
- ডেটাসেটের প্রাপ্যতা
- 2001-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- iSDA
- ট্যাগ
- পলি
বর্ণনা
মাটির ০-২০ সেমি এবং ২০-৫০ সেমি গভীরতায় পলির পরিমাণ, পূর্বাভাসিত গড় এবং আদর্শ বিচ্যুতি।
পিক্সেল মানগুলিকে exp(x/10)-1 দিয়ে বিপরীত রূপান্তর করতে হবে।
ঘন জঙ্গলময় এলাকায় (সাধারণত মধ্য আফ্রিকায়) মডেলের নির্ভুলতা কম থাকে এবং একারণে ডোরাকাটা দাগের মতো কৃত্রিম ত্রুটি দেখা যেতে পারে।
ইনোভেটিভ সলিউশনস ফর ডিসিশন এগ্রিকালচার লিমিটেড (আইএসডিএ) কর্তৃক মেশিন লার্নিং, রিমোট সেন্সিং ডেটা এবং ১,০০,০০০-এরও বেশি বিশ্লেষিত মাটির নমুনার একটি প্রশিক্ষণ সেট ব্যবহার করে ৩০ মিটার পিক্সেল আকারে মাটির বৈশিষ্ট্যের পূর্বাভাস তৈরি করা হয়েছিল।
আরও বিস্তারিত তথ্য প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী (FAQ) এবং প্রযুক্তিগত তথ্যের ডকুমেন্টেশনে পাওয়া যাবে। কোনো সমস্যা জানাতে বা সহায়তার জন্য অনুরোধ করতে, অনুগ্রহ করে iSDAsoil সাইটটি ভিজিট করুন।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ৩০ মিটার (সকল ব্যান্ড)
| নাম | ইউনিট | মিনিট | ম্যাক্স | পিক্সেল আকার | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|---|
mean_0_20 | % | ১ | ৬১ | ৩০ মিটার | ০-২০ সেমি গভীরতায় পলির পরিমাণ, পূর্বাভাসিত গড় |
mean_20_50 | % | ০ | ৬২ | ৩০ মিটার | ২০-৫০ সেমি গভীরতায় পলির পরিমাণ, পূর্বাভাসিত গড় |
stdev_0_20 | % | ০ | ৩৮ | ৩০ মিটার | ০-২০ সেমি গভীরতায় পলির পরিমাণ, আদর্শ বিচ্যুতি |
stdev_20_50 | % | ০ | ৩৮ | ৩০ মিটার | ২০-৫০ সেমি গভীরতায় পলির পরিমাণ, আদর্শ বিচ্যুতি |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
উদ্ধৃতি
হেঙ্গল, টি., মিলার, এমএই, ক্রিজান, জে., প্রমুখ। দ্বি-স্কেল এনসেম্বল মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ৩০ মিটার স্থানিক রেজোলিউশনে আফ্রিকার মাটির বৈশিষ্ট্য এবং পুষ্টি উপাদানের মানচিত্রায়ন। সাইন্স রিপোর্ট ১১, ৬১৩০ (২০২১)। doi:10.1038/s41598-021-85639-y
আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var mean_0_20 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0-7" opacity="1" quantity="7"/>' + '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="7-9" opacity="1" quantity="9"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="9-10" opacity="1" quantity="10"/>' + '<ColorMapEntry color="#36476B" label="10-11" opacity="1" quantity="11"/>' + '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="11-12" opacity="1" quantity="12"/>' + '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="12-13" opacity="1" quantity="13"/>' + '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="13-14" opacity="1" quantity="14"/>' + '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="14-15" opacity="1" quantity="15"/>' + '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="15-16" opacity="1" quantity="16"/>' + '<ColorMapEntry color="#A09877" label="16-17" opacity="1" quantity="17"/>' + '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="17-18" opacity="1" quantity="18"/>' + '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="18-19" opacity="1" quantity="19"/>' + '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="19-20" opacity="1" quantity="20"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="20-22" opacity="1" quantity="22"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="22-70" opacity="1" quantity="24"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var mean_20_50 = '<RasterSymbolizer>' + '<ColorMap type="ramp">' + '<ColorMapEntry color="#00204D" label="0-7" opacity="1" quantity="7"/>' + '<ColorMapEntry color="#002D6C" label="7-9" opacity="1" quantity="9"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="9-10" opacity="1" quantity="10"/>' + '<ColorMapEntry color="#36476B" label="10-11" opacity="1" quantity="11"/>' + '<ColorMapEntry color="#4B546C" label="11-12" opacity="1" quantity="12"/>' + '<ColorMapEntry color="#5C616E" label="12-13" opacity="1" quantity="13"/>' + '<ColorMapEntry color="#6C6E72" label="13-14" opacity="1" quantity="14"/>' + '<ColorMapEntry color="#7C7B78" label="14-15" opacity="1" quantity="15"/>' + '<ColorMapEntry color="#8E8A79" label="15-16" opacity="1" quantity="16"/>' + '<ColorMapEntry color="#A09877" label="16-17" opacity="1" quantity="17"/>' + '<ColorMapEntry color="#B3A772" label="17-18" opacity="1" quantity="18"/>' + '<ColorMapEntry color="#C6B66B" label="18-19" opacity="1" quantity="19"/>' + '<ColorMapEntry color="#DBC761" label="19-20" opacity="1" quantity="20"/>' + '<ColorMapEntry color="#F0D852" label="20-22" opacity="1" quantity="22"/>' + '<ColorMapEntry color="#FFEA46" label="22-70" opacity="1" quantity="24"/>' + '</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="4.19000000000005"/>' + '</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="4.19000000000005"/>' + '</ColorMap>' + '<ContrastEnhancement/>' + '</RasterSymbolizer>'; var raw = ee.Image("ISDASOIL/Africa/v1/silt_content"); Map.addLayer( raw.select(0).sldStyle(mean_0_20), {}, "Silt content, mean visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(1).sldStyle(mean_20_50), {}, "Silt content, mean visualization, 20-50 cm"); Map.addLayer( raw.select(2).sldStyle(stdev_0_20), {}, "Silt content, stdev visualization, 0-20 cm"); Map.addLayer( raw.select(3).sldStyle(stdev_20_50), {}, "Silt content, stdev visualization, 20-50 cm"); var converted = raw.divide(10).exp().subtract(1); var visualization = {min: 0, max: 15}; Map.setCenter(25, -3, 2); Map.addLayer(converted.select(0), visualization, "Silt content, mean, 0-20 cm");