**Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações.** Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por…
Consulte este README do GitHub para ver a documentação técnica desse conjunto de dados. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de machine learning. …
**Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações.** Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por…
Consulte este README do GitHub para ver a documentação técnica desse conjunto de dados. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de machine learning. …
O conjunto de dados Farmscapes 2020 fornece mapas de probabilidade de alta resolução (25 cm) para três recursos seminaturais importantes nas paisagens agrícolas da Inglaterra: sebes, bosques e muros de pedra. Esse conjunto de dados foi desenvolvido em colaboração com o Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery para servir como base para aplicativos, incluindo…
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte o README do GitHub associado a esse modelo para mais informações. Essa imagem fornece uma pontuação por pixel (em [0, 1]) que indica se a área do pixel é ocupada por floresta não perturbada no ano de 2020. Essas pontuações são…
O conjunto de dados é um mapa global de 10 m de plantações industriais e de pequena escala de óleo de palma para 2019. Ela abrange áreas onde foram detectadas plantações de dendezeiros. As imagens classificadas são a saída de uma rede neural convolucional baseada em composições semestrais do Sentinel-1 e do Sentinel-2. Consulte o artigo para mais …
O mapa "Natural Forests of the World 2020" (Florestas naturais do mundo em 2020) mostra um mapa global da probabilidade de presença de floresta natural para o ano de 2020 com resolução de 10 metros. Ela foi desenvolvida para apoiar iniciativas como o Regulamento de Desmatamento da União Europeia (EUDR, na sigla em inglês) e outros esforços para conservação e monitoramento florestal. O mapa…
**Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações.** Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por…
Consulte este README do GitHub para ver a documentação técnica desse conjunto de dados. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de machine learning. …
O conjunto de dados RESOLVE Ecoregions, atualizado em 2017, oferece uma representação das 846 ecorregiões terrestres que representam nosso planeta vivo. Confira o mapa estilizado em https://ecoregions2017.appspot.com/ ou no Earth Engine. As ecorregiões, na definição mais simples, são ecossistemas de extensão regional. Especificamente, as ecorregiões representam diferentes conjuntos…
Consulte este README do GitHub para ver a documentação técnica desse conjunto de dados. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de machine learning. …
**Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações.** Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por…
Esses resultados do modelo de distribuição de espécies, desenvolvidos pelo Google em colaboração com o QCIF e o EcoCommons, representam estimativas das probabilidades de ocorrência relativa das espécies.Ou seja, valores mais altos indicam uma maior probabilidade de que a espécie seja detectada em um local, para uma determinada metodologia e pesquisa.
Se você tiver interesse em acessar o conjunto de dados da KBA, preencha o formulário de solicitação de dados da KBA, que permitirá o acesso direto no GEE após a aprovação. As Áreas Importantes para a Biodiversidade (KBAs, na sigla em inglês) são "locais que contribuem significativamente para a persistência global da biodiversidade" em ecossistemas terrestres, de água doce e marinhos. …
O conjunto de dados de intervalo de várias espécies do iNaturalist fornece intervalos geográficos modelados para milhares de espécies. O conjunto de dados contém polígonos de espécies com atributos como taxon_id, name, scientific_name e geomodel_version. As faixas são estimadas com base nas observações da comunidade do iNaturalist e atualizadas mensalmente. Esses conjuntos de dados permitem análises de biodiversidade em grande escala, …
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],[],[],[]]
