Land & Carbon Lab

土地和碳實驗室由世界資源機構和貝佐斯地球基金於 2021 年成立，致力於開發地理空間監控技術的重大突破，協助政府、企業和社群為永續景觀提供解決方案。全球森林觀察是由世界資源研究所領導的合作夥伴聯盟於 2014 年成立，這項森林監測計畫提供開放存取權，可查看森林現況和近期變化的資料。

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

  這項資料集以 1 公里解析度，繪製 2001 年至 2022 年全球樹蔭面積減少的主要原因。這項資料由世界資源研究所 (WRI) 和 Google DeepMind 製作，採用全球類神經網路模型 (ResNet) 開發，並根據收集的一組樣本進行訓練。

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• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1

  這項資料集以 1 公里解析度，繪製 2001 年至 2023 年全球樹蔭減少的主要原因。這項資料由世界資源研究所 (WRI) 和 Google DeepMind 製作，採用全球類神經網路模型 (ResNet) 開發，並根據收集的一組樣本進行訓練。

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• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2

  這項資料集以 1 公里解析度，繪製 2001 年至 2024 年全球樹蔭減少的主要原因。這項資料由世界資源研究所 (WRI) 和 Google DeepMind 製作，採用全球類神經網路模型 (ResNet) 開發，並根據收集的一組樣本進行訓練。

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

  這項資料集以 1 公里解析度，繪製 2001 年至 2025 年全球樹蔭減少的主要原因。這項資料由世界資源研究所 (WRI) 和 Google DeepMind 製作，採用全球類神經網路模型 (ResNet) 開發，並根據收集的一組樣本進行訓練。

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