OpenLandMap Predicted Hapludalfs Probability 简介与Notebook示例¶以 250 米分辨率预测的 6 个标准深度0、10、30、60、100 和 200 厘米的 33 千帕和 1500 千帕吸力的土壤水分含量体积百分比。训练点基于全球土壤剖面汇编USDA NCSS、AfSPDB、ISRIC WISE、EGRPR、SPADE、CanNPDB、UNSODA、SWIG、HYBRAS 和 HydroS。此处提供了数据导入步骤。空间预测步骤详见此处。注这些都是实际测量和绘制的土壤含量值未使用任何 Pedo-Transfer-Functions 函数除了填补缺失的 NCSS 体积密度。这里提供了每层的可用容水量以毫米为单位即田间容水量与枯萎点之间的差值乘以土层厚度。南极洲未包括在内。前言 – 人工智能教程要访问和可视化部分地图请使用OpenLandMap.org如果您发现地图中的错误、人工痕迹或不一致之处或者您有任何疑问请使用以下渠道有关代码的技术问题和疑问 https://gitlab.com/openlandmap/global-layers/issues一般问题和评论 https://disqus.com/home/forums/landgis/所有文件均使用 GDAL 中的 COMPRESSDEFLATE 创建选项进行内部压缩。文件命名约定sol theme: soil、watercontent.33kPa 实地容量33 千帕吸力下的含水量体积百分比、usda.4b1c 测定方法实验室方法代码、m 平均值、250m 空间分辨率/区块支持250 m,b10..10cm 垂直参考值地表下 10 厘米深度、1950..2017 时间基准1950-2017 年、v0.1 版本号0.1、该数据集为USDA预测的在250米深度的土壤分类概率产品。数据集根据全球土壤剖面汇编数据经机器学习方法进行预测生成。时相1950-2018范围全球数据来源EnvirometriX Ltd引用代码dataset aie.ImageCollection(OPENLANDMAP_SOL_SOL_GRTGROUP_USDA-SOILTAX-HAPLUDALFS_P_V01)分辨率250波段名称描述最小值最大值单位grtgroupPredicted Hapludalfs probability035%import aie aie.Authenticate() aie.Initialize() #指定检索数据集 dataset aie.Image(OPENLANDMAP_SOL_SOL_GRTGROUP_USDA-SOILTAX-HAPLUDALFS_P_V01) imgs dataset.select([grtgroup]); map aie.Map( centerimgs.getCenter(), height800, zoom2 ) vis_params { bands: grtgroup, min: 0.0, max: 35.0, palette: [ #ffffb2, #fecc5c, #fd8d3c, #f03b20, #bd0026 ] } map.addLayer( imgs, vis_params, Soil Predicted Hapludalfs Probability, boundsimgs.getBounds() ) map此数据集属于公开数据有关此数据产品正确引用的更多详细信息请参阅 EnvirometriX Ltd。 引用参考 Tomislav Hengl, Surya Gupta. (2019). Soil water content (volumetric %) for 33kPa and 1500kPa suctions predicted at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution (Version v01)。【更多信息】 USDA预测的在250米深度（0、10、30、60、100 和 200 厘米）的 33kPa 和 1500kPa 抽吸量的土壤含水量的土壤分类数据集
OpenLandMap Predicted Hapludalfs Probability 简介与Notebook示例¶以 250 米分辨率预测的 6 个标准深度0、10、30、60、100 和 200 厘米的 33 千帕和 1500 千帕吸力的土壤水分含量体积百分比。训练点基于全球土壤剖面汇编USDA NCSS、AfSPDB、ISRIC WISE、EGRPR、SPADE、CanNPDB、UNSODA、SWIG、HYBRAS 和 HydroS。此处提供了数据导入步骤。空间预测步骤详见此处。注这些都是实际测量和绘制的土壤含量值未使用任何 Pedo-Transfer-Functions 函数除了填补缺失的 NCSS 体积密度。这里提供了每层的可用容水量以毫米为单位即田间容水量与枯萎点之间的差值乘以土层厚度。南极洲未包括在内。前言 – 人工智能教程要访问和可视化部分地图请使用OpenLandMap.org如果您发现地图中的错误、人工痕迹或不一致之处或者您有任何疑问请使用以下渠道有关代码的技术问题和疑问 https://gitlab.com/openlandmap/global-layers/issues一般问题和评论 https://disqus.com/home/forums/landgis/所有文件均使用 GDAL 中的 COMPRESSDEFLATE 创建选项进行内部压缩。文件命名约定sol theme: soil、watercontent.33kPa 实地容量33 千帕吸力下的含水量体积百分比、usda.4b1c 测定方法实验室方法代码、m 平均值、250m 空间分辨率/区块支持250 m,b10..10cm 垂直参考值地表下 10 厘米深度、1950..2017 时间基准1950-2017 年、v0.1 版本号0.1、该数据集为USDA预测的在250米深度的土壤分类概率产品。数据集根据全球土壤剖面汇编数据经机器学习方法进行预测生成。时相1950-2018范围全球数据来源EnvirometriX Ltd引用代码dataset aie.ImageCollection(OPENLANDMAP_SOL_SOL_GRTGROUP_USDA-SOILTAX-HAPLUDALFS_P_V01)分辨率250波段名称描述最小值最大值单位grtgroupPredicted Hapludalfs probability035%import aie aie.Authenticate() aie.Initialize() #指定检索数据集 dataset aie.Image(OPENLANDMAP_SOL_SOL_GRTGROUP_USDA-SOILTAX-HAPLUDALFS_P_V01) imgs dataset.select([grtgroup]); map aie.Map( centerimgs.getCenter(), height800, zoom2 ) vis_params { bands: grtgroup, min: 0.0, max: 35.0, palette: [ #ffffb2, #fecc5c, #fd8d3c, #f03b20, #bd0026 ] } map.addLayer( imgs, vis_params, Soil Predicted Hapludalfs Probability, boundsimgs.getBounds() ) map此数据集属于公开数据有关此数据产品正确引用的更多详细信息请参阅 EnvirometriX Ltd。 引用参考 Tomislav Hengl, Surya Gupta. (2019). Soil water content (volumetric %) for 33kPa and 1500kPa suctions predicted at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution (Version v01)。【更多信息】