ESA WorldCover 10m v100

ESA/WorldCover/v100
Disponibilidad del conjunto de datos
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
Proveedor de conjuntos de datos
Fragmento de Earth Engine
ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100")
Etiquetas
esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived

Descripción

El producto WorldCover 10 m 2020 de la Agencia Espacial Europea (ESA) proporciona un mapa global de la cobertura terrestre para el año 2020 con una resolución de 10 m basado en datos de Sentinel-1 y Sentinel-2. El producto WorldCover incluye 11 clases de cobertura terrestre y se generó en el marco del proyecto WorldCover de la ESA, que forma parte del 5º Programa de Envolvente de Observación de la Tierra (EOEP-5) de la Agencia Espacial Europea.

Consulta lo siguiente:

Bandas

Tamaño de píxel
10 metros

Bandas

Nombre Tamaño de los píxeles Descripción
Map metros

Clase de cobertura terrestre

Tabla de clases del mapa

Valor Color Descripción
10 #006400

Cobertura arbórea

20 #ffbb22

Shrubland

30 #ffff4c

Pradera

40 #f096ff

Tierras de cultivo

50 #fa0000

Acumulación

60 #b4b4b4

Vegetación escasa o nula

70 #f0f0f0

Nieve y hielo

80 #0064c8

Cuerpos de agua permanentes

90 #0096a0

Humedal herbáceo

95 #00cf75

Manglares

100 #fae6a0

Musgo y líquenes

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

CC-BY-4.0

Citas

Citas:
  • 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)

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Editor de código (JavaScript)

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

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

Map.centerObject(dataset);

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

Configuración de Python

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

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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