En el 2009, el equipo de observación de la Tierra de la rama de ciencia y tecnología (STB) de Agricultura y Agroalimentación de Canadá (AAFC) empezó a generar mapas digitales anuales de tipos de cultivos. Centrándose en las provincias de las praderas en 2009 y 2010, una metodología basada en árboles de decisión…
Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se han generado mediante un modelo de aprendizaje automático. Para obtener más información, consulta la documentación técnica sobre la colaboración de datos forestales …
Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se han generado mediante un modelo de aprendizaje automático. Para obtener más información, consulta la documentación técnica sobre la colaboración de datos forestales …
Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se han generado mediante un modelo de aprendizaje automático. Para obtener más información, consulta la documentación técnica sobre la colaboración de datos forestales …
Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se han generado mediante un modelo de aprendizaje automático. Para obtener más información, consulta la documentación técnica sobre la colaboración de datos forestales …
El conjunto de productos WorldCereal 10 m 2021 de la Agencia Espacial Europea (ESA) incluye mapas de cultivos anuales y de temporada a escala mundial, así como la confianza asociada. Se generaron como parte del proyecto ESA-WorldCereal. Más información sobre el contenido de estos productos y la metodología utilizada para…
El sistema de clasificación WorldCereal de la Agencia Espacial Europea (ESA) tiene como objetivo generar productos en el plazo de un mes después del final de una temporada de crecimiento concreta. Debido a la naturaleza dinámica de estas temporadas de crecimiento en todo el mundo, se llevó a cabo una estratificación global en zonas agroecológicas (ZAE) basada en…
El conjunto de productos WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 de la Agencia Espacial Europea (ESA) contiene marcadores de tierras de cultivo activas estacionales a escala mundial. Se generaron como parte del proyecto ESA-WorldCereal. Los productos de tierras de cultivo activas indican si un píxel identificado como cultivos temporales se ha …
Mapas de tipos de cultivos europeos basados en observaciones in situ de Sentinel-1 y LUCAS Copernicus del 2018 para el 2018, y una combinación de datos auxiliares, de Sentinel-1 y de Sentinel-2 con observaciones de LUCAS Copernicus del 2022 para el 2022. Basado en la encuesta in situ única de LUCAS 2018 de Copernicus, este conjunto de datos representa el primer …
El GFSAD es un proyecto financiado por la NASA que proporciona datos de alta resolución sobre las tierras de cultivo de todo el mundo y su uso del agua, lo que contribuye a la seguridad alimentaria mundial en el siglo XXI. Los productos de GFSAD se obtienen a partir de datos de teledetección multisensor (por ejemplo, Landsat, MODIS y AVHRR), datos secundarios y datos de parcelas de campo…
Este conjunto de datos contiene índices de sequía derivados del conjunto de datos meteorológicos de superficie en formato de cuadrícula (GRIDMET) de 4 km. Los índices de sequía proporcionados incluyen el índice de precipitaciones estandarizado (SPI), el índice de demanda de sequía evaporativa (EDDI), el índice de evapotranspiración de precipitaciones estandarizado (SPEI), el índice de gravedad de la sequía de Palmer (PDSI) y el índice de sequía de Palmer (PDI).
El conjunto de datos es un mapa mundial de 10 m de plantaciones de palma de aceite industriales y de pequeños agricultores del 2019. Abarca las zonas en las que se han detectado plantaciones de palma de aceite. Las imágenes clasificadas son el resultado de una red neuronal convolucional basada en composiciones semestrales de Sentinel-1 y Sentinel-2. Consulta el artículo para obtener más información sobre…
Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se han generado mediante un modelo de aprendizaje automático. Para obtener más información, consulta la documentación técnica sobre la colaboración de datos forestales …
Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se han generado mediante un modelo de aprendizaje automático. Para obtener más información, consulta la documentación técnica sobre la colaboración de datos forestales …
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La capa de datos de tierras de cultivo (CDL) es una capa de datos de cobertura de tierras específica para cultivos que se crea anualmente para la parte continental de Estados Unidos. Para ello, se utilizan imágenes de satélite de resolución moderada y una gran cantidad de datos de verdad fundamental agrícolas. La CDL la crea el Servicio Nacional de Estadísticas Agrícolas (NASS) del Departamento de Agricultura de EE. UU. (USDA), la división de investigación y desarrollo…
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Me falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Es demasiado complicado o hay demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Está obsoleto","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema de muestras o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","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"]]
