Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米的美国农业部质地等级数据,预测平均值和标准偏差

简介: Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米的美国农业部质地等级数据,预测平均值和标准偏差

USDA Texture Class at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm.

 

In areas of dense jungle (generally over central Africa), model accuracy is low and therefore artefacts such as banding (striping) might be seen.

Soil property predictions were made by Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) at 30 m pixel size using machine learning coupled with remote sensing data and a training set of over 100,000 analyzed soil samples.

Further information can be found in the FAQ and technical information documentation. To submit an issue or request support, please visit the iSDAsoil site.


土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米的美国农业部质地等级。


在茂密的丛林地区(通常在非洲中部),模型精度较低,因此可能会看到条带(条纹)等伪影。


决策农业创新解决方案有限公司 (iSDA) 使用机器学习、遥感数据和超过 100,000 个分析土壤样本的训练集,以 30 m 像素大小对土壤特性进行了预测。


更多信息可以在常见问题和技术信息文档中找到。要提交问题或请求支持,请访问 iSDAsoil 站点。

Dataset Availability

2001-01-01T00:00:00 - 2017-01-01T00:00:00

Dataset Provider

iSDA

Collection Snippet

ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/texture_class")

Resolution

30 meters

Bands Table

Name Description
texture_0_20 USDA Texture Class at 0-20 cm depth
texture_20_50 USDA Texture Class at 20-50 cm depth

Class Table: texture_0_20

Value Color Color Value Description
1 #d5c36b Clay
2 #b96947 Silty Clay
3 #9d3706 Sandy Clay
4 #ae868f Clay Loam
5 #f86714 Silty Clay Loam
6 #46d143 Sandy Clay Loam
7 #368f20 Loam
8 #3e5a14 Silt Loam
9 #ffd557 Sandy Loam
10 #fff72e Silt
11 #ff5a9d Loamy Sand
12 #ff005b Sand

Class Table: texture_20_50

Value Color Color Value Description
1 #d5c36b Clay
2 #b96947 Silty Clay
3 #9d3706 Sandy Clay
4 #ae868f Clay Loam
5 #f86714 Silty Clay Loam
6 #46d143 Sandy Clay Loam
7 #368f20 Loam
8 #3e5a14 Silt Loam
9 #ffd557 Sandy Loam
10 #fff72e Silt
11 #ff5a9d Loamy Sand
12 #ff005b Sand

引用:Hengl, T., Miller, M.A.E., Križan, J., et al. African soil properties and nutrients mapped at 30 m spatial resolution using two-scale ensemble machine learning. Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y

代码:

var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/texture_class");
Map.addLayer(
    raw.select(0), {}, "Texture class, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(1), {}, "Texture class, 20-50 cm");
Map.setCenter(25, -3, 2);


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