Datasets tagged conservation in Earth Engine
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Модель вероятности какао 2025a
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Набор данных Farmscapes 2020 предоставляет карты вероятности высокого разрешения (25 см) для трех ключевых полуприродных объектов сельскохозяйственных ландшафтов Англии: живых изгородей, лесных массивов и каменных стен. Этот набор данных был разработан в сотрудничестве с Центром восстановления природы Леверхулма в Оксфорде и служит базовым для применения…
Векторизованные изображения фермерских пейзажей 2020 года
Это векторизованная версия растрового набора данных Farmscapes 2020. Она содержит полигональные геометрии, представляющие собой мелкомасштабные полуестественные элементы ландшафта (в частности, живые изгороди, лесные массивы и каменные стены) на сельскохозяйственных угодьях Англии. Этот набор данных был разработан в сотрудничестве с Оксфордским центром восстановления природы имени Леверхулма…
Это изображение содержит оценку для каждого пикселя (в диапазоне [0, 1]), указывающую, занята ли область пикселя нетронутым лесом в 2020 году. Эти оценки представлены с разрешением 30 метров и были получены с помощью метода конвергенции данных, объединяющего несколько лесных массивов…
Набор данных Forest Typology (ForTy) v1 представляет собой глобальную карту вероятности для каждого класса с разрешением 10 м, охватывающую все территории суши между 65° южной широты и 84° северной широты за 2020 год. Шестиклассовая типология соответствует определениям ФАО и Регламента ЕС о вырубке лесов (EUDR): Класс 1…
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…
Карта «Естественные леса мира 2020» представляет собой глобальную карту вероятности наличия естественных лесов в 2020 году с разрешением 10 метров. Она была разработана для поддержки таких инициатив, как Регламент Европейского союза о борьбе с обезлесением (EUDR) и других усилий по сохранению и мониторингу лесов. Карта…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Набор данных RESOLVE Ecoregions, обновленный в 2017 году, представляет собой карту 846 наземных экорегионов, отражающих особенности нашей живой планеты. Посмотреть стилизованную карту можно по адресу https://ecoregions2017.appspot.com/ или в Earth Engine. Экорегионы, в самом простом определении, — это экосистемы регионального масштаба. В частности, экорегионы представляют собой различные сообщества…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Результаты моделирования распространения видов, разработанные Google в сотрудничестве с QCIF и EcoCommons, представляют собой оценки относительной вероятности обнаружения видов (т.е. более высокие значения указывают на более высокую вероятность обнаружения вида в данном месте при заданной методологии исследования и заданных параметрах исследования…).
[[["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"]],[],[],["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"]]
