iSDAsoil Effective Cation Exchange Capacity

ISDASOIL/Africa/v1/cation_exchange_capacity
データセットの可用性
2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
データセット プロバイダ
Earth Engine スニペット
ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/cation_exchange_capacity")
タグ
africa aluminium isda soil

説明

土壌の深さ 0 ～ 20 cm と 20 ～ 50 cm における有効陽イオン交換容量の予測平均値と標準偏差。

ピクセル値は exp(x/10)-1 で逆変換する必要があります。

密林地帯（一般的に中央アフリカ）では、モデルの精度が低いため、バンディング（ストライプ）などのアーティファクトが見られることがあります。

土壌特性の予測は、Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd.（iSDA）が、リモート センシング データと 10 万を超える分析済み土壌サンプルのトレーニング セットを組み合わせた ML を使用して、30 m のピクセルサイズで行いました。

詳しくは、よくある質問と技術情報に関するドキュメントをご覧ください。問題の報告やサポートのリクエストを行うには、iSDAsoil サイトにアクセスしてください。

バンド

ピクセルサイズ
30 メートル

帯域

名前 単位 最小 最大 ピクセルサイズ 説明
mean_0_20 cmol(+)/kg 0 45 メートル

有効陽イオン交換容量、0 ～ 20 cm の深さでの予測平均値
mean_20_50 cmol(+)/kg 0 46 メートル

有効陽イオン交換容量、20 ～ 50 cm の深さでの予測平均値
stdev_0_20 cmol(+)/kg 0 19 メートル

有効陽イオン交換容量、0 ～ 20 cm の深さでの標準偏差
stdev_20_50 cmol(+)/kg 0 20 メートル

有効陽イオン交換容量、20 ～ 50 cm の深さでの標準偏差

利用規約

利用規約

CC-BY-4.0

引用

引用:

  • Hengl, T.、Miller, M.A.E.、Križan, J. 他。2 つのスケールのアンサンブル機械学習を使用して 30 m の空間分解能でマッピングされたアフリカの土壌特性と栄養素。Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y

Earth Engine で探索する

コードエディタ（JavaScript）

var mean_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#000004" label="0-3.5" opacity="1" quantity="15"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0C0927" label="3.5-4.5" opacity="1" quantity="17"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#231151" label="4.5-5" opacity="1" quantity="18"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#410F75" label="5-6.4" opacity="1" quantity="20"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5F187F" label="6.4-7.2" opacity="1" quantity="21"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7B2382" label="7.2-8" opacity="1" quantity="22"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#982D80" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B63679" label="9-10" opacity="1" quantity="24"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#D3436E" label="10-11.2" opacity="1" quantity="25"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#EB5760" label="11.2-12.5" opacity="1" quantity="26"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F8765C" label="12.5-13.9" opacity="1" quantity="27"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FD9969" label="13.9-15.4" opacity="1" quantity="28"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FEBA80" label="15.4-17.2" opacity="1" quantity="29"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FDDC9E" label="17.2-19.1" opacity="1" quantity="30"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FCFDBF" label="19.1-130" opacity="1" quantity="31"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var mean_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#000004" label="0-3.5" opacity="1" quantity="15"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0C0927" label="3.5-4.5" opacity="1" quantity="17"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#231151" label="4.5-5" opacity="1" quantity="18"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#410F75" label="5-6.4" opacity="1" quantity="20"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5F187F" label="6.4-7.2" opacity="1" quantity="21"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#7B2382" label="7.2-8" opacity="1" quantity="22"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#982D80" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#B63679" label="9-10" opacity="1" quantity="24"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#D3436E" label="10-11.2" opacity="1" quantity="25"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#EB5760" label="11.2-12.5" opacity="1" quantity="26"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#F8765C" label="12.5-13.9" opacity="1" quantity="27"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FD9969" label="13.9-15.4" opacity="1" quantity="28"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FEBA80" label="15.4-17.2" opacity="1" quantity="29"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FDDC9E" label="17.2-19.1" opacity="1" quantity="30"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FCFDBF" label="19.1-130" opacity="1" quantity="31"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var stdev_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="1"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="2"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="3"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="5"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var stdev_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#fde725" label="low" opacity="1" quantity="1"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#5dc962" label=" " opacity="1" quantity="2"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#20908d" label=" " opacity="1" quantity="3"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#3a528b" label=" " opacity="1" quantity="4"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#440154" label="high" opacity="1" quantity="5"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/cation_exchange_capacity");
Map.addLayer(
    raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {},
    "Cation exchange capacity, mean visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {},
    "Cation exchange capacity, mean visualization, 20-50 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {},
    "Cation exchange capacity, stdev visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {},
    "Cation exchange capacity, stdev visualization, 20-50 cm");

var converted = raw.divide(10).exp().subtract(1);

var visualization = {min: 0, max: 25};

Map.setCenter(25, -3, 2);

Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "Cation exchange capacity, mean, 0-20 cm");
コードエディタで開く
土壌の深さ 0 ～ 20 cm と 20 ～ 50 cm における有効陽イオン交換容量の予測平均値と標準偏差。ピクセル値は exp(x/10)-1 で逆変換する必要があります。密林地帯（一般的に中央アフリカ）では、モデルの精度が低いため、バンディング（ストライプ）などのアーティファクトが見られることがあります。土壌の特性 …
ISDASOIL/Africa/v1/cation_exchange_capacity, africa,aluminium,isda,soil
2001-01-01T00:00:00Z/2017-01-01T00:00:00Z
-35.22 -31.46 37.98 57.08
Google Earth Engine