Em 2009, a equipe de observação da Terra da Divisão de Ciência e Tecnologia (STB, na sigla em inglês) da Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) começou a gerar mapas digitais anuais de tipos de plantações. Com foco nas províncias das pradarias em 2009 e 2010, uma metodologia baseada em árvore de decisão (DT, na sigla em inglês) …
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por…
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por…
O pacote de produtos WorldCereal 10 m 2021 da Agência Espacial Europeia (ESA) consiste em mapas anuais e sazonais de culturas em escala global e a confiança relacionada a eles. Eles foram gerados como parte do projeto ESA-WorldCereal. Mais informações sobre o conteúdo desses produtos e a metodologia usada para …
O sistema de classificação WorldCereal da Agência Espacial Europeia (ESA, na sigla em inglês) tem como objetivo gerar produtos em até um mês após o fim de uma determinada estação de cultivo. Devido à natureza dinâmica dessas estações de crescimento em todo o mundo, foi realizada uma estratificação global em zonas agroecológicas (ZAE) com base em…
O pacote de produtos WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 da Agência Espacial Europeia (ESA, na sigla em inglês) contém marcadores globais de área cultivada ativa sazonal. Eles foram gerados como parte do projeto ESA-WorldCereal. Os produtos de lavouras ativas indicam se um pixel identificado como culturas temporárias foi ativamente…
Mapas de tipo de cultura europeias com base em observações in situ do Sentinel-1 e do LUCAS Copernicus 2018 para 2018, além de uma combinação de dados auxiliares do Sentinel-1 e do Sentinel-2 com observações do LUCAS Copernicus 2022 para 2022. Com base na pesquisa in situ exclusiva do LUCAS 2018 Copernicus, este conjunto de dados representa a primeira …
O GFSAD é um projeto financiado pela NASA para fornecer dados globais de alta resolução sobre lavouras e o uso de água, contribuindo para a segurança alimentar global no século XXI. Os produtos do GFSAD são derivados de dados de sensoriamento remoto multissensor (por exemplo, Landsat, MODIS, AVHRR), dados secundários e dados de parcelas de campo…
Esse conjunto de dados contém índices de seca derivados do conjunto de dados diários de 4 km da superfície em grade (GRIDMET, na sigla em inglês). Os índices de seca fornecidos incluem o índice de precipitação padronizado (SPI), o índice de demanda de seca evaporativa (EDDI), o índice padronizado de evapotranspiração de precipitação (SPEI), o índice de severidade de seca de Palmer (PDSI) e o índice de Palmer…
O conjunto de dados é um mapa global de 10 m de plantações industriais e de pequena escala de óleo de palma para 2019. Ela abrange áreas onde foram detectadas plantações de dendezeiros. As imagens classificadas são a saída de uma rede neural convolucional baseada em composições semestrais do Sentinel-1 e do Sentinel-2. Consulte o artigo para mais …
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por…
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por…
A camada de dados de uso e ocupação do solo (CDL, na sigla em inglês) é uma camada de dados de uso e ocupação do solo específica para culturas agrícolas criada anualmente para os Estados Unidos continentais usando imagens de satélite de resolução moderada e informações empíricas agrícolas extensivas. A CDL é criada pelo USDA, Serviço Nacional de Estatísticas Agrícolas (NASS), Divisão de Pesquisa e Desenvolvimento, …
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","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"]]
