलेक्शन में, ज़मीन की सतह से जुड़ी गड़बड़ियों की जानकारी होती है. जैसे, बेसफ़्लो फ़्लक्स, रनऑफ़, सतह की मिट्टी की नमी, रूट ज़ोन की मिट्टी की नमी, सतह की परत पर पानी, …
लैंड डेटा अस्मिलेशन सिस्टम (एलडीएएस), धरती की सतह पर या उसके आस-पास की जलवायु से जुड़ी प्रॉपर्टी का अनुमान लगाने के लिए, निगरानी के कई सोर्स (जैसे, बारिश के गेज का डेटा, सैटलाइट डेटा, और बारिश के रडार से मिली जानकारी) को जोड़ता है. यह डेटासेट, फ़ेज़ के लिए प्राइमरी (डिफ़ॉल्ट) फ़ोर्सिंग फ़ाइल (फ़ाइल A) है …
मिट्टी में क्ले की मात्रा, % (कि॰ग्रा॰ / कि॰ग्रा॰) में. यह डेटा, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों और सैंपलों के ग्लोबल कलेक्शन से मशीन लर्निंग के अनुमान के आधार पर, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन में छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 से॰मी॰) पर उपलब्ध होता है. प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका …
250 मीटर की दूरी पर, यूएसडीए के अनुमानित ग्रेट ग्रुप (संभावित). मशीन लर्निंग के अनुमान के आधार पर, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कलेक्शन से, यूएसडीए के मिट्टी के ग्रेट ग्रुप का डिस्ट्रिब्यूशन. मिट्टी के ग्रेट ग्रुप के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया मिट्टी की वर्गीकरण से जुड़ी इलस्ट्रेटेड गाइड - एनआरसीएस देखें …
मशीन लर्निंग के अनुमान के आधार पर, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों और सैंपलों के ग्लोबल कलेक्शन से, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) पर रेत की मात्रा का प्रतिशत (कि॰ग्रा॰ / कि॰ग्रा॰). प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका …
मिट्टी की कुल घनत्व (छोटी मिट्टी) 10 x कि॰ग्रा॰ / एम3, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सें॰मी॰) पर, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर. प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. Earth के बाहर के मैप ऐक्सेस करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए …
मिट्टी में कार्बन की ऑर्गैनिक कॉन्टेंट की मात्रा, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) पर, 5 ग्राम / किलोग्राम में. यह मिट्टी के पॉइंट के ग्लोबल कलेक्शन से अनुमानित है. प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. …
मिट्टी की बनावट की क्लास (यूएसडीए सिस्टम), जो 250 मीटर की गहराई पर मिट्टी की छह गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) के लिए है. ये R में soiltexture पैकेज का इस्तेमाल करके, मिट्टी की बनावट के अनुमानित फ़्रैक्शन से मिले हैं. प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. ऐक्सेस करने के लिए …
250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) पर अनुमानित 33 केपीए और 1500 केपीए के सक्शन के लिए, मिट्टी में पानी की मात्रा (वॉल्यूमेट्रिक %) ट्रेनिंग पॉइंट, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कलेक्शन पर आधारित हैं: USDA NCSS AfSPDB ISRIC WISE EGRPR SPADE …
250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, H2O में मिट्टी का pH, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) पर. डेटा प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. Earth Engine के बाहर मैप ऐक्सेस करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए, इस पेज का इस्तेमाल करें. अगर आपको …
यूएसडीए के मुताबिक, 250 मीटर तक की गहराई पर, मिट्टी के ग्रेट ग्रुप की संभावनाएं. मशीन लर्निंग के अनुमान के आधार पर, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कलेक्शन से, यूएसडीए के मिट्टी के ग्रेट ग्रुप का डिस्ट्रिब्यूशन. मिट्टी के ग्रेट ग्रुप के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया Illustrated Guide to Soil Taxonomy - NRCS - …
NASA Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) के तीन कॉम्पोनेंट हैं: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, और GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 को पूरी तरह से प्रिंसटन मेट्रोलॉजिकल फ़ोर्सिंग इनपुट डेटा के साथ फ़ोर्स किया जाता है. साथ ही, यह 1948 से 2014 तक की समयावधि के लिए, लगातार एक जैसी सीरीज़ उपलब्ध कराता है. GLDAS-2.1 में मॉडल के कॉम्बिनेशन का इस्तेमाल किया गया है …
ऑस्ट्रेलिया का मृदा और लैंडस्केप ग्रिड (एसएलजीए), ऑस्ट्रेलिया में मिट्टी के एट्रिब्यूट का एक बड़ा डेटासेट है. इसका रिज़ॉल्यूशन 3 आर्क-सेकंड (~90 मीटर पिक्सल) है. मॉडलिंग के नतीजे के तौर पर, ये प्लैटफ़ॉर्म बनते हैं. इनसे मिट्टी के मौजूदा डेटा और पर्यावरणीय …
04-12-2023 से शुरू होने वाला डेटा, NASA/SMAP/SPL3SMP_E/006 कलेक्शन में उपलब्ध है. मिट्टी की नमी का यह लेवल-3 (L3) प्रॉडक्ट, दुनिया भर के लैंड सरफ़ेस की रोज़ की स्थिति की जानकारी देता है. यह जानकारी, मिट्टी की नमी के ऐक्टिव पैसिव (SMAP) L-Band रेडियोमीटर से हासिल की जाती है. यहां दिया गया रोज़ का डेटा, डेसेंटिंग (लोकल …
04-12-2023 से पहले का डेटा, NASA/SMAP/SPL3SMP_E/005 के पुराने कलेक्शन में उपलब्ध है. इन्हें फिर से प्रोसेस करके इस कलेक्शन में जोड़ दिया जाएगा. मिट्टी की नमी का यह लेवल-3 (L3) प्रॉडक्ट, दुनिया भर के लैंड सरफ़ेस की रोज़ की स्थिति की जानकारी देता है. यह जानकारी, मिट्टी की नमी के ऐक्टिव पैसिव (SMAP) L-Band …
