
- Disponibilidad del conjunto de datos
- 2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
- Proveedor de conjuntos de datos
- Consorcio de ESA WorldCover
- Etiquetas
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
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)
Explora con Earth Engine
Editor de código (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first(); var visualization = { bands: ['Map'], }; Map.centerObject(dataset); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Landcover');
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