-
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
이 데이터 세트는 2001~2022년의 전 세계 나무 덮개 손실의 주요 원인을 1km 해상도로 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
이 데이터 세트는 2001~2023년 전 세계의 1km 해상도에서 나무 덮개 손실의 주요 원인을 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
이 데이터 세트는 2001~2024년 전 세계의 1km 해상도에서 나무 덮개 손실의 주요 원인을 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon