El mapa de cobertura terrestre de BNETD 2020 de Costa de Marfil fue elaborado por el Gobierno de Costa de Marfil a través de una institución nacional, el Centro de Información Geográfica y Digital de la Oficina Nacional de Técnicas de Estudio y Desarrollo (BNETD-CIGN), con el apoyo técnico y financiero de la Unión Europea. La metodología…
NOTA del WRI: El WRI decidió dejar de actualizar las alertas de FORMA. El objetivo era simplificar la experiencia del usuario de Global Forest Watch y reducir la redundancia. Descubrimos que Terra-i y GLAD se usaban con mayor frecuencia. Además, al usar GLAD como estándar, se descubrió que Terra-i superó a FORMA…
NOTA del WRI: El WRI decidió dejar de actualizar las alertas de FORMA. El objetivo era simplificar la experiencia del usuario de Global Forest Watch y reducir la redundancia. Descubrimos que Terra-i y GLAD se usaban con mayor frecuencia. Además, al usar GLAD como estándar, se descubrió que Terra-i superó a FORMA…
NOTA del WRI: El WRI decidió dejar de actualizar las alertas de FORMA. El objetivo era simplificar la experiencia del usuario de Global Forest Watch y reducir la redundancia. Descubrimos que Terra-i y GLAD se usaban con mayor frecuencia. Además, al usar GLAD como estándar, se descubrió que Terra-i superó a FORMA…
NOTA del WRI: El WRI decidió dejar de actualizar las alertas de FORMA. El objetivo era simplificar la experiencia del usuario de Global Forest Watch y reducir la redundancia. Descubrimos que Terra-i y GLAD se usaban con mayor frecuencia. Además, al usar GLAD como estándar, se descubrió que Terra-i superó a FORMA…
NOTA del WRI: El WRI decidió dejar de actualizar las alertas de FORMA. El objetivo era simplificar la experiencia del usuario de Global Forest Watch y reducir la redundancia. Descubrimos que Terra-i y GLAD se usaban con mayor frecuencia. Además, al usar GLAD como estándar, se descubrió que Terra-i superó a FORMA…
Nota: Este conjunto de datos aún no se sometió a una revisión por pares. Para obtener más información, consulta el archivo README de GitHub asociado a este modelo. Esta imagen proporciona una puntuación por píxel (en [0, 1]) que indica si el área del píxel está ocupada por un bosque no perturbado en el año 2020. Estas puntuaciones son…
Natural Forests of the World 2020 proporciona un mapa global de la probabilidad de bosques naturales para el año 2020 con una resolución de 10 metros. Se desarrolló para respaldar iniciativas como el Reglamento sobre la Deforestación de la Unión Europea (EUDR) y otros esfuerzos para la conservación y supervisión de los bosques. El mapa…
Este conjunto de datos asigna el factor dominante de la pérdida de cobertura arbórea a nivel mundial entre 2001 y 2022 con una resolución de 1 km. Los datos fueron producidos por el World Resources Institute (WRI) y Google DeepMind, y se desarrollaron con un modelo de red neuronal global (ResNet) entrenado en un conjunto de muestras recopiladas…
Este conjunto de datos asigna el factor dominante de la pérdida de cobertura arbórea a nivel mundial del 2001 al 2023 con una resolución de 1 km. Los datos fueron producidos por el World Resources Institute (WRI) y Google DeepMind, y se desarrollaron con un modelo de red neuronal global (ResNet) entrenado en un conjunto de muestras recopiladas…
Este conjunto de datos asigna el factor dominante de la pérdida de cobertura arbórea a nivel mundial del 2001 al 2024 con una resolución de 1 km. Los datos fueron producidos por el World Resources Institute (WRI) y Google DeepMind, y se desarrollaron con un modelo de red neuronal global (ResNet) entrenado en un conjunto de muestras recopiladas…
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