**Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore fait l'objet d'un examen par les pairs. Pour en savoir plus, consultez ce fichier README GitHub.** Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par …
Pour obtenir la documentation technique de cet ensemble de données, consultez ce fichier README GitHub. Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par un modèle de machine learning. …
**Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore fait l'objet d'un examen par les pairs. Pour en savoir plus, consultez ce fichier README GitHub.** Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par …
Pour obtenir la documentation technique de cet ensemble de données, consultez ce fichier README GitHub. Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par un modèle de machine learning. …
L'ensemble de données Farmscapes 2020 fournit des cartes de probabilité haute résolution (25 cm) pour trois caractéristiques semi-naturelles clés des paysages agricoles anglais : les haies, les bois et les murs en pierre. Cet ensemble de données a été développé en collaboration avec l'Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery pour servir de référence aux applications, y compris …
Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore fait l'objet d'un examen par les pairs. Pour en savoir plus, consultez le fichier README GitHub associé à ce modèle. Cette image fournit un score par pixel (entre 0 et 1) indiquant si la zone du pixel est occupée par une forêt intacte en 2020. Ces scores sont …
Cet ensemble de données est une carte mondiale des palmiers à huile industriels et des petits exploitants à 10 m pour 2019. Il couvre les zones où des plantations de palmiers à huile ont été détectées. Les images classées sont le résultat d'un réseau de neurones convolutifs basé sur des composites semestriels Sentinel-1 et Sentinel-2. Pour en savoir plus, consultez l'article …
Forêts naturelles du monde 2020 fournit une carte mondiale de la probabilité de forêt naturelle pour l'année 2020 à une résolution de 10 mètres. Il a été développé pour soutenir des initiatives telles que le règlement contre la déforestation de l'Union européenne (RDUE), et d'autres efforts de conservation et de surveillance des forêts. La carte …
**Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore fait l'objet d'un examen par les pairs. Pour en savoir plus, consultez ce fichier README GitHub.** Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par …
Pour obtenir la documentation technique de cet ensemble de données, consultez ce fichier README GitHub. Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par un modèle de machine learning. …
L'ensemble de données Écorégions RESOLVE, mis à jour en 2017, représente les 846 écorégions terrestres qui représentent notre planète vivante. Affichez la carte stylisée sur https://ecoregions2017.appspot.com/ ou dans Earth Engine. Dans sa définition la plus simple, une écorégion est un écosystème d'étendue régionale. Plus précisément, les écorégions représentent des assemblages distincts …
Pour obtenir la documentation technique de cet ensemble de données, consultez ce fichier README GitHub. Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par un modèle de machine learning. …
**Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore fait l'objet d'un examen par les pairs. Pour en savoir plus, consultez ce fichier README GitHub.** Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par …
Ces résultats de modèles de répartition des espèces, développés par Google en collaboration avec QCIF et EcoCommons, représentent des estimations des probabilités d'occurrence relative des espèces (c'est-à-dire que des valeurs plus élevées indiquent une probabilité plus élevée que l'espèce soit détectée à un endroit donné, pour une méthodologie d'enquête donnée et une enquête donnée …
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The datasets include a 2019 global map of industrial and smallholder oil palm plantations derived from Sentinel-1 and Sentinel-2 data, and a 2017 depiction of 846 terrestrial ecoregions. Additionally, there are per-pixel probability models at 10-meter resolution for cocoa, palm, and rubber tree occupancy, as well as a 2020 per-pixel score indicating undisturbed forest areas. Each model is associated with GitHub README for additional information.\n"]]
