iSDAsoil pH

ISDASOIL/Africa/v1/ph
数据集可用性
2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
数据集提供商
Earth Engine 代码段
ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/ph")
标签
africa isda ph soil

说明

0-20 厘米和 20-50 厘米土壤深度的 pH 值、预测平均值和标准差。

像素值必须使用 x/10 进行反向转换。

在茂密丛林地区（通常位于非洲中部），模型准确度较低，因此可能会看到条带状伪影。

土壤属性预测由 Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) 使用机器学习与遥感数据以及超过 10 万个已分析土壤样本的训练集相结合，以 30 米像素大小进行。

如需了解详情，请参阅常见问题解答和技术信息文档。如需提交问题或请求支持，请访问 iSDAsoil 网站。

频段

像素大小
30 米

频段

名称 最小值 最大值 像素尺寸 说明
mean_0_20 35 103 米

pH，0-20 厘米深度的预测平均值
mean_20_50 35 102 米

pH，20-50 厘米深度的预测平均值
stdev_0_20 0 18 米

pH，0-20 厘米深度的标准差
stdev_20_50 0 18 米

pH，20-50 厘米深度的标准差

使用条款

使用条款

CC-BY-4.0

引用

引用：

  • Hengl, T.、Miller, M.A.E.，Križan, J. 等人。使用双尺度集成机器学习技术，以 30 米的空间分辨率绘制非洲土壤属性和养分地图。Sci Rep 11, 6130 (2021). doi:10.1038/s41598-021-85639-y

使用 Earth Engine 探索

代码编辑器 (JavaScript)

var mean_0_20 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#CC0000" label="3.5-4.6" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FF0000" label="4.6-4.9" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FF5500" label="4.9-5.2" opacity="1" quantity="52"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFAA00" label="5.2-5.4" opacity="1" quantity="54"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFFF00" label="5.4-5.5" opacity="1" quantity="55"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#D4FF2B" label="5.5-5.6" opacity="1" quantity="56"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#AAFF55" label="5.6-5.7" opacity="1" quantity="57"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#80FF80" label="5.7-5.9" opacity="1" quantity="59"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#55FFAA" label="5.9-6" opacity="1" quantity="60"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#2BFFD5" label="6-6.2" opacity="1" quantity="62"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#00FFFF" label="6.2-6.3" opacity="1" quantity="63"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#00AAFF" label="6.3-6.6" opacity="1" quantity="66"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0055FF" label="6.6-6.8" opacity="1" quantity="68"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0000FF" label="6.8-7.1" opacity="1" quantity="71"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0000CC" label="7.1-10.5" opacity="1" quantity="76"/>' +
 '</ColorMap>' +
 '<ContrastEnhancement/>' +
'</RasterSymbolizer>';

var mean_20_50 =
'<RasterSymbolizer>' +
 '<ColorMap type="ramp">' +
  '<ColorMapEntry color="#CC0000" label="3.5-4.6" opacity="1" quantity="46"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FF0000" label="4.6-4.9" opacity="1" quantity="49"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FF5500" label="4.9-5.2" opacity="1" quantity="52"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFAA00" label="5.2-5.4" opacity="1" quantity="54"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#FFFF00" label="5.4-5.5" opacity="1" quantity="55"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#D4FF2B" label="5.5-5.6" opacity="1" quantity="56"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#AAFF55" label="5.6-5.7" opacity="1" quantity="57"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#80FF80" label="5.7-5.9" opacity="1" quantity="59"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#55FFAA" label="5.9-6" opacity="1" quantity="60"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#2BFFD5" label="6-6.2" opacity="1" quantity="62"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#00FFFF" label="6.2-6.3" opacity="1" quantity="63"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#00AAFF" label="6.3-6.6" opacity="1" quantity="66"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0055FF" label="6.6-6.8" opacity="1" quantity="68"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0000FF" label="6.8-7.1" opacity="1" quantity="71"/>' +
  '<ColorMapEntry color="#0000CC" label="7.1-10.5" opacity="1" quantity="76"/>' +
 '</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/ph");
Map.addLayer(
    raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {},
    "ph, mean visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {},
    "ph, mean visualization, 20-50 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {},
    "ph, stdev visualization, 0-20 cm");
Map.addLayer(
    raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {},
    "ph, stdev visualization, 20-50 cm");

var converted = raw.divide(10);

var visualization = {min: 4, max: 8};

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

Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "ph, mean, 0-20 cm");
在代码编辑器中打开
0-20 厘米和 20-50 厘米土壤深度的 pH 值，预测的平均值和标准差。像素值必须通过 x/10 进行反向转换。在茂密丛林地区（通常位于非洲中部），模型准确度较低，因此可能会看到条带状伪影。已生成土壤属性预测结果…
ISDASOIL/Africa/v1/ph, africa,isda,ph,soil
2001-01-01T00:00:00Z/2017-01-01T00:00:00Z
-35.22 -31.46 37.98 57.08
Google Earth Engine