**Nota: questo set di dati non è ancora stato sottoposto a revisione paritaria. Per maggiori informazioni, consulta questo file README di GitHub.** Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla commodity. Le stime di probabilità sono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da…
Per la documentazione tecnica di questo set di dati, consulta questo file README di GitHub. Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla commodity. Le stime di probabilità sono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. …
**Nota: questo set di dati non è ancora stato sottoposto a revisione paritaria. Per maggiori informazioni, consulta questo file README di GitHub.** Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla commodity. Le stime di probabilità sono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da…
Per la documentazione tecnica di questo set di dati, consulta questo file README di GitHub. Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla commodity. Le stime di probabilità sono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. …
Il set di dati Farmscapes 2020 fornisce mappe di probabilità ad alta risoluzione (25 cm) per tre caratteristiche seminaturali chiave all'interno dei paesaggi agricoli inglesi: siepi, boschi e muri in pietra. Questo set di dati è stato sviluppato in collaborazione con l'Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery per fungere da base per applicazioni che includono…
Nota: questo set di dati non è ancora stato sottoposto a revisione paritaria. Per maggiori informazioni, consulta il file README di GitHub associato a questo modello. Questa immagine fornisce un punteggio per pixel (in [0, 1]) che indica se l'area del pixel è occupata da una foresta incontaminata nel 2020. Questi punteggi sono…
Il set di dati è una mappa globale di palma da olio industriale e di piccoli proprietari con risoluzione di 10 m per il 2019. Copre le aree in cui sono state rilevate piantagioni di palma da olio. Le immagini classificate sono l'output di una rete neurale convoluzionale basata su compositi semestrali di Sentinel-1 e Sentinel-2. Per ulteriori informazioni, consulta l'articolo…
Natural Forests of the World 2020 fornisce una mappa globale della probabilità di foresta naturale per l'anno 2020 con una risoluzione di 10 metri. È stato sviluppato per supportare iniziative come il regolamento dell'Unione Europea sulla deforestazione (EUDR) e altri sforzi per la conservazione e il monitoraggio delle foreste. La mappa…
**Nota: questo set di dati non è ancora stato sottoposto a revisione paritaria. Per maggiori informazioni, consulta questo file README di GitHub.** Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla commodity. Le stime di probabilità sono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da…
Per la documentazione tecnica di questo set di dati, consulta questo file README di GitHub. Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla commodity. Le stime di probabilità sono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. …
Il set di dati RESOLVE Ecoregions, aggiornato nel 2017, offre una rappresentazione delle 846 ecoregioni terrestri che rappresentano il nostro pianeta vivente. Visualizza la mappa stilizzata all'indirizzo https://ecoregions2017.appspot.com/ o in Earth Engine. Le ecoregioni, nella definizione più semplice, sono ecosistemi di estensione regionale. Nello specifico, le ecoregioni rappresentano assemblaggi distinti…
Per la documentazione tecnica di questo set di dati, consulta questo file README di GitHub. Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla commodity. Le stime di probabilità sono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. …
**Nota: questo set di dati non è ancora stato sottoposto a revisione paritaria. Per maggiori informazioni, consulta questo file README di GitHub.** Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla commodity. Le stime di probabilità sono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da…
Questi output del modello di distribuzione delle specie, sviluppati da Google in collaborazione con QCIF ed EcoCommons, rappresentano stime delle probabilità di occorrenza relativa delle specie (ovvero, valori più elevati indicano una maggiore probabilità che la specie venga rilevata in una località, per una determinata metodologia di rilevamento e un determinato rilevamento…
Se ti interessa accedere al set di dati KBA, compila il modulo di richiesta dei dati KBA, che ti consentirà di accedere direttamente a GEE una volta approvato. Le aree chiave per la biodiversità (KBA) sono "siti che contribuiscono in modo significativo alla persistenza globale della biodiversità" negli ecosistemi terrestri, di acqua dolce e marini. …
Il set di dati di intervalli multispecie di iNaturalist fornisce intervalli geografici modellati per migliaia di specie. Il set di dati contiene poligoni di specie, con attributi come taxon_id, nome, scientific_name e geomodel_version. Gli intervalli vengono stimati in base alle osservazioni della community di iNaturalist e aggiornati mensilmente. Questi set di dati consentono analisi della biodiversità su larga scala, …
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