Coffee Probability model 2025a

projects/forestdatapartnership/assets/coffee/model_2025a
معلومات

مجموعة البيانات هذه هي جزء من "كتالوج الناشرين"، ولا تديرها خدمة Google Earth Engine. يُرجى التواصل مع forestdatapartnership@googlegroups.com للإبلاغ عن الأخطاء أو عرض المزيد من مجموعات البيانات من "كتالوج شراكة بيانات الغابات". مزيد من المعلومات عن مجموعات بيانات الناشرين

مالك الكتالوج
شراكة بيانات الغابات
مدى توفّر مجموعة البيانات
2020-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T23:59:59Z
الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("projects/forestdatapartnership/assets/coffee/model_2025a")
العلامات
agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership landuse plantation pre-review publisher-dataset
قهوة

الوصف

ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل النظراء بعد. يُرجى الاطّلاع على ملف README على GitHub للحصول على مزيد من المعلومات.

توفر مجموعة الصور هذه احتمالاً مقدَّرًا لكل بكسل بأنّ المنطقة الأساسية تشغلها السلعة. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها باستخدام نموذج تعلُّم الآلة. لمزيد من التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على المستندات الفنية في مستودع Forest Data Partnership على Github.

الغرض الأساسي من جمع هذه الصور هو دعم مهمة شراكة بيانات الغابات التي تهدف إلى وقف فقدان الغابات وعكسه بسبب إنتاج السلع الأساسية، وذلك من خلال تحسين المراقبة العالمية وتتبُّع سلسلة الإمداد وعمليات الاستعادة بشكل تعاوني.

تغطي مجموعة البيانات هذه حاليًا البلدان التالية: البرازيل وفيتنام وإندونيسيا وكولومبيا وإثيوبيا وأوغندا وهندوراس وبيرو ونيكاراغوا والسلفادور.

من المفترض أن يتطوّر منتج بيانات المجتمع هذا بمرور الوقت، وذلك مع توفّر المزيد من البيانات من المجتمع وتحسُّن النموذج المستخدَم لإنتاج الخرائط بشكل مستمر. إذا أردت تقديم ملاحظات عامة أو مجموعات بيانات إضافية لتحسين هذه الطبقات، يُرجى التواصل معنا من خلال هذا النموذج.

القيود: تقتصر مخرجات النموذج على البلدان المحدّدة كمركّبات سنوية للعامين 2020 و2023. لا يتم تمثيل جميع مناطق الناتج بشكل جيد من خلال بيانات التدريب. يتم عرض الدقة بشكل مجمّع، وستختلف جغرافيًا حسب الحدود التي يختارها المستخدم. قد تظهر بشكل مرئي في احتمالات النتائج أخطاء في بيانات أجهزة الاستشعار استنادًا إلى توفّر البيانات أو عدم التساوي على طول المسار أو الغيوم، وقد تؤدي إلى حدوث أخطاء في التصنيف عند بعض الحدود.

يُرجى العِلم أنّ مجموعة البيانات هذه تتضمّن بنود استخدام منفصلة للمستخدمين التجاريين في Earth Engine. يُرجى الاطّلاع على علامة التبويب "بنود الاستخدام" لمعرفة التفاصيل.

النطاقات

النطاقات

حجم البكسل: 10 أمتار (جميع النطاقات)

الاسم الحد الأدنى الحد الأقصى حجم البكسل الوصف
probability 0 1 ‫10 أمتار

احتمالية أن تتضمّن وحدة البكسل أشجار قهوة في السنة المحدّدة

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

بالنسبة إلى المستخدمين غير التجاريين لـ Earth Engine، يخضع استخدام مجموعة البيانات لترخيص CC-BY 4.0 NC ويتطلّب الإشارة إلى المصدر على النحو التالي: "تم إنتاجه بواسطة Google في إطار "شراكة بيانات الغابات".

يخضع الاستخدام التجاري لمجموعة البيانات لبنود الاستخدام التجاري لمجموعات بيانات "شراكة بيانات الغابات".

تتضمّن بيانات معدَّلة من "كوبرنيكوس سنتينل" [من 2015 إلى الآن]. يُرجى الاطّلاع على إشعار Sentinel Data القانوني.

الاقتباسات

المراجع

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

Map.setCenter(-88.84, 14.57, 12);

var collection = ee.ImageCollection(
  'projects/forestdatapartnership/assets/coffee/model_2025a');

var coffee2020 = collection.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31').mosaic().gt(0.95);
Map.addLayer(
  coffee2020.selfMask(), {min: 0.5, max: 1, palette: 'white,brown'}, 'coffee 2020');

var coffee2023 = collection.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31').mosaic().gt(0.95);
Map.addLayer(
  coffee2023.selfMask(), {min: 0.5, max: 1, palette: 'white,green'}, 'coffee 2023');
فتح في "أداة تعديل الرموز"
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل النظراء بعد. يُرجى الاطّلاع على ملف GitHub README هذا للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالاً مقدَّرًا لكل بكسل بأنّ المنطقة الأساسية مشغولة بالسلعة. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها بواسطة نموذج تعلُّم آلة. لـ …
projects/forestdatapartnership/assets/coffee/model_2025a, agriculture,biodiversity,conservation,crop,eudr,forestdatapartnership,landuse,plantation,pre-review,publisher-dataset
2020-01-01T00:00:00Z/2023-12-31T23:59:59Z
‎-90 -180 90 180
Google Earth Engine