Datasets tagged agriculture in Earth Engine
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Фактическое испарение в Австралии (CMRSET Landsat V2.2)
Этот набор данных содержит точные данные о фактическом испарении (AET или ETa) для Австралии, полученные с помощью алгоритма CMRSET. Полоса AET (обозначенная как «ETa») содержит среднесуточное значение из модели CMRSET для всех наблюдений Landsat без облаков за этот месяц (обозначено значением 3 в данных AET…).
Начиная с 2009 года, группа дистанционного зондирования Земли Научно-технического отдела (STB) Министерства сельского хозяйства и продовольствия Канады (AAFC) начала процесс создания ежегодных цифровых карт типов сельскохозяйственных культур. В 2009 и 2010 годах, сосредоточившись на провинциях Прерий, была применена методология, основанная на дереве решений (DT)…
**Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub.** Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Техническую документацию по этому набору данных см. в файле README на GitHub. Эта коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. …
**Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub.** Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Техническую документацию по этому набору данных см. в файле README на GitHub. Эта коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. …
Этот набор данных представляет собой карту террас Китая с разрешением 30 м, созданную в 2018 году. Он был разработан с помощью контролируемой пиксельной классификации с использованием многоисточниковых и многовременных данных на платформе Google Earth Engine. Общая точность и коэффициент Каппа достигли 94% и 0,72 соответственно. Это первый…
Выбросы органических веществ из осушенных почв (годовые) 1,0
Два взаимосвязанных 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 содержания углерода (C) и закиси азота (N2O) (в гигаграммах) в результате сельскохозяйственного осушения органических почв под…
Пакет продуктов Европейского космического агентства (ESA) WorldCereal 10 m 2021 включает в себя глобальные карты годовых и сезонных урожаев, а также данные об уровне достоверности этих карт. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Более подробная информация о содержании этих продуктов и используемой методологии…
Классификационная система WorldCereal Европейского космического агентства (ESA) направлена на определение продукции, произведенной в течение одного месяца после окончания конкретного вегетационного периода. Ввиду динамичного характера этих вегетационных периодов по всему миру, была проведена глобальная стратификация на агроэкологические зоны (АЭЗ) на основе…
Пакет продуктов Европейского космического агентства (ESA) WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 содержит глобальные сезонные маркеры активных сельскохозяйственных угодий. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Продукты, отображающие активные сельскохозяйственные угодья, показывают, активно ли обрабатывался пиксель, идентифицированный как временный сельскохозяйственный участок…
Карты типов сельскохозяйственных культур Европы, основанные на данных наблюдений Sentinel-1 и LUCAS Copernicus 2018 за 2018 год, а также на комбинации данных Sentinel-1, Sentinel-2 и вспомогательных данных с данными наблюдений LUCAS Copernicus 2022 за 2022 год. Этот набор данных, основанный на уникальном исследовании LUCAS 2018 Copernicus, представляет собой первое…
Набор данных «Люди, проживающие вблизи лесов» (FPP) является одним из слоев данных, способствующих разработке индикатора № 13 «количество людей, зависящих от лесов и живущих в условиях крайней нищеты», входящего в Глобальный основной набор индикаторов, связанных с лесами (GCS) в рамках Совместного партнерства по лесам (CPF). Набор данных FPP предоставляет…
GFSAD1000: Маска посевов для нескольких исследований площади пахотных земель с точностью до 1 км, данные глобального анализа продовольственной безопасности.
GFSAD — это финансируемый НАСА проект, цель которого — предоставить высокоточные глобальные данные о сельскохозяйственных угодьях и их водопотреблении, способствующие обеспечению глобальной продовольственной безопасности в XXI веке. Продукты GFSAD создаются на основе данных дистанционного зондирования с использованием нескольких датчиков (например, Landsat, MODIS, AVHRR), вторичных данных и данных полевых участков…
Данный набор данных представляет собой глобальную карту плантаций масличной пальмы с разрешением 10 м за 2019 год, охватывающую территории, где были обнаружены плантации масличной пальмы. Классифицированные изображения являются результатом работы сверточной нейронной сети на основе полугодовых композитов Sentinel-1 и Sentinel-2. См. статью для получения дополнительной информации…
IrrMapper — это ежегодная классификация состояния орошения в 11 западных штатах США, составленная на основе данных Landsat (т.е., 30 м) с использованием алгоритма Random Forest и охватывающая период с 1986 года по настоящее время. В статье об IrrMapper описывается классификация по четырем классам (орошаемые, неорошаемые, необрабатываемые, заболоченные земли), …
NAIP: Национальная программа аэрофотосъемки сельского хозяйства
Национальная программа аэрофотосъемки сельского хозяйства (NAIP) получает аэрофотоснимки в течение сельскохозяйственных сезонов на территории континентальной части США. Контракты на проекты NAIP заключаются ежегодно в зависимости от имеющегося финансирования и цикла получения изображений. Начиная с 2003 года, цикл NAIP составлял 5 лет. 2008 год был…
**Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub.** Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Техническую документацию по этому набору данных см. в файле README на GitHub. Эта коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. …
Техническую документацию по этому набору данных см. в файле README на GitHub. Эта коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. …
**Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub.** Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Набор данных «Люди, живущие вблизи лесов» (Tree Proximate People, TPP) является одним из наборов данных, используемых для разработки индикатора № 13, «Количество людей, зависящих от лесов и живущих в условиях крайней нищеты», в рамках Глобального основного набора индикаторов, связанных с лесами (GCS) в рамках Совместного партнерства по лесам (CPF). Набор данных TPP предоставляет 4 различных оценки…
Площадь осушенных органических почв ООН-ФАО (в год) 1,0
Два взаимосвязанных 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 содержания углерода (C) и закиси азота (N2O) (в гигаграммах) в результате сельскохозяйственного осушения органических почв под…
Слои данных о сельскохозяйственных угодьях USDA NASS
Слой данных о сельскохозяйственных угодьях (Cropland Data Layer, CDL) — это слой данных о растительном покрове, создаваемый ежегодно для континентальной части Соединенных Штатов с использованием спутниковых снимков среднего разрешения и обширных данных полевых исследований в сельском хозяйстве. Слой CDL создается Министерством сельского хозяйства США, Национальной службой сельскохозяйственной статистики (NASS), Отделом исследований и разработок…
Фактическое испарение и перехват осадков (ETIa) (в декадах, в мм/день) представляет собой сумму испарения с почвы (E), транспирации растительного покрова (T) и испарения осадков, перехваченных листьями (I). Значение каждого пикселя представляет собой среднесуточное значение ETIa за данную декаду.
Фактическое испарение и перехват осадков (ETIa) (в декадах, в мм/день) представляет собой сумму испарения с почвы (E), транспирации растительного покрова (T) и испарения осадков, перехваченных листьями (I). Значение каждого пикселя представляет собой среднесуточное значение ETIa за данную декаду.
Эталонное испарение (ЭИ) определяется как испарение гипотетической эталонной культуры и имитирует поведение хорошо увлажненной травяной поверхности. Каждый пиксель представляет собой суточное эталонное испарение в мм.
Эталонное испарение (ЭИ) определяется как испарение гипотетической эталонной культуры и имитирует поведение хорошо увлажненной травяной поверхности. Каждый пиксель представляет собой суточное эталонное испарение в мм.
Компонент данных об испарении (E) (декады, в мм/день) представляет собой фактическое испарение с поверхности почвы. Значение каждого пикселя отражает среднесуточное фактическое испарение для данной конкретной декады.
Компонент данных об испарении (E) (декады, в мм/день) представляет собой фактическое испарение с поверхности почвы. Значение каждого пикселя отражает среднесуточное фактическое испарение для данной конкретной декады.
Компонент данных о перехвате осадков (I) (декады, в мм/день) представляет собой испарение перехваченных осадков с растительного покрова. Перехват — это процесс, при котором осадки улавливаются листьями. Часть этих перехваченных осадков снова испаряется. Значение каждого пикселя представляет собой среднее…
Компонент данных о перехвате осадков (I) (декады, в мм/день) представляет собой испарение перехваченных осадков с растительного покрова. Перехват — это процесс, при котором осадки улавливаются листьями. Часть этих перехваченных осадков снова испаряется. Значение каждого пикселя представляет собой среднее…
Чистое первичное производство WAPOR за десятилетие 2.0
Чистая первичная продукция (ЧПП) — это фундаментальная характеристика экосистемы, выражающая преобразование углекислого газа в биомассу за счет фотосинтеза. Значение пикселя представляет собой среднюю суточную ЧПП за конкретную декаду.
Эталонное испарение (ЭИ) определяется как испарение гипотетической эталонной культуры и имитирует поведение хорошо увлажненной травяной поверхности. Значение каждого пикселя представляет собой среднее значение суточного эталонного испарения за конкретную декаду.
Эталонное испарение (ЭИ) определяется как испарение гипотетической эталонной культуры и имитирует поведение хорошо увлажненной травяной поверхности. Значение каждого пикселя представляет собой среднее значение суточного эталонного испарения за конкретную декаду.
Компонент данных о транспирации (T) (декады, в мм/день) представляет собой фактическую транспирацию растительного покрова. Значение каждого пикселя отражает среднюю суточную фактическую транспирацию для данной конкретной декады.
Компонент данных о транспирации (T) (декады, в мм/день) представляет собой фактическую транспирацию растительного покрова. Значение каждого пикселя отражает среднюю суточную фактическую транспирацию для данной конкретной декады.
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2022 гг., версия 1.0
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2022 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2023 гг., версия 1.1
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2023 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2024 гг., версия 1.2
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2024 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2025 гг., версия 1.3
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2025 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
[[["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"]],[],[],[]]
