ESA WorldCover 10m v100

ESA/WorldCover/v100
Dataset-Verfügbarkeit
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
Ersteller des Datasets
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100")
Tags
esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived

Beschreibung

Das Produkt „WorldCover 10 m 2020“ der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) bietet eine globale Karte der Landbedeckung für 2020 mit einer Auflösung von 10 m auf Basis von Sentinel-1- und Sentinel-2-Daten. Das WorldCover-Produkt ist in 11 Landbedeckungsklassen unterteilt und wurde im Rahmen des ESA WorldCover-Projekts erstellt, das Teil des 5. Erdbeobachtungsprogramms (EOEP-5) der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) ist.

Siehe auch:

Bänder

Bänder

Pixelgröße: 10 Meter (alle Bänder)

Name Pixelgröße Beschreibung
Map 10 Meter

Bodenbedeckungsklasse

Klassentabelle für Karten

Wert Farbe Beschreibung
10 #006400

Baumbestand

20 #ffbb22

Shrubland

30 #ffff4c

Wiese

40 #f096ff

Ackerland

50 #fa0000

Aufgebaut

60 #b4b4b4

Karge / spärliche Vegetation

70 #f0f0f0

Schnee und Eis

80 #0064c8

Dauerhafte Gewässer

90 #0096a0

Krautiges Feuchtgebiet

95 #00cf75

Mangroven

100 #fae6a0

Moos und Flechten

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

CC-BY-4.0

Zitate

Quellenangaben:
  • Zanaga, D., Van De Kerchove, R., De Keersmaecker, W., Souverijns, N., Brockmann, C., Quast, R., Wevers, J., Grosu, A., Paccini, A., Vergnaud, S., Cartus, O., Santoro, M., Fritz, S., Georgieva, I., Lesiv, M., Carter, S., Herold, M., Li, Linlin, Tsendbazar, N.E., Ramoino, F., Arino, O., 2021. ESA WorldCover 10 m 2020 v100. (doi:10.5281/zenodo.5571936)

Die Earth Engine nutzen

Code-Editor (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first();

var visualization = {
  bands: ['Map'],
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Landcover');

Python einrichten

Weitere Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite Python-Umgebung.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first()

visualization = {
    'bands': ['Map'],
}

m = geemap.Map()
m.center_object(dataset)
m.add_layer(dataset, visualization, 'Landcover')
m
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