Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Фактическое испарение для Австралии (CMRSET Landsat V2.2)
Этот набор данных обеспечивает точное фактическое испарение (AET или ETa) для Австралии с использованием алгоритма CMRSET. Диапазон AET (названный 'ETa') содержит среднесуточное значение из модели CMRSET для всех безоблачных наблюдений Landsat в этом месяце (обозначается значением 3 в данных AET …
Начиная с 2009 года, группа по наблюдению за Землей Научно-технологического отделения (STB) Министерства сельского хозяйства и агропродовольствия Канады (AAFC) начала процесс создания ежегодных цифровых карт типов культур. Сосредоточившись на провинциях прерий в 2009 и 2010 годах, методология на основе дерева решений (DT) …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Этот набор данных представляет собой карту террас Китая с разрешением 30 м в 2018 году. Он был разработан с помощью контролируемой пиксельной классификации с использованием многоисточниковых и многовременных данных на основе платформы Google Earth Engine. Общая точность и коэффициент каппа достигли 94% и 0,72 соответственно. Этот первый …
Выбросы органических веществ из осушенных почв (ежегодно) 1,0
Два связанных набора данных ФАО по осушенным органическим почвам содержат оценки: DROSA-A: площадь органических почв (в гектарах), осушенных для сельскохозяйственной деятельности (пахотные земли и пастбища) DROSE-A: оценки углерода (C) и закиси азота (N2O) (в гигаграммах) в результате сельскохозяйственного осушения органических почв под…
Пакет продуктов WorldCereal 10 m 2021 Европейского космического агентства (ESA) состоит из карт годовых и сезонных урожаев в глобальном масштабе и их соответствующей достоверности. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Дополнительная информация о содержании этих продуктов и методологии, использованной для …
Система классификации WorldCereal Европейского космического агентства (ESA) нацелена на производство продукции в течение одного месяца после окончания определенного сезона роста. В связи с динамичным характером этих сезонов роста по всему миру была проведена глобальная стратификация по агроэкологическим зонам (AEZ) на основе …
ESA WorldCereal Активные сельскохозяйственные культуры 10 м v100
Набор продуктов Европейского космического агентства (ESA) WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 содержит глобальные сезонные маркеры активных пахотных земель. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Продукты активных пахотных земель указывают, был ли пиксель, идентифицированный как временные культуры, активно …
Европейская карта типов сельскохозяйственных культур, основанная на наблюдениях Sentinel-1 и LUCAS Copernicus 2018 in-situ за 2018 год; и карта, основанная на наблюдениях Sentinel-2 и LUCAS Copernicus 2022 за 2022 год. Используя уникальное исследование LUCAS 2018 Copernicus in-situ, набор данных 2018 года является первой континентальной картой типов сельскохозяйственных культур…
Набор данных «Forest Proximate People» (FPP) является одним из слоев данных, способствующих разработке показателя № 13, «количество людей, зависящих от лесов и живущих в крайней нищете», Глобального базового набора показателей, связанных с лесами (GCS) Совместного партнерства по лесам (CPF). Набор данных FPP предоставляет …
GFSAD1000: Маска посевных площадей для многоцелевого исследования, площадь пахотных земель 1 км, данные анализа глобальной продовольственной поддержки
GFSAD — это финансируемый NASA проект по предоставлению глобальных данных о пахотных землях с высоким разрешением и их водопользовании, которые способствуют глобальной продовольственной безопасности в двадцать первом веке. Продукты GFSAD получаются с помощью данных дистанционного зондирования с нескольких датчиков (например, Landsat, MODIS, AVHRR), вторичных данных и данных полевых участков…
Набор данных представляет собой 10-метровую глобальную карту промышленных и мелких масличных пальм за 2019 год. Она охватывает районы, где были обнаружены плантации масличных пальм. Классифицированные изображения являются выходом сверточной нейронной сети на основе полугодовых композитов Sentinel-1 и Sentinel-2. Подробнее см. в статье…
IrrMapper — это ежегодная классификация состояния орошения в 11 западных штатах США, выполненная в масштабе Landsat (т. е. 30 м) с использованием алгоритма Random Forest, охватывающая период с 1986 года по настоящее время. В то время как статья IrrMapper описывает классификацию четырех классов (т. е. орошаемые, засушливые, необрабатываемые, водно-болотные угодья), …
NAIP: Национальная программа сельскохозяйственных изображений
Национальная программа сельскохозяйственных изображений (NAIP) получает аэрофотоснимки во время сельскохозяйственных вегетационных сезонов в континентальной части США. Проекты NAIP заключаются ежегодно на основе доступного финансирования и цикла получения изображений. Начиная с 2003 года, NAIP приобретался на 5-летний цикл. 2008 год был …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
