Этот набор данных является частью каталога издателей и не управляется Google Earth Engine. Для сообщений об ошибках обращайтесь по адресу forestdatapartnership@googlegroups.com или просмотрите другие наборы данных из каталога Forest Data Partnership. Узнайте больше о наборах данных издателей .
- Владелец каталога
- Партнерство по данным о лесах
- Доступность набора данных
- 2020-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T23:59:59Z
- Производитель наборов данных
- Создано компанией Google для организации Forest Data Partnership.
- Теги
- сельское хозяйство
Описание
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации в репозитории Forest Data Partnership на Github.
Основная цель этой коллекции изображений — поддержать миссию Партнерства по данным о лесах , которое стремится остановить и обратить вспять потерю лесов в результате товарного производства путем совместного совершенствования глобального мониторинга, отслеживания цепочек поставок и восстановления.
В настоящее время данный набор данных охватывает следующие страны: Индонезия, Малайзия, Таиланд, Нигерия, Колумбия, Бразилия, Кот-д'Ивуар, Гана, Эквадор и Гондурас.
Этот продукт, созданный на основе данных, предоставленных сообществом, будет развиваться со временем по мере поступления новых данных от сообщества и постоянного совершенствования модели, используемой для создания карт. Если вы хотите оставить общий отзыв или предложить дополнительные наборы данных для улучшения этих слоев, пожалуйста, свяжитесь с нами через эту форму .
Limitations: Model output is limited to selected countries as calendar year composites for 2020 and 2023. Not all regions of the output are well represented by training data. Accuracy is reported in aggregate, and will vary geographically and with user chosen thresholds. Sensor artifacts based on data availability, cross-track nonuniformity, or cloudiness may be visually apparent in output probabilities and result in classification errors at some thresholds.
Для получения более подробной информации ознакомьтесь с этим файлом README на GitHub .
Обратите внимание, что для коммерческих пользователей Earth Engine действуют отдельные условия использования данного набора данных. Подробную информацию см. на вкладке «Условия использования».
Разница между версиями 2025a и 2025b заключается в том, что версия 2025b основана на спутниковых данных AlphaEarth Foundation, что обеспечивает расширенное географическое и временное покрытие по сравнению с версией 2025a. Кроме того, версия 2025b включает дополнительные входные данные и усовершенствованный конвейер обработки входных данных. Следует отметить, что модель 2025a может показывать лучшие результаты в некоторых контекстах.
Группы
Группы
Размер пикселя: 10 метров (все диапазоны)
| Имя | Мин | Макс | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|---|---|
probability | 0 | 1 | 10 метров | Вероятность того, что пиксель содержит изображения пальм за данный год. |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
Для некоммерческих пользователей Earth Engine использование набора данных регулируется лицензией CC-BY 4.0 NC и требует указания следующего авторства: «Создано Google для Forest Data Partnership».
Коммерческое использование набора данных регулируется Условиями коммерческого использования наборов данных организации Forest Data Partnership .
Содержит измененные данные Copernicus Sentinel [2015 г. – настоящее время]. См. юридическое уведомление о данных Sentinel .
Цитаты
Партнерство по лесным данным. 2025. Модели взаимодействия с сообществом 2025a. Онлайн.
Исследуйте мир с помощью Earth Engine.
Редактор кода (JavaScript)
Map.setCenter(110, 0, 11); var collection = ee.ImageCollection( 'projects/forestdatapartnership/assets/palm/model_2025a'); var p2020 = collection.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31').mosaic(); Map.addLayer( p2020.selfMask(), {min: 0.5, max: 1, palette: 'white,blue'}, 'palm 2020'); var p2023 = collection.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31').mosaic(); Map.addLayer( p2023.selfMask(), {min: 0.5, max: 1, palette: 'white,green'}, 'palm 2023');