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文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取总碳，预测平均值和标准偏差数据集

Total carbon at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean and standard deviation.Pixel values must be back-transformed with exp(x/10)-1.In areas of dense jungle (generally over central Afri....

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取总碳，预测平均值和标准偏差数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——MACAv2-METDATA 数据集涵盖美国本土的 20 个全球气候模型的集合

The MACAv2-METDATA dataset is a collection of 20 global climate models covering the conterminous USA. The Multivariate Adaptive Constructed Analogs (MACA) method is a statistical downscaling method w....

Google Earth Engine ——MACAv2-METDATA 数据集涵盖美国本土的 20 个全球气候模型的集合
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——MACAv2-METDATA 月度数据集涵盖美国本土的 20 个全球气候模型(GCM) 的集合1900-2099年

MACAv2-METDATA Monthly Summaries: University of Idaho, Multivariate Adaptive Constructed Analogs Applied to Global Climate ModelsThe MACAv2-METDATA dataset is a collection of 20 global climate models....

Google Earth Engine ——MACAv2-METDATA 月度数据集涵盖美国本土的 20 个全球气候模型(GCM) 的集合1900-2099年
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米时的体积密度 ＜2 毫米分数，预测平均值和标准偏差数据集

Bulk density, <2mm fraction at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean and standard deviation.Pixel values must be back-transformed with x/100.In areas of dense jungle (generally over ....

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米时的体积密度 ＜2 毫米分数，预测平均值和标准偏差数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲0-200 厘米深度的基岩深度，预测平均值和标准偏差数据集

iSDAsoil Depth to BedrockDepth to bedrock at 0-200 cm depth, predicted mean and standard deviation.Due to the potential cropland mask that was used for generating the data, many areas of exposed rock....

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲0-200 厘米深度的基岩深度，预测平均值和标准偏差数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤地表0-20 厘米和 20-50 厘米土壤深度处的可提取铝，预测平均值和标准偏差数据集

iSDAsoil extractable AluminiumExtractable aluminium at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean and standard deviation.Pixel values must be back-transformed with exp(x/10)-1.Soil property ....

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤地表0-20 厘米和 20-50 厘米土壤深度处的可提取铝，预测平均值和标准偏差数据集
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Google Earth Engine ——1979-2020年帕尔默干旱严重程度指数PDSI数据集每月三次提供高空间分辨率（约 4 公里）

PDSI: University of Idaho Palmer Drought Severity Index帕尔默干旱严重程度指数数据集每月三次提供高空间分辨率（约 4 公里）估计值，该估计值是对 1979 年至今美国本土广泛使用的综合供水和需求异常的衡量标准。 PDSI 是使用从 Abatzoglou (2013) 的网格气象数据集得出的降水和潜在蒸散量计算的。使用参考草表面的 Penman....

Google Earth Engine ——1979-2020年帕尔默干旱严重程度指数PDSI数据集每月三次提供高空间分辨率（约 4 公里）
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Google Earth Engine ——1958-2020年TerraClimate 全球陆地表面每月气候和气候水平衡的数据集

TerraClimate: Monthly Climate and Climatic Water Balance for Global Terrestrial Surfaces, University of IdahoTerraClimate is a dataset of monthly climate and climatic water balance for global terrest....

Google Earth Engine ——1958-2020年TerraClimate 全球陆地表面每月气候和气候水平衡的数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在土壤深度 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取锌，预测平均值和标准偏差数据

Extractable zinc at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean and standard deviation.Pixel values must be back-transformed with exp(x/10)-1.In areas of dense jungle (generally over central ....

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在土壤深度 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取锌，预测平均值和标准偏差数据
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——LANDSAT/LC08/C01/T1_ANNUAL_NDVI数据集

This dataset is the atmospherically corrected surface reflectance from the Landsat 8 OLI/TIRS sensors. These images contain 5 visible and near-infrared (VNIR) bands and 2 short-wave infrared (SWIR) b....

Google Earth Engine ——LANDSAT/LC08/C01/T1_ANNUAL_NDVI数据集

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