
- 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
- iSDA
- タグ
説明
土壌の深さ 0 ~ 20 cm と 20 ~ 50 cm の粘土含有量、予測された平均値と標準偏差。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 |
% | 0 | 84 | メートル | 粘土含有量、0 ~ 20 cm の深さでの予測平均値 |
mean_20_50 |
% | 0 | 78 | メートル | 粘土含有量、20 ~ 50 cm の深さでの予測平均値 |
stdev_0_20 |
% | 0 | 90 | メートル | 粘土含有量、0 ~ 20 cm の深さでの標準偏差 |
stdev_20_50 |
% | 0 | 90 | メートル | 粘土含有量、深さ 20 ~ 50 cm での標準偏差 |
利用規約
利用規約
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="#00204D" label="0-8" opacity="1" quantity="8"/>' + '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="8-14" opacity="1" quantity="14"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="14-17" opacity="1" quantity="17"/>' + '<ColorMapEntry color="#36476B" label="17-19" opacity="1" quantity="19"/>' + '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="19-21" opacity="1" quantity="21"/>' + '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="21-22" opacity="1" quantity="22"/>' + '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="22-24" opacity="1" quantity="24"/>' + '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="24-25" opacity="1" quantity="25"/>' + '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="25-26" opacity="1" quantity="26"/>' + '<ColorMapEntry color="#A09877" label="26-28" opacity="1" quantity="28"/>' + '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="28-30" opacity="1" quantity="30"/>' + '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="30-31" opacity="1" quantity="31"/>' + '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="31-33" opacity="1" quantity="33"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="33-36" opacity="1" quantity="36"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="36-70" opacity="1" quantity="40"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var mean_20_50 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0-8" opacity="1" quantity="8"/>' + '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="8-14" opacity="1" quantity="14"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="14-17" opacity="1" quantity="17"/>' + '<ColorMapEntry color="#36476B" label="17-19" opacity="1" quantity="19"/>' + '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="19-21" opacity="1" quantity="21"/>' + '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="21-22" opacity="1" quantity="22"/>' + '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="22-24" opacity="1" quantity="24"/>' + '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="24-25" opacity="1" quantity="25"/>' + '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="25-26" opacity="1" quantity="26"/>' + '<ColorMapEntry color="#A09877" label="26-28" opacity="1" quantity="28"/>' + '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="28-30" opacity="1" quantity="30"/>' + '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="30-31" opacity="1" quantity="31"/>' + '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="31-33" opacity="1" quantity="33"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="33-36" opacity="1" quantity="36"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="36-70" opacity="1" quantity="40"/>' + '</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="6"/>' + '</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="6"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/clay_content"); Map.addLayer( raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {}, "Clay content, mean visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {}, "Clay content, mean visualization, 20-50 cm"); Map.addLayer( raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {}, "Clay content, stdev visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {}, "Clay content, stdev visualization, 20-50 cm"); var converted = raw.divide(10).exp().subtract(1); var visualization = {min: 0, max: 50}; Map.setCenter(25, -3, 2); Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "Clay content, mean, 0-20 cm");