Catalogues de données d'éditeur

Les catalogues de données d'éditeur sont organisés par l'éditeur de l'ensemble de données pour être utilisés par l'ensemble de la communauté Google Earth Engine et partagés publiquement à l'aide d'Earth Engine. Google ne sélectionne pas ces Catalogues et n'en est pas responsable, y compris en ce qui concerne leur disponibilité continue ou l'exactitude et l'actualité de leur contenu. Consultez les critères d'éligibilité pour ajouter de nouveaux catalogues d'éditeurs.

1 ensemble de données

BirdLife International est un partenariat mondial d'organisations non gouvernementales qui s'efforce de préserver les oiseaux et leurs habitats. Les priorités de BirdLife International incluent la prévention de l'extinction des espèces d'oiseaux, l'identification et la protection des sites importants pour les oiseaux, le maintien et la restauration des principaux habitats d'oiseaux, et l'autonomisation des écologistes du monde entier.

1 ensemble de données

Suite d'ensembles de données rigoureusement validés et cohérents à l'échelle nationale, décrivant plusieurs attributs des forêts canadiennes. Ces ensembles de données de haute qualité ont été développés par l'équipe de télédétection du Centre de foresterie des Laurentides du Service canadien des forêts, Ressources naturelles Canada.

6 ensembles de données

Cette version Preview publique en pleine expansion est basée sur les données collectées par MethaneSAT et MethaneAIR après mai 2024. Lancé en orbite le 4 mars 2024, MethaneSAT est le premier satellite développé et financé par une organisation environnementale à but non lucratif. Il s'agit du seul satellite de détection du méthane qui offre une vue d'ensemble, en mesurant les émissions de méthane provenant de millions de petites sources dans le monde, qui représentent une part importante du problème. Son objectif est d'accélérer la réduction des émissions de méthane le plus rapidement possible afin de ralentir le réchauffement climatique. Pendant notre aperçu public, les données MethaneSAT sont disponibles sans frais sur demande afin que les entreprises, les gouvernements et les organisations puissent accélérer la réduction des émissions, suivre les progrès et tenir les pollueurs responsables. MethaneSAT LLC est une filiale à 100 % de l'Environmental Defense Fund.

Les utilisateurs qui souhaitent télécharger directement les données plutôt que de les explorer dans Earth Engine peuvent le faire via Google Cloud Platform, où les mêmes ensembles de données sous-jacents sont disponibles.

Pour accéder à ces données sur Google Earth Engine et Google Cloud Platform, vous devez en faire la demande via ce formulaire. Pour en savoir plus, consultez les conditions d'utilisation de l'ensemble de données.

9 ensembles de données

Le Forest Data Partnership renforce la collaboration et l'application autour de la surveillance mondiale de la déforestation liée aux produits de base, de la dégradation des forêts et des efforts de restauration dans le monde entier.

5 ensembles de données

Le Land & Carbon Lab, mis en place par le World Resources Institute (WRI) et le Bezos Earth Fund, a créé le consortium de recherche Global Pasture Watch. Ce consortium, composé d'experts en surveillance géospatiale, en machine learning, en écologie et en agriculture issus de certains des plus grands instituts de recherche au monde, développe des produits mondiaux pour les prairies et le pâturage du bétail au XXIe siècle.

4 ensembles de données

Le Land and Carbon Lab, fondé en 2021 par le World Resources Institute et le Bezos Earth Fund, développe des innovations en matière de surveillance géospatiale pour aider les gouvernements, les entreprises et les communautés à trouver des solutions pour des paysages durables. Global Forest Watch, créé en 2014 par un consortium de partenaires dirigé par le World Resources Institute, est une initiative de surveillance des forêts qui offre un accès ouvert aux données sur l'état actuel des forêts et sur les changements récents.

1 ensemble de données

Le Large Scale Hydrology Lab est spécialisé dans l'avancement de la recherche sur le cycle de l'eau à l'échelle mondiale et régionale en synthétisant les observations de la Terre provenant de plusieurs sources avec la modélisation basée sur les processus. Nous sommes largement reconnus pour le modèle Penman-Monteith-Leuning (PML) et ses produits d'évapotranspiration (ET) et de productivité primaire brute (PPB) à long terme et de haute précision.

