A partir de 2009, a equipe de observação da Terra da filial de ciência e tecnologia (STB, na sigla em inglês) da Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) iniciou o processo de geração de mapas digitais anuais de tipos de culturas. Com foco nas províncias das pradarias em 2009 e 2010, uma metodologia baseada em árvore de decisão (DT, na sigla em inglês) …
**Observação: esse conjunto de dados ainda não foi revisado 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 resolução de 10 metros e foram geradas por …
Consulte este README do GitHub para acessar a documentação técnica desse conjunto de dados. 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 resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de machine learning. …
**Observação: esse conjunto de dados ainda não foi revisado 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 resolução de 10 metros e foram geradas por …
Consulte este README do GitHub para acessar a documentação técnica desse conjunto de dados. 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 resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de machine learning. …
O pacote de produtos WorldCereal 10 m 2021 da Agência Espacial Europeia (ESA, na sigla em inglês) consiste em mapas de culturas anuais e sazonais 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 estação de cultivo específica. Devido à natureza dinâmica dessas estações de cultivo em todo o mundo, uma estratificação global em zonas agroecológicas (AEZ, na sigla em inglês) foi realizada com base em …
O pacote de produtos WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 da Agência Espacial Europeia (ESA, na sigla em inglês) contém marcadores de terras agrícolas ativas sazonais em escala global. Eles foram gerados como parte do projeto ESA-WorldCereal. Os produtos de terras agrícolas ativas indicam se um pixel identificado como culturas temporárias foi ativamente …
Mapas de tipos de culturas europeias com base em observações in situ do Sentinel-1 e do LUCAS Copernicus 2018 para 2018 e uma combinação de dados auxiliares do Sentinel-1, do Sentinel-2 e do LUCAS Copernicus 2022 para 2022. Com base na pesquisa in situ exclusiva do LUCAS 2018 Copernicus, esse conjunto de dados representa o primeiro …
O GFSAD é um projeto financiado pela NASA para fornecer dados globais de terras agrícolas de alta resolução e o uso de água que contribui para a segurança alimentar global no século XXI. Os produtos 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 meteorológicos de superfície em grade (GRIDMET, na sigla em inglês) diários de 4 km. Os índices de seca fornecidos incluem o índice de precipitação padronizado (SPI, na sigla em inglês), o índice de demanda de seca evaporativa (EDDI, na sigla em inglês), o índice padronizado de evapotranspiração de precipitação (SPEI, na sigla em inglês), o índice de severidade de seca de Palmer (PDSI, na sigla em inglês) e Palmer …
O conjunto de dados é um mapa global de palma de óleo industrial e de pequenos agricultores de 10 m para 2019. Ele abrange áreas em que plantações de palma de óleo foram detectadas. As imagens classificadas são a saída de uma rede neural convolucional com base em composições de meio ano do Sentinel-1 e do Sentinel-2. Consulte o artigo para mais …
**Observação: esse conjunto de dados ainda não foi revisado 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 resolução de 10 metros e foram geradas por …
Consulte este README do GitHub para acessar a documentação técnica desse conjunto de dados. 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 resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de machine learning. …
Consulte este README do GitHub para acessar a documentação técnica desse conjunto de dados. 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 resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de machine learning. …
**Observação: esse conjunto de dados ainda não foi revisado 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 resolução de 10 metros e foram geradas por …
A camada de dados de terras agrícolas (CDL, na sigla em inglês) é uma camada de dados de cobertura da terra específica para culturas criada anualmente para os Estados Unidos continentais usando imagens de satélite de resolução moderada e uma extensa verdade de campo agrícola. A CDL é criada pelo USDA, National Agricultural Statistics Service (NASS), Research and Development Division, …
[[["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"]]
