Land & Carbon Lab

2021년 세계자원연구소와 베이조스 지구 기금이 설립한 Land and Carbon Lab은 정부, 기업, 지역사회가 지속 가능한 환경을 위한 솔루션을 제공할 수 있도록 지리 공간 모니터링의 혁신을 개발합니다. 2014년 세계자원연구소(WRI)가 이끄는 파트너 컨소시엄에 의해 설립된 Global Forest Watch는 산림의 현재 상태와 최근 산림 변화에 관한 데이터에 대한 개방형 액세스를 제공하는 산림 모니터링 이니셔티브입니다.

• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0

  이 데이터 세트는 2001~2022년의 전 세계 트리 캐노피 손실의 주요 원인을 1km 해상도로 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 2017년부터 2021년까지 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 전역 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 2001~2023년의 전 세계 트리 캐노피 손실의 주요 원인을 1km 해상도로 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 2017년부터 2021년까지 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 전역 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 트리 캐노피 손실의 주요 원인을 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 2017년부터 2021년까지 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 전역 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2025 v1.3

  이 데이터 세트는 2001~2025년의 전 세계 트리 캐노피 손실의 주요 원인을 1km 해상도로 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 2017년부터 2021년까지 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 전역 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon