L'ensemble de données temporelles Open Buildings 2.5D contient des données sur la présence des bâtiments, le nombre fractionnaire de bâtiments et la hauteur des bâtiments à une résolution spatiale effective de 4 m (les rasters sont fournis à une résolution de 0, 5 m) à une cadence annuelle de 2016 à 2023. Elle est produite à partir d'images Open Source basse résolution provenant de …
Cet ensemble de données open source à grande échelle se compose de plans de bâtiments issus d'images satellite haute résolution de 50 cm. Il contient 1,8 milliard de détections de bâtiments en Afrique, en Amérique latine, dans les Caraïbes, en Asie du Sud et en Asie du Sud-Est. L'inférence a porté sur une superficie de 58 millions de km². Pour chaque bâtiment de cet ensemble de données…
Densité apparente, fraction < 2 mm à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs en pixels doivent être retransformées avec x/100. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent apparaître…
Teneur en argile à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible. Des artefacts tels que des bandes peuvent donc apparaître. Les prédictions sur les propriétés du sol ont été effectuées par Innovative …
Profondeur du socle rocheux à une profondeur de 0 à 200 cm, moyenne et écart-type prévus. En raison du masque de terres cultivables potentiel utilisé pour générer les données, de nombreuses zones de roche exposée (où la profondeur du socle rocheux serait de 0 cm) ont été masquées et apparaissent donc…
Moyenne et écart-type prévus de la capacité d'échange cationique efficace à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm. Les valeurs des pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent apparaître…
Calcium extractible à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Fer extractible à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Magnésium extractible à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Phosphore extractible à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Potassium extractible à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Soufre extractible à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Zinc extractible à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Classification de la capacité de fertilité des sols dérivée à partir des propriétés chimiques et physiques des sols et de la pente. Pour en savoir plus sur cette couche, consultez cette page. Les classes de la bande "fcc" s'appliquent aux valeurs de pixels qui doivent être retransformées avec x modulo 3000. Dans les zones de jungle dense…
Carbone organique à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Teneur en sable à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible. Des artefacts tels que des bandes peuvent donc apparaître. Les prédictions sur les propriétés du sol ont été effectuées par Innovative …
Teneur en limon à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Teneur en pierres à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Carbone total à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Azote total à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/100)-1. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible et des artefacts tels que des bandes (rayures) peuvent donc apparaître.
Classe de texture USDA à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible. Des artefacts tels que des bandes peuvent donc apparaître. Les prédictions des propriétés du sol ont été effectuées par Innovative Solutions for Decision…
Aluminium extractible à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec exp(x/10)-1. Les prédictions des propriétés du sol ont été effectuées par Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) avec une taille de pixel de 30 mètres à l'aide du machine learning associé …
pH à des profondeurs de sol de 0 à 20 cm et de 20 à 50 cm, moyenne et écart-type prévus. Les valeurs de pixels doivent être retransformées avec x/10. Dans les zones de jungle dense (généralement en Afrique centrale), la précision du modèle est faible. Des artefacts tels que des bandes peuvent donc apparaître. …
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The datasets provide information on building data and soil properties. Open Buildings Temporal V1 offers annual building presence, counts, and heights from 2016-2023. Open Buildings V3 Polygons details 1.8 billion building outlines across Africa, Latin America, the Caribbean, and Asia. iSDAsoil datasets predict soil characteristics like aluminium, calcium, carbon, and clay content at depths of 0-20 cm and 20-50 cm across Africa, noting potential inaccuracies in dense jungle areas.\n"]]
