Coffee Probability model 2025a

projects/forestdatapartnership/assets/coffee/model_2025a
informações

Esse conjunto de dados faz parte de um catálogo de editores e não é gerenciado pelo Google Earth Engine. Entre em contato com forestdatapartnership@googlegroups.com para informar bugs ou conferir mais conjuntos de dados do catálogo da Forest Data Partnership (link em inglês). Saiba mais sobre os conjuntos de dados do editor.

Proprietário do catálogo
Forest Data Partnership
Disponibilidade do conjunto de dados
2020-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T23:59:59Z
Produtor do conjunto de dados
Snippet do Earth Engine
ee.ImageCollection("projects/forestdatapartnership/assets/coffee/model_2025a")
Tags
agriculture biodiversity coffee conservation crop eudr forestdatapartnership landuse plantation pre-review publisher-dataset

Descrição

**Observação: esse conjunto de dados ainda não foi revisado por pares.

Consulte este README do GitHub para mais informações.**

Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de machine learning. Para mais detalhes, consulte a documentação técnica no repositório da Forest Data Partnership no GitHub (link em inglês).

O objetivo principal desse acervo de imagens é apoiar a missão da Forest Data Partnership, que visa interromper e reverter a perda florestal causada pela produção de commodities, melhorando o monitoramento global, o rastreamento da cadeia de suprimentos e a restauração.

No momento, esse conjunto de dados abrange os seguintes países: Brasil, Vietnã, Indonésia, Colômbia, Etiópia, Uganda, Honduras, Peru, Nicarágua e El Salvador.

Esse produto de dados da comunidade foi criado para evoluir com o tempo, à medida que mais dados ficam disponíveis na comunidade e o modelo usado para produzir os mapas melhora continuamente. Se você quiser enviar feedback geral ou conjuntos de dados adicionais para melhorar essas camadas, entre em contato usando este formulário.

Limitações: a saída do modelo é limitada aos países selecionados como composições de ano civil para 2020 e 2023. Nem todas as regiões da saída são bem representadas pelos dados de treinamento. A precisão é informada de forma agregada e varia geograficamente e com os limites escolhidos pelo usuário. Artefatos de sensor com base na disponibilidade de dados, não uniformidade entre faixas ou nebulosidade podem ser visualmente aparentes nas probabilidades de saída e resultar em erros de classificação em alguns limites.

Esse conjunto de dados tem Termos de Uso separados para usuários comerciais do Earth Engine. Consulte a guia "Termos de Uso" para mais detalhes.

A diferença entre as versões 2025a e 2025b é que a versão 2025b é baseada em incorporações de satélite do AlphaEarth Foundations, o que permite uma cobertura geográfica e temporal expandida em relação à 2025a. Além disso, a versão 2025b inclui dados de entrada adicionais e um pipeline de processamento de dados de entrada evoluído. O modelo 2025a pode ter um desempenho melhor em alguns contextos.

Bandas

Bandas

Tamanho do pixel: 10 metros (todas as bandas)

Nome Mín. Máx. Tamanho do pixel Descrição
probability 0 1 10 metros

Probabilidade de que o pixel inclua cafeeiros para o ano especificado.

Termos de Uso

Termos de Uso

Para usuários não comerciais do Earth Engine, o uso do conjunto de dados está sujeito à licença CC-BY 4.0 NC e exige a seguinte atribuição: "Produzido pelo Google para a Forest Data Partnership".

O uso comercial do conjunto de dados está sujeito aos Termos de Uso comerciais dos conjuntos de dados da Forest Data Partnership.

Contém dados modificados do Copernicus Sentinel [2015 até o momento]. Consulte o Aviso legal de dados do Sentinel.

Citações

Citações:
  • Forest Data Partnership. 2025. Modelos da comunidade 2025a. On-line

Explore com o Earth Engine

Editor de código (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');
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