En intégrant la télédétection, le machine learning (apprentissage automatique) et la modélisation des processus de surface, notre objectif est de fournir une infrastructure de données essentielle pour surveiller le couplage eau-carbone et comprendre les impacts du changement climatique à l'échelle mondiale.

3 ensembles de données

universités et entreprises technologiques qui se consacrent au développement de cartes annuelles d'utilisation et de couverture des sols pour le Brésil et d'autres pays à l'aide de l'imagerie satellite et du machine learning.

Le projet promeut la transparence, la rigueur scientifique et l'accès ouvert aux données environnementales pour surveiller les changements d'utilisation des terres au fil du temps.

6 ensembles de données

Le National Ecological Observatory Network (NEON) de la National Science Foundation des États-Unis est une installation d'observation à l'échelle continentale exploitée par Battelle. Elle est conçue pour collecter des données écologiques en accès libre à long terme afin de mieux comprendre l'évolution des écosystèmes américains.

En plus des produits de données in situ, NEON fournit des données de télédétection aéroportées haute résolution répétées sur 81 sites terrestres et aquatiques aux États-Unis et à Porto Rico pour la recherche et la surveillance écologiques.

3 ensembles de données

Nature Trace est une suite croissante de couches géospatiales issues de modèles d'IA de nouvelle génération développés par Google DeepMind et Google Research pour comprendre les environnements qui peuvent favoriser la nature.

14 ensembles de données

OpenET fournit des données satellite sur la quantité totale d'eau transférée de la surface terrestre vers l'atmosphère par le processus d'évapotranspiration (ET). OpenET utilise des méthodes éprouvées et scientifiques pour produire des données ET à l'échelle des champs (30 m x 30 m) à l'aide d'une approche d'ensemble multi-modèles, combinant les résultats de plusieurs modèles ET indépendants et évalués par des pairs (METRIC, geeSEBAL, DisALEXI, SSEBop, PT-JPL, SIMS). Chaque modèle repose sur des décennies de recherche scientifique et utilise des entrées avec des images satellite, des données météorologiques et des informations sur la surface terrestre.

1 ensemble de données

Overture Maps Foundation est une initiative collaborative visant à développer des données cartographiques ouvertes et interopérables. La fondation produit des données cartographiques ouvertes contenant près de 4, 2 milliards d'entités organisées en six thèmes : adresses, base, bâtiments, divisions, lieux et transports.

Les données sont publiées tous les mois et sont disponibles sous forme de fichiers GeoParquet natifs du cloud. Les données Overture sont accessibles dans Google BigQuery dans le cadre du programme d'ensembles de données publics de Google Cloud. Elles sont listées et gérées par CARTO.

1 ensemble de données

Oya est un ensemble de données d'estimation des précipitations quasi mondiales et haute résolution, dérivé des observations de satellites géostationnaires (GEO).

3 ensembles de données

permettent aux entreprises, aux gouvernements, aux chercheurs et aux journalistes de comprendre le monde physique et d'agir.

Grâce à l'initiative internationale de la Norvège pour le climat et les forêts (NICFI), les utilisateurs peuvent désormais accéder aux mosaïques haute résolution de Planet, prêtes à être analysées, des régions tropicales du monde. Ils peuvent ainsi contribuer à réduire et à inverser la déforestation des forêts tropicales, à lutter contre le changement climatique, à préserver la biodiversité et à faciliter le développement durable à des fins non commerciales.

21 ensembles de données

Le Malaria Atlas Project (MAP) vise à diffuser des informations géographiques sans frais, précises et à jour sur le paludisme et les sujets associés.

1 ensemble de données

Le Service des forêts de l'USDA fournit une suite d'ensembles de données nationaux pour surveiller la santé et la diversité des forêts, des prairies et des paysages environnants aux États-Unis.

Ces ensembles de données offrent un large éventail d'applications aux partenaires fédéraux, étatiques et privés pour soutenir l'utilisation et la gestion durables des ressources naturelles et des utilisations des terres afin de répondre à divers besoins publics.

4 ensembles de données

WeatherNext est une suite croissante de modèles d'IA de prévisions météorologiques de nouvelle génération développés par Google.