En 2009, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a commencé à générer des cartes numériques annuelles des types de cultures. En se concentrant sur les provinces des Prairies en 2009 et 2010, une méthodologie basée sur un arbre de décision (DT) …
Cette collection d'images fournit une probabilité estimée 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. Pour en savoir plus, consultez la documentation technique sur le Forest Data Partnership…
Cette collection d'images fournit une probabilité estimée 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. Pour en savoir plus, consultez la documentation technique sur le Forest Data Partnership…
La suite de produits WorldCereal 10 m 2021 de l'Agence spatiale européenne (ESA) se compose de cartes annuelles et saisonnières des cultures à l'échelle mondiale et de leur niveau de confiance associé. Elles ont été générées dans le cadre du projet ESA-WorldCereal. Pour en savoir plus sur le contenu de ces produits et la méthodologie utilisée pour…
Le système de classification WorldCereal de l'Agence spatiale européenne (ESA) vise à générer des produits dans un délai d'un mois après la fin d'une saison de croissance donnée. En raison de la nature dynamique de ces saisons de croissance à travers le monde, une stratification globale en zones agro-écologiques (ZAE) a été effectuée sur la base de…
La suite de produits WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 de l'Agence spatiale européenne (ESA) contient des marqueurs saisonniers de terres cultivées actives à l'échelle mondiale. Elles ont été générées dans le cadre du projet ESA-WorldCereal. Les produits de terres cultivées actives indiquent si un pixel identifié comme cultures temporaires a été activement…
Cartes des types de cultures européennes basées sur les observations in situ de Sentinel-1 et LUCAS Copernicus 2018 pour 2018, et sur une combinaison de Sentinel-1, Sentinel-2 et de données auxiliaires avec les observations de LUCAS Copernicus 2022 pour 2022. Basé sur l'enquête in situ unique LUCAS 2018 de Copernicus, cet ensemble de données représente la première…
Le GFSAD est un projet financé par la NASA qui fournit des données mondiales haute résolution sur les terres cultivées et leur utilisation de l'eau, contribuant ainsi à la sécurité alimentaire mondiale au XXIe siècle. Les produits GFSAD sont dérivés de données de télédétection multicapteurs (par exemple, Landsat, MODIS, AVHRR), de données secondaires et de données de parcelles de terrain…
Cet ensemble de données contient des indices de sécheresse dérivés de l'ensemble de données météorologiques de surface quadrillé (GRIDMET) quotidien de 4 km. Les indices de sécheresse fournis incluent l'indice standardisé de précipitation (SPI), l'indice de demande d'évaporation (EDDI), l'indice standardisé de précipitation et d'évapotranspiration (SPEI), l'indice de sévérité de la sécheresse de Palmer (PDSI) et l'indice de Palmer…
Étendue mondiale des palmiers à huile pour la période 2016-2021 à une résolution de 10 m et année de plantation des palmiers à huile de 1990 à 2021 à une résolution de 30 m. L'ensemble de données se compose de 609 tuiles de grille de 100 x 100 km couvrant les régions tropicales et subtropicales de culture du palmier à huile dans le monde entier, cartographiant 23,98 Mha de palmiers à huile à canopée fermée…
Cette collection d'images fournit une probabilité estimée 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. Pour en savoir plus, consultez la documentation technique sur le Forest Data Partnership…
Cette collection d'images fournit une probabilité estimée 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. Pour en savoir plus, consultez la documentation technique sur le Forest Data Partnership…
La couche de données sur les terres cultivées (CDL, Cropland Data Layer) est une couche de données sur la couverture des sols spécifique aux cultures, créée chaque année pour les États-Unis continentaux à l'aide d'images satellite à résolution modérée et d'une vaste vérité terrain agricole. La CDL est créée par l'USDA, le National Agricultural Statistics Service (NASS), la division Recherche et développement…
[[["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"]],[],[],["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"]]
