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
- Produzido pelo Google para a Forest Data Partnership
- Tags
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: 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 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 visíveis 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 seringueiras 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
Forest Data Partnership. 2025. Modelos da comunidade 2025a. On-line
Explore 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');