이 대규모 오픈 데이터 세트는 고해상도 50cm 위성 이미지에서 파생된 건물의 윤곽으로 구성됩니다. 여기에는 아프리카, 라틴 아메리카, 카리브해, 남아시아, 동남아시아의 건물 감지 18억 개가 포함되어 있습니다. 추론은 5,800만km²의 면적에 걸쳐 이루어졌습니다. 이 데이터 세트의 각 건물에 대해 다음과 같은 작업이 이루어졌습니다.
부피 밀도, 토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 2mm 미만 분율, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 x/100으로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 점토 함량,\n예상 평균 및 표준 편차 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 표시될 수 있습니다. Innovative Soils에서 토양 속성 예측을 수행했습니다.
유효 염기 교환 용량이 토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 예측된 평균 및 표준 편차인 경우 픽셀 값을 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 칼슘, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 철, 예상 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 마그네슘, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 인, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 칼륨, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 황, 예상 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 아연, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 유기 탄소, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 모래 함량,\n예상 평균 및 표준 편차 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 표시될 수 있습니다. Innovative Soils에서 토양 속성 예측을 수행했습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 미사 함량, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 석재 함량, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 총 탄소, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 총 질소, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/100)-1로 다시 변환해야 합니다. 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm의 USDA 텍스처 클래스 밀도가 높은 정글 (일반적으로 아프리카 중부) 지역에서는 모델 정확도가 낮으므로 밴딩 (스트리핑)과 같은 아티팩트가 표시될 수 있습니다. Innovative Solutions for Decision …에서 토양 속성 예측을 수행했습니다.
토양 깊이 0~20cm 및 20~50cm에서 추출 가능한 알루미늄, 예측 평균 및 표준 편차 픽셀 값은 exp(x/10)-1로 다시 변환해야 합니다. Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd.(iSDA)는 머신러닝과 결합된 30m(픽셀) 해상도를 사용하여 토양 속성 예측을 수행했습니다.
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis page showcases a variety of datasets, including building footprints, building heights, and soil properties.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets primarily cover regions in Africa, Asia, Latin America, and the Caribbean.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBuilding datasets include Open Buildings V3 Polygons and Open Buildings Temporal V1, providing information on building outlines and temporal changes.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSoil property data from iSDAsoil offers insights into various soil characteristics, like pH, organic carbon, and texture class, predominantly for Africa.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMany of the iSDAsoil datasets require specific back-transformations to obtain actual values for the soil properties.\u003c/p\u003e\n"]]],["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"],null,[]]
