
- Disponibilité des ensembles de données
- 2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
- Fournisseur de l'ensemble de données
- Consortium ESA WorldCover
- Tags
Description
Le produit WorldCover 10 m 2020 de l'Agence spatiale européenne (ESA) fournit une carte mondiale de la couverture terrestre pour 2020 à une résolution de 10 mètres, basée sur les données Sentinel-1 et Sentinel-2. Le produit WorldCover comprend 11 classes de couverture terrestre et a été généré dans le cadre du projet ESA WorldCover, qui fait partie du 5e programme d'enveloppe d'observation de la Terre (EOEP-5) de l'Agence spatiale européenne.
Voir également :
Bracelets
Taille des pixels
10 mètres
Bandes de fréquences
Nom | Taille des pixels | Description |
---|---|---|
Map |
mètres | Classe de couverture terrestre |
Tableau des classes de mappage
Valeur | Couleur | Description |
---|---|---|
10 | #006400 | Couvert forestier |
20 | #ffbb22 | Shrubland |
30 | #ffff4c | Prairie |
40 | #f096ff | Terres cultivées |
50 | #fa0000 | Accumulation |
60 | #b4b4b4 | Végétation clairsemée / nue |
70 | #f0f0f0 | Neige et glace |
80 | #0064c8 | Plans d'eau permanents |
90 | #0096a0 | Zone humide herbacée |
95 | #00cf75 | Mangroves |
100 | #fae6a0 | Mousse et lichen |
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
Citations
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)
Explorer avec Earth Engine
Éditeur de code (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