A partir de 2009, a equipa de observação da Terra do ramo de ciência e tecnologia (STB) 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 numa árvore de decisão (DT)…
Esta coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por píxel de a área subjacente ser ocupada pela mercadoria. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de aprendizagem automática. Para mais detalhes, consulte a documentação técnica sobre a Forest Data Partnership…
Esta coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por píxel de a área subjacente ser ocupada pela mercadoria. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de aprendizagem automática. Para mais detalhes, consulte a documentação técnica sobre a Forest Data Partnership…
Esta coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por píxel de a área subjacente ser ocupada pela mercadoria. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de aprendizagem automática. Para mais detalhes, consulte a documentação técnica sobre a Forest Data Partnership…
Esta coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por píxel de a área subjacente ser ocupada pela mercadoria. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de aprendizagem automática. Para mais detalhes, consulte a documentação técnica sobre a Forest Data Partnership…
O conjunto de produtos WorldCereal 10 m 2021 da Agência Espacial Europeia (ESA) consiste em mapas de culturas anuais e sazonais à escala global e na respetiva confiança. Foram gerados como parte do projeto ESA-WorldCereal. Mais informações sobre o conteúdo destes produtos e a metodologia usada para…
O sistema de classificação WorldCereal da Agência Espacial Europeia (ESA) tem como objetivo a geração de produtos no prazo de um mês após o fim de uma determinada estação de crescimento. Devido à natureza dinâmica destas estações de crescimento em todo o mundo, foi realizada uma estratificação global em zonas agroecológicas (AEZ) com base…
O conjunto de produtos WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 da Agência Espacial Europeia (ESA) contém marcadores de terras cultivadas ativas sazonais à escala global. Foram gerados como parte do projeto ESA-WorldCereal. Os produtos de terras cultivadas ativas indicam se um píxel identificado como culturas temporárias foi ativamente…
Mapas de tipos de culturas europeias baseados no Sentinel-1 e nas observações in situ do LUCAS Copernicus de 2018 para 2018, e numa combinação de Sentinel-1, Sentinel-2 e dados auxiliares com observações do LUCAS Copernicus de 2022 para 2022. Com base no inquérito in situ exclusivo do LUCAS Copernicus de 2018, este conjunto de dados representa o primeiro…
O GFSAD é um projeto financiado pela NASA para fornecer dados de terras cultivadas globais de alta resolução e a respetiva utilização de água que contribui para a segurança alimentar global no século XXI. Os produtos GFSAD são derivados através de dados de deteção remota multissensor (por exemplo, Landsat, MODIS, AVHRR), dados secundários e dados de parcelas de campo…
Este conjunto de dados contém índices de seca derivados do conjunto de dados diários de superfície meteorológica em grelha (GRIDMET) de 4 km. Os índices de seca fornecidos incluem o índice de precipitação padronizado (SPI), o índice de procura de seca evaporativa (EDDI), o índice de evapotranspiração de precipitação padronizado (SPEI), o índice de gravidade de seca Palmer (PDSI) e o Palmer…
O conjunto de dados é um mapa de óleo de palma industrial e de pequenos agricultores global de 10 m para 2019. Abrange áreas onde foram detetadas plantações de óleo de palma. As imagens classificadas são o resultado de uma rede neural convolucional baseada em composições semestrais do Sentinel-1 e Sentinel-2. Consulte o artigo para ver informações adicionais…
Esta coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por píxel de a área subjacente ser ocupada pela mercadoria. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de aprendizagem automática. Para mais detalhes, consulte a documentação técnica sobre a Forest Data Partnership…
Esta coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por píxel de a área subjacente ser ocupada pela mercadoria. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de aprendizagem automática. Para mais detalhes, consulte a documentação técnica sobre a Forest Data Partnership…
Esta coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por píxel de a área subjacente ser ocupada pela mercadoria. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de aprendizagem automática. Para mais detalhes, consulte a documentação técnica sobre a Forest Data Partnership…
Esta coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por píxel de a área subjacente ser ocupada pela mercadoria. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por um modelo de aprendizagem automática. Para mais detalhes, consulte a documentação técnica sobre a Forest Data Partnership…
A Cropland Data Layer (CDL) é uma camada de dados de cobertura do solo específica para culturas criada anualmente para os Estados Unidos continentais através de imagens de satélite de resolução moderada e de uma extensa verdade terrestre 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"]]