SMAP लेवल-4 (L4) मिट्टी की नमी वाले प्रॉडक्ट में, मिट्टी की सतह की नमी (0-5 सेंटीमीटर वर्टिकल औसत), जड़ वाले हिस्से की मिट्टी की नमी (0-100 सेंटीमीटर वर्टिकल औसत), और रिसर्च के अन्य प्रॉडक्ट (जिनकी पुष्टि नहीं की गई है) शामिल हैं. इनमें, मिट्टी की सतह के मौसम से जुड़े फ़ोर्सिंग वैरिएबल, मिट्टी का तापमान, वाष्पीकरण, और कुल रेडिएशन शामिल हैं. SMAP L4, मिट्टी में नमी की जानकारी लगातार देता है …
10kPa, 33kPa, और 1500kPa के सक्शन पर, 10^-3 cm^3/cm^3 (0.1 v% या 1 mm/m) में वॉल्यूमेट्रिक वॉटर कॉन्टेंट. यह वैल्यू, छह स्टैंडर्ड गहराई (0-5cm, 5-15cm, 15-30cm, 30-60cm, 60-100cm, 100-200cm) पर दी गई है. अनुमान, क्वांटाइल रैंडम फ़ॉरेस्ट पर आधारित डिजिटल सॉयल मैपिंग के तरीके का इस्तेमाल करके लगाए गए थे. इसके लिए, दुनिया भर के …
बुलकुल घनत्व, 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर की मिट्टी की गहराई पर 2 मिमी से कम फ़्रैक्शन, अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को x/100 के हिसाब से वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर क्ले कॉन्टेंट,\nअनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. मिट्टी की प्रॉपर्टी के अनुमान, इनोवेटिव …
0 से 200 सेंटीमीटर की गहराई पर, बेडरॉक की गहराई, अनुमानित औसत, और स्टैंडर्ड डेविएशन. डेटा जनरेट करने के लिए, संभावित फ़सल वाले इलाके को मास्क किया गया था. इस वजह से, ऐसे कई इलाके मास्क कर दिए गए हैं जहां चट्टान की गहराई 0 सेंटीमीटर है. इसलिए, वे …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर, कैटयन एक्सचेंज कैपेसिटी का अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन, Pixel वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट …
मिट्टी की 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर की गहराई पर, निकाले जा सकने वाले कैल्शियम का अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0-20 सें॰मी॰ और 20-50 सें॰मी॰ पर, निकाले जा सकने वाले लोहे का अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर की गहराई पर, निकाले जा सकने वाले मैग्नीशियम का अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर, निकाले जा सकने वाले फ़ॉस्फ़ोरस का अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर की मिट्टी की गहराई पर, निकाले जा सकने वाले पोटैशियम का अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर, निकाले जा सकने वाले सल्फर का अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर की मिट्टी की गहराई पर, निकाले जा सकने वाले जस्ता, अनुमानित माध्य, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की उर्वरता क्षमता का वर्गीकरण, ढलान, रासायनिक, और मिट्टी की भौतिक विशेषताओं का इस्तेमाल करके किया जाता है. इस लेयर के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया इस पेज पर जाएं. 'fcc' बैंड के लिए क्लास, पिक्सल वैल्यू पर लागू होती हैं. इन्हें x modulo 3000 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों में …
0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर की मिट्टी की गहराई पर मौजूद कार्बन, अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर रेत की मात्रा,\nअनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. मिट्टी की प्रॉपर्टी के अनुमान, इनोवेटिव …
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर, मिट्टी में गाद की मात्रा, अनुमानित माध्य, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर पत्थर की मात्रा, अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर कुल कार्बन, अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डिवीऐशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर कुल नाइट्रोजन, अनुमानित माध्य, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/100)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं.
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर, यूएसडीए टेक्सचर क्लास. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. Innovative Solutions for Decision ने मिट्टी की प्रॉपर्टी के अनुमान लगाए हैं …
मिट्टी की गहराई 0-20 सें॰मी॰ और 20-50 सें॰मी॰ पर, निकाले जा सकने वाले एल्यूमिनियम का अनुमानित माध्य और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) ने मशीन लर्निंग और …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर, अनुमानित मीन और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को x/10 के साथ वापस ट्रांसफ़ॉर्म किया जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका में) में, मॉडल की सटीक जानकारी कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्रिपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. …
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],[],[[["Google Earth Engine hosts a variety of soil datasets, including SLGA for Australia and iSDAsoil for Africa, offering diverse soil property information."],["iSDAsoil data often requires back-transformation for accurate values and may have lower accuracy in dense jungle areas."],["GLDAS-2 provides time-series climate and geophysical data globally at 3-hourly intervals."],["OpenLandMap offers global coverage (excluding Antarctica) of key soil properties like bulk density and organic carbon content at 250m resolution."],["Datasets vary in resolution and prediction methods, with many utilizing machine learning techniques."]]],[]]
