- ความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูล
- 2001-01-01T00:00:00Z–2002-01-01T00:00:00Z
- ผู้ผลิตชุดข้อมูล
- EnvirometriX Ltd
- แท็ก
คำอธิบาย
ย่านความถี่
ขนาดพิกเซล
1,000 เมตร
ย่านความถี่
| ชื่อ | หน่วย | ต่ำสุด | สูงสุด | ขนาดพิกเซล | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|---|---|
jan |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | FAPAR ที่เป็นไปได้รายเดือนในเดือนมกราคม |
feb |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | FAPAR รายเดือนที่เป็นไปได้ในเดือนกุมภาพันธ์ |
mar |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | มี.ค. FAPAR รายเดือนที่เป็นไปได้ |
apr |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | เม.ย. FAPAR รายเดือนที่เป็นไปได้ |
may |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | May Potential FAPAR monthly |
jun |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | FAPAR ที่อาจเกิดขึ้นในเดือนมิถุนายน |
jul |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | ก.ค. FAPAR ที่อาจเกิดขึ้นรายเดือน |
aug |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | FAPAR รายเดือนที่อาจเกิดขึ้นในเดือนสิงหาคม |
sep |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | Sep Potential FAPAR monthly |
oct |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | FAPAR รายเดือนที่เป็นไปได้ในเดือนตุลาคม |
nov |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | Nov Potential FAPAR monthly |
dec |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | Dec Potential FAPAR monthly |
annual |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | FAPAR รายเดือนที่เป็นไปได้ต่อปี |
annualdiff |
เศษส่วน | 0* | 220* | เมตร | ความแตกต่างของ FAPAR รายเดือนที่อาจเกิดขึ้นในแต่ละปี |
ข้อกำหนดในการใช้งาน
ข้อกำหนดในการใช้งาน
นี่คือสรุปที่มนุษย์อ่านได้ของสัญญาอนุญาต (และไม่ใช่สิ่งที่จะมาแทนที่สัญญาอนุญาต)
คุณมีอิสระที่จะทำสิ่งต่อไปนี้ แชร์ - คัดลอกและเผยแพร่เนื้อหาในสื่อหรือรูปแบบใดก็ได้ ดัดแปลง - รีมิกซ์ เปลี่ยนแปลง และสร้างโดยใช้เนื้อหาเพื่อวัตถุประสงค์ใดก็ได้ รวมถึงในเชิงพาณิชย์
ใบอนุญาตนี้ใช้ได้กับผลงานทางวัฒนธรรมเสรี ผู้อนุญาตไม่สามารถเพิกถอนอิสระเหล่านี้ได้ตราบใดที่คุณปฏิบัติตามข้อกำหนดของสัญญาอนุญาต
ภายใต้เงื่อนไขต่อไปนี้ การระบุแหล่งที่มา - คุณต้องให้เครดิตอย่างเหมาะสม ระบุลิงก์ไปยังสัญญาอนุญาต และระบุว่า มีการเปลี่ยนแปลงหรือไม่ คุณสามารถทำเช่นนั้นได้ในลักษณะที่สมเหตุสมผล แต่ต้องไม่ทำในลักษณะที่สื่อให้เห็นว่าผู้อนุญาตรับรองคุณหรือการใช้งานของคุณ
ShareAlike - หากคุณรีมิกซ์ ดัดแปลง หรือต่อยอดจากเนื้อหา คุณต้องเผยแพร่ผลงานของคุณภายใต้สัญญาอนุญาตเดียวกันกับต้นฉบับ
ไม่มีข้อจำกัดเพิ่มเติม - คุณต้องไม่ใช้ข้อกำหนดทางกฎหมายหรือมาตรการทางเทคโนโลยีที่ จำกัดไม่ให้ผู้อื่นทำสิ่งใดก็ตามที่ใบอนุญาตอนุญาต
การอ้างอิง
Hengl T, Walsh MG, Sanderman J, Wheeler I, Harrison SP, Prentice IC. (2018) Global Mapping of Potential Natural Vegetation: An Assessment of Machine Learning Algorithms for Estimating Land Potential PeerJ Preprints 10.7287/peerj.preprints.26811v5
DOI
สำรวจด้วย Earth Engine
ตัวแก้ไขโค้ด (JavaScript)
var dataset = ee.Image('OpenLandMap/PNV/PNV_FAPAR_PROBA-V_D/v01'); var visualization = { bands: ['jan'], min: 0.0, max: 220.0, palette: ['0000ff', '00ffff', 'ffff00', 'ff0000'] }; Map.centerObject(dataset); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Potential FAPAR monthly');