Nature Trace ist eine wachsende Suite von Geodaten-Layern aus KI-Modellen der nächsten Generation, die von Google DeepMind und Google Research-Team entwickelt wurden, um Umgebungen zu verstehen, die die Natur unterstützen können.
-
Farmscapes 2020
Das Dataset „Farmscapes 2020“ enthält hochauflösende (25 cm) Wahrscheinlichkeitskarten für drei wichtige naturnahe Elemente in den landwirtschaftlichen Gebieten Englands: Hecken, Wälder und Steinmauern. Dieses Dataset wurde in Zusammenarbeit mit dem Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery entwickelt und dient als Grundlage für Anwendungen wie… biodiversity climate conservation ecological-connectivity forest landuse-landcover -
Farmscapes 2020 (vektorisiert)
Dies ist die vektorisierte Version des Farmscapes 2020-Raster-Datasets. Es enthält Polygongeometrien, die naturnahe Landschaftselemente im kleinen Maßstab (insbesondere Hecken, Wälder und Steinmauern) in den landwirtschaftlichen Gebieten Englands darstellen. Dieses Dataset wurde in Zusammenarbeit mit dem Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery entwickelt, um… biodiversity climate conservation ecological-connectivity forest landuse-landcover -
Forest Typology (ForTy) 2020, Version 1.0
Das Dataset „Forest Typology (ForTy)“, Version 1, besteht aus einer globalen Wahrscheinlichkeitskarte pro Klasse mit einer Auflösung von 10 m, die alle Landflächen zwischen 65° südlicher und 84° nördlicher Breite für das Jahr 2020 abdeckt. Die Typologie mit sechs Klassen entspricht den Definitionen der FAO und der EU-Entwaldungsverordnung (EUDR): Klasse 1… alphaearth-derived biodiversity climate conservation deforestation eudr -
Natural Forests of the World 2020
„Natural Forests of the World 2020“ bietet eine globale Karte der Wahrscheinlichkeit natürlicher Wälder für das Jahr 2020 mit einer Auflösung von 10 Metern. Sie wurde entwickelt, um Initiativen wie die EU-Entwaldungsverordnung (EUDR) und andere Bemühungen zum Schutz und zur Überwachung von Wäldern zu unterstützen. Die Karte… biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
Artenverteilung, Säugetiere in Australien
Diese von Google in Zusammenarbeit mit QCIF und EcoCommons entwickelten Ausgaben des Artenverteilungsmodells stellen Schätzungen der relativen Wahrscheinlichkeit des Vorkommens von Arten dar.Höhere Werte deuten auf eine höhere Wahrscheinlichkeit hin, dass die Art an einem bestimmten Ort für eine bestimmte Erhebungsmethodik und eine bestimmte Erhebung erkannt wird. alphaearth-derived biodiversity conservation ecosystems nature-trace publisher-dataset