En 2009, el equipo de Observación de la Tierra de la Subdivisión de Ciencia y Tecnología (STB) de Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) comenzó el proceso de generación de mapas digitales anuales de tipos de cultivos. Enfocándose en las provincias de las praderas en 2009 y 2010, una metodología basada en árboles de decisión (DT)…
Nota: Este conjunto de datos aún no se sometió a una revisión por pares. Consulta este archivo README de GitHub para obtener más información. Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto básico. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se generaron a partir de…
Nota: Este conjunto de datos aún no se sometió a una revisión por pares. Consulta este archivo README de GitHub para obtener más información. Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto básico. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se generaron a partir de…
El paquete de productos WorldCereal 10 m 2021 de la Agencia Espacial Europea (ESA) consta de mapas de cultivos anuales y estacionales a escala global, y su confianza relacionada. 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 cultivo en particular. Debido a la naturaleza dinámica de estas temporadas de crecimiento en todo el mundo, se realizó una estratificación global en zonas agroecológicas (ZAE) basada en…
El paquete de productos WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 de la Agencia Espacial Europea (ESA) contiene marcadores de tierras de cultivo activas estacionales a escala global. 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 2018 para el 2018, y una combinación de datos auxiliares, Sentinel-1 y Sentinel-2 con observaciones de LUCAS Copernicus 2022 para el 2022. Basado en la encuesta in situ única de LUCAS 2018 de Copernicus, este conjunto de datos representa la primera…
El GFSAD es un proyecto financiado por la NASA para proporcionar datos globales de alta resolución sobre las tierras de cultivo y su uso del agua, lo que contribuye a la seguridad alimentaria mundial en el siglo XXI. Los productos de GFSAD se derivan a través de datos de detección remota de múltiples sensores (p.ej., Landsat, MODIS, AVHRR), datos secundarios y datos de parcelas de campo…
Este conjunto de datos contiene índices de sequía derivados del conjunto de datos diarios de superficie meteorológica en formato de cuadrícula (GRIDMET) de 4 km. Los índices de sequía proporcionados incluyen el índice de precipitación estandarizado (SPI), el índice de demanda de sequía evaporativa (EDDI), el índice de evapotranspiración de precipitación estandarizado (SPEI), el índice de severidad de sequía de Palmer (PDSI) y el índice de Palmer…
El conjunto de datos es un mapa global de 10 m de plantaciones industriales y de pequeña escala de palma aceitera para el 2019. Abarca las áreas en las que se detectaron 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 información adicional…
Nota: Este conjunto de datos aún no se sometió a una revisión por pares. Consulta este archivo README de GitHub para obtener más información. Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto básico. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se generaron a partir de…
Nota: Este conjunto de datos aún no se sometió a una revisión por pares. Consulta este archivo README de GitHub para obtener más información. Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto básico. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se generaron a partir de…
La capa de datos de tierras de cultivo (CDL) es una capa de datos de cobertura terrestre específica para cultivos que se crea anualmente para el territorio continental de Estados Unidos con imágenes satelitales de resolución moderada y una amplia verdad fundamental agrícola. El CDL lo crea el Servicio Nacional de Estadísticas Agrícolas (NASS) del USDA, División de Investigación y Desarrollo, …
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","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"]]
