SoilGrids基于约150000个用于训练的土壤剖面和一堆158个基于遥感的土壤协变量（主要来自MODIS土地产品，SRTM DEM衍生物、气候图像和全球地形和岩性图）用于拟合机器学习方法的集合随机森林和梯度，在R包中实现的增强和多项式逻辑回归，对七个标准深度（0、5、15、30、60、100和200 cm）的标准数值土壤特性（有机碳、体积密度、氮、阳离子交换量、pH值、土壤质地含量和粗碎屑）进行了预测。
文件命名：土壤属性+土壤深度，例如PH0-5.tif表示0-5cm深度土层的土壤pH值。
数据读取方式：可用Arcgis打开。
Tomislav Hengl. (2022). 中国西南地区250mSoilGrids（2016）. 长江上游科学数据中心,
[Hengl, T. (2022). 250mSoilGrids in Southwest China (2016). Upper Yangtze River Scientific Data Center,
]
(下载引用：
1. Hengl T, Mendes de Jesus J, Heuvelink GBM, Ruiperez Gonzalez M, Kilibarda M, Blagotić A, et al. (2017) SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning. PLoS ONE 12(2): e0169748. doi:10.1371/journal. pone.0169748( 查看 | Bibtex格式)
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