Rubber Tree Probability model 2025a

projects/forestdatapartnership/assets/rubber/model_2025a
informações

Este 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 ver mais conjuntos de dados no catálogo da Forest Data Partnership. Saiba mais sobre os conjuntos de dados do publisher.

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

Descrição

Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão 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 uma 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.

O objetivo principal dessa coleção de imagens é apoiar a missão da Parceria de Dados Florestais (em inglês), que visa interromper e reverter a perda de florestas causada pela produção de commodities, melhorando de forma colaborativa o monitoramento global, o rastreamento da cadeia de suprimentos e a restauração.

No momento, esse conjunto de dados abrange os seguintes países: Tailândia, Indonésia, Vietnã, Costa do Marfim, China, Malásia, Brasil, México e Sri Lanka.

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

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

Bandas

Tamanho do pixel
10 metros

Bandas

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

Probabilidade de o pixel incluir seringueiras no 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".

Para uso comercial do conjunto de dados, solicite acesso usando este formulário. O acesso será concedido ou negado caso a caso. O uso comercial do conjunto de dados está sujeito aos Termos de Uso Comerciais dos Conjuntos de Dados da Parceria de Dados Florestais.

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

Citações

Citações:
  • Parceria de dados florestais. 2025. Modelos da comunidade 2025a. On-line

Explorar com o Earth Engine

Editor de código (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');
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