Datasets tagged biodiversity in Earth Engine
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Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
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…
Dieses Bild enthält einen pixelgenauen Wert (im Bereich [0, 1]), der angibt, ob der Pixelbereich im Jahr 2020 von unberührtem Wald bedeckt war. Diese Werte werden mit einer Auflösung von 30 Metern bereitgestellt und wurden durch einen Ansatz zur Kombination mehrerer Walddatenquellen generiert, bei dem die Beweise zusammengeführt werden.
Das Dataset ist eine globale Karte der industriellen und kleinbäuerlichen Ölpalmen für 2019 mit einer Auflösung von 10 m. Sie umfasst Gebiete, in denen Ölpalmenplantagen entdeckt wurden. Die klassifizierten Bilder sind die Ausgabe eines Convolutional Neural Network, das auf halbjährlichen Sentinel-1- und Sentinel-2-Composites basiert. Weitere Informationen finden Sie im Artikel …
„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…
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
Das 2017 aktualisierte RESOLVE-Dataset zu Ökoregionen bietet eine Darstellung der 846 terrestrischen Ökoregionen, die unseren lebenden Planeten repräsentieren. Die stilisierte Karte ist unter https://ecoregions2017.appspot.com/ oder in Earth Engine verfügbar. Ökoregionen sind in ihrer einfachsten Definition Ökosysteme von regionaler Ausdehnung. Insbesondere stellen Ökoregionen unterschiedliche Ansammlungen dar …
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
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.
Wenn Sie auf das KBA-Dataset zugreifen möchten, füllen Sie bitte das KBA-Datenanforderungsformular aus. Nach Genehmigung erhalten Sie dann direkten Zugriff in GEE. Schlüsselgebiete für die Biodiversität (Key Biodiversity Areas, KBAs) sind „Orte, die erheblich zur globalen Erhaltung der Biodiversität in terrestrischen, Süßwasser- und Meeresökosystemen beitragen“. …
Das iNaturalist Multispecies Range Dataset enthält modellierte geografische Verbreitungsgebiete für Tausende von Arten. Das Dataset enthält Artenpolygone mit Attributen wie „taxon_id“, „name“, „scientific_name“ und „geomodel_version“. Die Bereiche werden anhand von Beobachtungen der iNaturalist-Community geschätzt und monatlich aktualisiert. Diese Datasets ermöglichen groß angelegte Analysen der Artenvielfalt, …
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