«Tree Proximate People» (TPP) — один из наборов данных, способствующих разработке индикатора № 13, числа людей, зависящих от лесов и живущих в крайней нищете, Глобального базового набора индикаторов, связанных с лесами (GCS) Совместного партнерства по лесам (CPF). Набор данных TPP предоставляет 4 различные оценки …
Площадь осушенных органических почв ФАО ООН (годовая) 1,0
Два связанных набора данных ФАО по осушенным органическим почвам содержат оценки: DROSA-A: площадь органических почв (в гектарах), осушенных для сельскохозяйственной деятельности (пахотные земли и пастбища) DROSE-A: оценки углерода (C) и закиси азота (N2O) (в гигаграммах) в результате сельскохозяйственного осушения органических почв под…
Слой данных о сельскохозяйственных угодьях (CDL) — это слой данных о почвенном покрове, специфичный для сельскохозяйственных культур, который ежегодно создается для континентальной части США с использованием спутниковых снимков среднего разрешения и обширных сельскохозяйственных наземных данных. CDL создается Министерством сельского хозяйства США, Национальной службой сельскохозяйственной статистики (NASS), Отделом исследований и разработок, …
Фактическое эвапотранспирация и перехват (ETIa) (декадаль, в мм/день) представляет собой сумму испарения почвы (E), транспирации полога (T) и испарения от осадков, перехваченных листьями (I). Значение каждого пикселя представляет собой среднесуточный ETIa в данной декаде.
Эталонное испарение (RET) определяется как эвапотранспирация гипотетической эталонной культуры и имитирует поведение хорошо увлажненной травяной поверхности. Каждый пиксель представляет собой дневное эталонное испарение в мм.
Компонент данных испарения (E) (декадаль, в мм/день) — это фактическое испарение поверхности почвы. Значение каждого пикселя представляет среднесуточное фактическое испарение для этой конкретной декады.
Компонент данных перехвата (I) (декадаль, в мм/день) представляет собой испарение перехваченных осадков с растительного полога. Перехват — это процесс, в котором осадки захватываются листьями. Часть этих захваченных осадков снова испарится. Значение каждого пикселя представляет собой среднее …
Чистое первичное производство WAPOR за десятилетие 2.0
Чистая первичная продукция (ЧПП) является фундаментальной характеристикой экосистемы, выражающей преобразование углекислого газа в биомассу в результате фотосинтеза. Значение пикселя представляет собой среднесуточную ЧПП для данной конкретной декады.
Эталонное эвапотранспирирование (RET) определяется как эвапотранспирация гипотетической эталонной культуры и имитирует поведение хорошо орошаемой травяной поверхности. Значение каждого пикселя представляет собой среднее значение суточного эталонного эвапотранспирирования для данной конкретной декады.
Компонент данных транспирации (T) (декадаль, в мм/день) — это фактическая транспирация растительного покрова. Значение каждого пикселя представляет собой среднюю дневную фактическую транспирацию для этой конкретной декады.
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2022 v1.0
Этот набор данных отображает доминирующий фактор потери лесного покрова с 2001 по 2022 год в глобальном масштабе с разрешением 1 км. Данные, созданные Институтом мировых ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе образцов, собранных …
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2023 v1.1
Этот набор данных отображает доминирующий фактор потери лесного покрова с 2001 по 2023 год в глобальном масштабе с разрешением 1 км. Данные, созданные Институтом мировых ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе образцов, собранных …
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2024 v1.2
Этот набор данных отображает доминирующий фактор потери лесного покрова с 2001 по 2024 год в глобальном масштабе с разрешением 1 км. Данные, созданные Институтом мировых ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе образцов, собранных …
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],[],[[["The page features datasets related to global agriculture, including crop mapping, land cover, and emissions from drained organic soils."],["Several datasets provide information on evapotranspiration and water use in agriculture, including the WAPOR and CMRSET Landsat datasets."],["Datasets from organizations like ESA, FAO, and USDA offer insights into agricultural practices and their environmental impact."],["The collection includes global and regional datasets, such as the ESA WorldCereal and the NAIP for the continental US, with varying resolutions."],["Some datasets focus on specific aspects of agriculture like forest-dependent populations and terrace mapping in China."]]],[]]
