Catálogos de dados do editor

Os catálogos de dados do editor são selecionados pelo editor do conjunto de dados para uso pela comunidade do Google Earth Engine e compartilhados publicamente usando o Earth Engine. O Google não seleciona esses catálogos e não é responsável por eles, incluindo se eles vão continuar disponíveis ou se o conteúdo deles é preciso e atualizado. Confira os critérios de qualificação para adicionar novos catálogos de editores.

1 conjunto de dados

A BirdLife International é uma parceria global de organizações não governamentais que busca preservar as aves e seus habitats. As prioridades da BirdLife International incluem evitar a extinção de espécies de aves, identificar e proteger locais importantes para aves, manter e restaurar habitats importantes para aves e capacitar conservacionistas em todo o mundo.

1 conjunto de dados

Conjunto de dados consistentes em todo o país e rigorosamente validados que descrevem vários atributos das florestas canadenses. Esses conjuntos de dados de alta qualidade foram desenvolvidos pela equipe de sensoriamento remoto do Laurentian Forestry Centre do Canadian Forest Service, Natural Resources Canada.

6 conjuntos de dados

Essa prévia pública crescente é derivada de dados coletados pelo MethaneSAT e pelo MethaneAIR após maio de 2024. Lançado em órbita em 4 de março de 2024, MethaneSAT é o primeiro satélite desenvolvido e financiado por uma organização ambiental sem fins lucrativos. Ele é o único satélite de detecção de metano que tem uma visão geral, medindo as emissões de metano de milhões de pequenas fontes em todo o mundo que são uma grande parte do problema. Ele tem um propósito: acelerar as reduções nas emissões de metano o mais rápido possível para que possamos desacelerar o aquecimento global. Durante nossa prévia pública, os dados do MethaneSAT estão disponíveis sem custo financeiro mediante solicitação para que empresas, governos e defensores possam acelerar os cortes de emissões, acompanhar o progresso e responsabilizar os poluidores. A MethaneSAT LLC é uma subsidiária integral do Environmental Defense Fund.

Os usuários que quiserem fazer o download dos dados diretamente em vez de explorar pelo Earth Engine podem fazer isso pelo Google Cloud Platform, em que temos os mesmos conjuntos de dados subjacentes disponíveis.

Você precisará solicitar o uso desses dados para acessar o Google Earth Engine e o Google Cloud Platform usando este formulário. Consulte os Termos de Uso do conjunto de dados para mais informações.

9 conjuntos de dados

A Parceria de dados florestais fortalece a colaboração e a aplicação no monitoramento global do desmatamento causado por commodities, da degradação florestal e dos esforços de restauração em todo o mundo.

5 conjuntos de dados

O Land & Carbon Lab, organizado pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Bezos Earth Fund, estabeleceu o consórcio de pesquisa Global Pasture Watch. O consórcio, formado por especialistas em monitoramento geoespacial, aprendizado de máquina, ecologia e agricultura de algumas das principais instituições de pesquisa do mundo, está desenvolvendo produtos globais para pastagens e pecuária no século XXI.

4 conjuntos de dados

O Land and Carbon Lab, fundado pelo World Resources Institute e pelo Bezos Earth Fund em 2021, desenvolve avanços no monitoramento geoespacial para ajudar governos, empresas e comunidades a criar soluções para paisagens sustentáveis. O Global Forest Watch, criado em 2014 por um consórcio de parceiros liderado pelo World Resources Institute, é uma iniciativa de monitoramento florestal que oferece acesso aberto a dados sobre o status atual das florestas e as mudanças recentes.

1 conjunto de dados

O Laboratório de Hidrologia em Grande Escala é especializado em avançar a pesquisa global e regional do ciclo da água, sintetizando observações da Terra de várias fontes com modelagem baseada em processos. Somos amplamente reconhecidos pelo modelo de Penman-Monteith-Leuning (PML, na sigla em inglês) e pelos produtos de evapotranspiração (ET, na sigla em inglês) e produtividade primária bruta (GPP, na sigla em inglês) de alta precisão e longo prazo.

