Datasets tagged crop in Earth Engine
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Seit 2009 erstellt das Earth Observation Team der Science and Technology Branch (STB) bei Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) digitale Karten der jährlichen Anbauarten. Mit Fokus auf die Prärieprovinzen in den Jahren 2009 und 2010 wurde eine auf einem Entscheidungsbaum (DT) basierende Methodik…
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 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 von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership…
Die WorldCereal-Produktsuite der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) mit einer Auflösung von 10 m für 2021 umfasst jährliche und saisonale Karten der weltweiten Anbauflächen und die zugehörigen Konfidenzwerte. Sie wurden im Rahmen des ESA-WorldCereal-Projekts generiert. Weitere Informationen zum Inhalt dieser Produkte und zur Methodik, die zum …
Das Klassifizierungssystem WorldCereal der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) zielt darauf ab, Produkte innerhalb eines Monats nach dem Ende einer bestimmten Vegetationsperiode zu generieren. Aufgrund der dynamischen Natur dieser Vegetationsperioden auf der ganzen Welt wurde eine globale Stratifizierung in agroökologische Zonen (AEZ) durchgeführt, die auf … basiert.
Die Produktreihe „WorldCereal Active Cropland 10 m 2021“ der European Space Agency (ESA) enthält saisonale Marker für aktive Ackerflächen auf globaler Ebene. Sie wurden im Rahmen des ESA-WorldCereal-Projekts generiert. Die Produkte für aktives Ackerland geben an, ob ein als zeitweiliges Ackerland identifizierter Pixel während einer bestimmten Vegetationsperiode…
Europäische Karten der Kulturpflanzenarten auf Basis von Sentinel-1- und LUCAS-Copernicus-2018-In-situ-Beobachtungen für 2018 sowie einer Kombination aus Sentinel-1-, Sentinel-2- und Hilfsdaten mit LUCAS-Copernicus-2022-Beobachtungen für 2022. Basierend auf der einzigartigen LUCAS 2018-Copernicus-In-situ-Umfrage stellt dieses Dataset die erste …
Das GFSAD ist ein von der NASA finanziertes Projekt, das hochauflösende globale Daten zu Anbauflächen und deren Wasserverbrauch bereitstellt, um im 21. Jahrhundert zur globalen Ernährungssicherheit beizutragen. Die GFSAD-Produkte werden aus Multisensor-Fernerkundungsdaten (z.B. Landsat, MODIS, AVHRR), Sekundärdaten und Felddaten abgeleitet…
Dieses Dataset enthält Dürreindizes, die aus dem täglichen GRIDMET-Dataset (Gridded Surface Meteorological) mit einer Auflösung von 4 km abgeleitet wurden. Zu den bereitgestellten Dürreindizes gehören der standardisierte Niederschlagsindex (SPI), der Evaporative Drought Demand Index (EDDI), der standardisierte Index der Gesamtverdunstung von Niederschlag (SPEI), der Palmer-Dürre-Index (PDSI) und der Palmer-…
Globale Ölpalmenfläche für 2016–2021 mit einer Auflösung von 10 m und Pflanzjahr der Ölpalmen von 1990 bis 2021 mit einer Auflösung von 30 m. Der Datensatz besteht aus 609 Rasterkacheln mit einer Größe von 100 × 100 km, die tropische und subtropische Ölpalmenanbaugebiete weltweit abdecken.Er bildet 23,98 Mha Ölpalmenplantagen mit geschlossenem Kronendach ab, …
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 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 von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership…
Der Cropland Data Layer (CDL) ist eine Datenebene zur Landbedeckung, die jährlich für die kontinentalen USA erstellt wird. Sie enthält Informationen zu den angebauten Nutzpflanzen und basiert auf Satellitenbildern mit mittlerer Auflösung sowie umfangreichen landwirtschaftlichen Grundwahrheitsdaten. Der CDL wird von der Research and Development Division des National Agricultural Statistics Service (NASS) des USDA erstellt, …
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],[],[],["Agricultural agencies and projects are creating datasets for crop mapping and analysis. Actions include generating annual crop maps, like Canada's AAFC using a Decision Tree methodology, and ESA's WorldCereal project producing global-scale crop maps. Other datasets provide oil palm plantation maps, cropland extent data, and drought indices. Recent models also estimate cocoa, palm, and rubber tree probabilities at a per-pixel level, with some data focused on specific regions like Europe, the US, or Canada, while others are global.\n"]]
