Cet ensemble de données fait partie d'un catalogue d'éditeurs et n'est pas géré par Google Earth Engine. Contactez forestdatapartnership@googlegroups.com pour signaler un bug ou consultez d'autres ensembles de données dans le catalogue Forest Data Partnership. En savoir plus sur les ensembles de données pour les éditeurs.
- Propriétaire du catalogue
- Forest Data Partnership
- Disponibilité de l'ensemble de données
- 2020-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T23:59:59Z
- Producteur de l'ensemble de données
- Produit par Google pour Forest Data Partnership
- Tags
Description
**Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore fait l'objet d'un examen par les pairs.
Pour en savoir plus, consultez ce fichier README GitHub.**
Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la matière première. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par un modèle de machine learning. Pour en savoir plus, consultez la documentation technique sur le dépôt Forest Data Partnership sur GitHub.
L'objectif principal de cette collection d'images est de soutenir la mission de Forest Data Partnership, qui vise à arrêter et à inverser la déforestation due à la production de matières premières en améliorant de manière collaborative la surveillance mondiale, le suivi de la chaîne d'approvisionnement et la restauration.
Cet ensemble de données couvre actuellement les pays suivants : Thaïlande, Indonésie, Vietnam, Côte d’Ivoire, Chine, Malaisie, Brésil, Mexique et Sri Lanka.
Ce produit de données communautaire est destiné à évoluer au fil du temps, à mesure que davantage de données sont mises à disposition par la communauté et que le modèle utilisé pour produire les cartes s'améliore en continu. Si vous souhaitez nous faire part de commentaires généraux ou nous fournir des ensembles de données supplémentaires pour améliorer ces calques, veuillez nous contacter via ce formulaire.
Limites : la sortie du modèle est limitée aux pays sélectionnés en tant que composites d'année civile pour 2020 et 2023. Toutes les régions de la sortie ne sont pas bien représentées par les données d'entraînement. La précision est agrégée et varie géographiquement et en fonction des seuils choisis par l'utilisateur. Les artefacts de capteur basés sur la disponibilité des données, la non-uniformité entre les pistes ou la nébulosité peuvent être visuellement apparents dans les probabilités de sortie et entraîner des erreurs de classification à certains seuils.
Notez que cet ensemble de données est soumis à des conditions d'utilisation distinctes pour les utilisateurs commerciaux d'Earth Engine. Pour en savoir plus, consultez l'onglet "Conditions d'utilisation".
La différence entre les versions 2025a et 2025b est que la version 2025b est basée sur les embeddings de satellite AlphaEarth Foundations, ce qui permet une couverture géographique et temporelle plus large que la version 2025a. De plus, la version 2025b inclut des données d'entrée supplémentaires et un pipeline de traitement des données d'entrée plus évolué. Notez que le modèle 2025a peut être plus performant dans certains contextes.
Bandes
Bandes
Taille des pixels : 10 mètres (toutes les bandes)
| Nom | Min | Max | Taille des pixels | Description |
|---|---|---|---|---|
probability |
0 | 1 | 10 mètres | Probabilité que le pixel inclue des hévéas pour l'année donnée. |
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
Pour les utilisateurs à usage non commercial d'Earth Engine, l'utilisation de l'ensemble de données est soumise à la licence CC-BY 4.0 NC et nécessite l'attribution suivante : "Produit par Google pour Forest Data Partnership".
L'utilisation commerciale de l'ensemble de données est soumise aux conditions d'utilisation commerciales des ensembles de données Forest Data Partnership.
Contient des données Sentinel Copernicus modifiées [2015 à aujourd'hui]. Consultez les mentions légales concernant les données Sentinel.
Citations
Forest Data Partnership. 2025. Modèles communautaires 2025a. En ligne
Explorer avec Earth Engine
Éditeur de code (JavaScript)
Map.setCenter(106.48584, 11.17099, 11); var collection = ee.ImageCollection( 'projects/forestdatapartnership/assets/rubber/model_2025a'); var r2020 = collection.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31').mosaic(); Map.addLayer( r2020.selfMask(), {min: 0.5, max: 1, palette: 'white,blue'}, 'rubber 2020'); var r2023 = collection.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31').mosaic(); Map.addLayer( r2023.selfMask(), {min: 0.5, max: 1, palette: 'white,green'}, 'rubber 2023');