ESA WorldCover 10m v100

ESA/WorldCover/v100
Disponibilidade de conjuntos de dados
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
Provedor de conjunto de dados
Snippet do Earth Engine
ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100")
Tags
esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived

Descrição

O produto WorldCover 10 m 2020 da Agência Espacial Europeia (ESA) oferece um mapa global de cobertura da terra para 2020 com resolução de 10 m com base em dados do Sentinel-1 e do Sentinel-2. O produto WorldCover tem 11 classes de cobertura da terra e foi gerado no âmbito do projeto WorldCover da ESA, parte do 5º Programa de Envelopes de Observação da Terra (EOEP-5) da Agência Espacial Europeia.

Consulte também:

Bandas

Tamanho do pixel
10 metros

Bandas

Nome Tamanho do pixel Descrição
Map metros

Classe de cobertura da terra

Tabela de classes de mapa

Valor Cor Descrição
10 #006400

Cobertura vegetal

20 #ffbb22

Shrubland

30 #ffff4c

Pradaria

40 #f096ff

Cropland

50 #fa0000

Construída

60 #b4b4b4

Vegetação rala / escassa

70 #f0f0f0

Neve e gelo

80 #0064c8

Corpos d'água permanentes

90 #0096a0

Pântano herbáceo

95 #00cf75

Manguezais

100 #fae6a0

Musgo e líquen

Termos de Uso

Termos de Uso

CC-BY-4.0

Citações

Citações:
  • 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)

Explorar com o 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');

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python para informações sobre a API Python e como usar geemap para desenvolvimento interativo.

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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