Teneur en argile en % (kg / kg) à six profondeurs standards (0, 10, 30, 60, 100 et 200 cm) à une résolution de 250 m. Basé sur des prédictions de machine learning issues d'une compilation mondiale de profils et d'échantillons de sol. Les étapes de traitement sont décrites en détail ici. L'Antarctique est un …
Température moyenne mensuelle de la surface terrestre pendant la journée, 2000-2017 Dérivé à l'aide du package data.table et de la fonction quantile en R. Pour en savoir plus sur le produit LST MODIS, consultez cette page. L'Antarctique n'est pas inclus. Pour accéder aux cartes et les visualiser en dehors d'Earth Engine, utilisez cette page. …
Écart type à long terme des températures de surface de la mer MODIS diurnes et nocturnes à 1 km, d'après la série temporelle 2000-2017. Dérivé à l'aide du package data.table et de la fonction quantile en R. Pour en savoir plus sur le produit LST MODIS, consultez cette page. L'Antarctique n'est pas inclus. Pour accéder à…
Différences à long terme entre la température de surface de l'océan MODIS de jour et de nuit à 1 km, sur la base de la série temporelle 2000-2017. Dérivées à l'aide du package data.table et de la fonction quantile dans R. Pour en savoir plus sur le produit LST MODIS, consultez cette page. L'Antarctique n'est pas inclus. Pour accéder à vos données et les visualiser :
Prédictions globales des classes de biomes de végétation naturelle potentielle (basées sur les prédictions utilisant la catégorie "biomes actuels" du jeu de données BIOMES 6000) La végétation naturelle potentielle (VnP) correspond à la couverture végétale en équilibre avec le climat qui existerait à un endroit donné sans l'impact des activités humaines. Le PNV est utile…
Médiane mensuelle prévue de l'indice FAPAR de la végétation naturelle potentielle (d'après l'indice FAPAR PROB-V de 2014 à 2017). Description : Pour accéder aux cartes et les visualiser en dehors d'Earth Engine, utilisez cette page. Si vous découvrez un bug, un artefact ou une incohérence dans les cartes LandGIS, ou si vous avez une question, veuillez utiliser …
Précipitations mensuelles en mm à une résolution de 1 km, d'après SM2RAIN-ASCAT 2007-2018, IMERG, CHELSA Climate et WorldClim. Réduite à une résolution de 1 km à l'aide de gdalwarp (splines cubiques) et d'une moyenne entre WorldClim, CHELSA Climate et le produit mensuel IMERG (voir, par exemple, "3B-MO-L.GIS.IMERG.20180601.V05B.tif"). La pondération est trois fois plus élevée…
Grandes classes de sols USDA prédites à 250 m (probabilités). Distribution des grands groupes de sols de l'USDA en fonction des prédictions de machine learning issues d'une compilation mondiale de profils de sol. Pour en savoir plus sur les grands groupes de sols, consultez le guide illustré de la taxonomie des sols du NRCS.
Teneur en sable en % (kg / kg) à six profondeurs standards (0, 10, 30, 60, 100 et 200 cm) à une résolution de 250 m. Basé sur des prédictions de machine learning issues d'une compilation mondiale de profils et d'échantillons de sol. Les étapes de traitement sont décrites en détail ici. L'Antarctique est un …
Densité apparente du sol (terre fine) de 10 kg / m3 à six profondeurs standards (0, 10, 30, 60, 100 et 200 cm) avec une résolution de 250 m. Les étapes de traitement sont décrites en détail ici. L'Antarctique n'est pas inclus. Pour accéder à des cartes en dehors de la Terre et les visualiser :
Teneur en carbone organique du sol en x 5 g / kg à six profondeurs standards (0, 10, 30, 60, 100 et 200 cm) à une résolution de 250 m. Prévu à partir d'une compilation globale de points de sol. Les étapes de traitement sont décrites en détail ici. L'Antarctique n'est pas inclus. …
Classes de texture du sol (système USDA) pour six profondeurs de sol (0, 10, 30, 60, 100 et 200 cm) à 250 m. Déduites des fractions de texture du sol prévues à l'aide du package "soiltexture" dans R. Les étapes de traitement sont décrites en détail ici. L'Antarctique n'est pas inclus. Pour accéder à…
Teneur en eau du sol (en %) pour des pressions de succion de 33 kPa et 1 500 kPa, prédite à six profondeurs standards (0, 10, 30, 60, 100 et 200 cm) avec une résolution de 250 m. Les points d'entraînement sont basés sur une compilation mondiale de profils de sol: USDA NCSS AfSPDB ISRIC WISE EGRPR SPADE…
pH du sol dans l'eau à six profondeurs standards (0, 10, 30, 60, 100 et 200 cm) à une résolution de 250 m Les étapes de traitement sont décrites en détail ici. L'Antarctique n'est pas inclus. Pour accéder aux cartes et les visualiser en dehors d'Earth Engine, utilisez cette page. Si vous :
Probabilités de grands groupes de sols USDA prédites à 250 m. Distribution des grands groupes de sols de l'USDA en fonction des prédictions de machine learning issues d'une compilation mondiale de profils de sol. Pour en savoir plus sur les grands groupes de sols, consultez le guide illustré de la taxonomie des sols (NRCS, États-Unis).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],[],[[["This collection of datasets provides various environmental and soil properties globally at different resolutions (primarily 250m and 1km)."],["The data includes land surface temperature, precipitation, soil organic carbon content, texture, and potential vegetation properties."],["Most datasets are based on machine learning predictions and statistical derivations from sources like MODIS, SM2RAIN-ASCAT, and global soil profiles."],["The OpenLandMap datasets offer valuable resources for environmental monitoring, agricultural planning, and earth science research."],["Antarctica is excluded from most datasets."]]],[]]