Ao integrar sensoriamento remoto, aprendizado de máquina e modelagem de processos de superfície, nosso objetivo é fornecer infraestrutura de dados essencial para monitorar o acoplamento água-carbono e entender os impactos das mudanças climáticas em escala global.

3 conjuntos de dados

universidades e empresas de tecnologia focadas no desenvolvimento de mapas anuais de uso e cobertura da terra para o Brasil e outros países usando imagens de satélite e aprendizado de máquina.

O projeto promove a transparência, o rigor científico e o acesso aberto a dados ambientais para monitorar as mudanças no uso da terra ao longo do tempo.

6 conjuntos de dados

A National Ecological Observatory Network (NEON) da National Science Foundation dos EUA é uma instalação de observação em escala continental operada pela Battelle e projetada para coletar dados ecológicos de acesso aberto de longo prazo para entender melhor como os ecossistemas dos EUA estão mudando.

Além dos produtos de dados in situ, o NEON fornece dados de sensoriamento remoto aéreo de alta resolução em 81 locais de campo terrestres e aquáticos nos Estados Unidos e em Porto Rico para pesquisa e monitoramento ecológicos.

3 conjuntos de dados

O Nature Trace é um pacote crescente de camadas geoespaciais de modelos de IA de última geração desenvolvidos pelo Google DeepMind e pelo Google Research para entender ambientes que podem sustentar a natureza.

14 conjuntos de dados

O OpenET fornece dados baseados em satélite sobre a quantidade total de água transferida da superfície terrestre para a atmosfera pelo processo de evapotranspiração (ET). A OpenET usa métodos comprovados e baseados em ciência para produzir dados de ET na escala de campo (30 m x 30 m) usando uma abordagem de conjunto multimodelos, combinando resultados de vários modelos de ET independentes e revisados por pares (METRIC, geeSEBAL, DisALEXI, SSEBop, PT-JPL, SIMS). Cada modelo se baseia em décadas de pesquisa científica e usa entradas com imagens de satélite, dados meteorológicos e informações sobre a superfície terrestre.

1 conjunto de dados

A Overture Maps Foundation é um esforço colaborativo para desenvolver dados de mapas abertos interoperáveis. A fundação produz dados de mapas abertos que contêm quase 4, 2 bilhões de recursos organizados em seis temas: endereços, base, edifícios, divisões, lugares e transporte.

Os dados são lançados mensalmente e estão disponíveis como arquivos GeoParquet nativos da nuvem. Os dados da Overture podem ser acessados no Google BigQuery como parte do Programa de conjuntos de dados públicos do Google Cloud, com os dados listados e mantidos pelo CARTO.

1 conjunto de dados

Oya é um conjunto de dados de estimativa de precipitação quase global e de alta resolução derivado de observações de satélites geoestacionários (GEO).

3 conjuntos de dados

para que empresas, governos, pesquisadores e jornalistas entendam o mundo físico e tomem medidas.

Pela Iniciativa Internacional de Clima e Florestas da Noruega (NICFI, na sigla em inglês), os usuários agora podem acessar os mosaicos de alta resolução e prontos para análise dos trópicos do mundo da Planet para ajudar a reduzir e reverter a perda de florestas tropicais, combater as mudanças climáticas, conservar a biodiversidade e facilitar o desenvolvimento sustentável para usos não comerciais.

21 conjuntos de dados

O Malaria Atlas Project (MAP) tem como objetivo disseminar informações geográficas sem custo financeiro, precisas e atualizadas sobre a malária e tópicos associados.

1 conjunto de dados

O USDA Forest Service oferece um conjunto de dados nacionais para monitorar a saúde e a diversidade de florestas, pastagens e paisagens ao redor dos Estados Unidos.

Esses conjuntos de dados oferecem uma ampla variedade de aplicações para parceiros federais, estaduais e privados, a fim de apoiar o uso e o gerenciamento sustentáveis de recursos naturais e usos da terra para atender a diversas necessidades públicas.

4 conjuntos de dados

O WeatherNext é um pacote crescente de modelos de IA de previsão do tempo de última geração desenvolvidos pelo Google.