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코트디부아르 BNETD 2020 토지 피복 지도
코트디부아르 BNETD 2020 토지 피복 지도는 코트디부아르 정부가 국가 기관인 국가 연구 사무소 기술 및 개발 센터 (BNETD-CIGN)를 통해 제작했으며, 유럽 연합의 기술적 및 재정적 지원을 받았습니다. 방법론 … 분류 삼림 파괴 숲 토지 피복 토지 이용-토지 피복 -
FORMA 알림 기준
WRI 참고: WRI는 FORMA 알림 업데이트를 중단하기로 결정했습니다. 목표는 Global Forest Watch 사용자 환경을 간소화하고 중복을 줄이는 것이었습니다. Terra-i와 GLAD가 더 자주 사용되는 것으로 확인되었습니다. 또한 GLAD를 표준으로 사용하여 Terra-i가 FORMA보다 성능이 우수함을 확인했습니다. daily deforestation fire forest forma gfw -
FORMA 알림
WRI 참고: WRI는 FORMA 알림 업데이트를 중단하기로 결정했습니다. 목표는 Global Forest Watch 사용자 환경을 간소화하고 중복을 줄이는 것이었습니다. Terra-i와 GLAD가 더 자주 사용되는 것으로 확인되었습니다. 또한 GLAD를 표준으로 사용하여 Terra-i가 FORMA보다 성능이 우수함을 확인했습니다. daily deforestation fire forest forma gfw -
FORMA 원시 출력 FIRMS
WRI 참고: WRI는 FORMA 알림 업데이트를 중단하기로 결정했습니다. 목표는 Global Forest Watch 사용자 환경을 간소화하고 중복을 줄이는 것이었습니다. Terra-i와 GLAD가 더 자주 사용되는 것으로 확인되었습니다. 또한 GLAD를 표준으로 사용하여 Terra-i가 FORMA보다 성능이 우수함을 확인했습니다. daily deforestation fire forest forma gfw -
FORMA 원시 출력 NDVI
WRI 참고: WRI는 FORMA 알림 업데이트를 중단하기로 결정했습니다. 목표는 Global Forest Watch 사용자 환경을 간소화하고 중복을 줄이는 것이었습니다. Terra-i와 GLAD가 더 자주 사용되는 것으로 확인되었습니다. 또한 GLAD를 표준으로 사용하여 Terra-i가 FORMA보다 성능이 우수함을 확인했습니다. daily deforestation forest forest-biomass forma gfw -
FORMA 초목 T 통계
WRI 참고: WRI는 FORMA 알림 업데이트를 중단하기로 결정했습니다. 목표는 Global Forest Watch 사용자 환경을 간소화하고 중복을 줄이는 것이었습니다. Terra-i와 GLAD가 더 자주 사용되는 것으로 확인되었습니다. 또한 GLAD를 표준으로 사용하여 Terra-i가 FORMA보다 성능이 우수함을 확인했습니다. daily deforestation forest forest-biomass forma gfw -
Forest Persistence v0
참고: 이 데이터 세트는 아직 동료 검토를 거치지 않았습니다. 자세한 내용은 이 모델과 연결된 GitHub README를 참고하세요. 이 이미지는 2020년에 픽셀 영역이 방해받지 않은 숲으로 구성되어 있는지 나타내는 픽셀별 점수([0, 1])를 제공합니다. 이 점수는 … 생물 다양성 보존 삼림 파괴 eudr 산림 바이오매스 forestdatapartnership -
2020년 세계의 자연림
Natural Forests of the World 2020은 10m 해상도로 2020년의 자연림 확률을 보여주는 전 세계 지도를 제공합니다. 이 도구는 유럽 연합의 산림 파괴 방지 규정 (EUDR)과 같은 이니셔티브와 산림 보존 및 모니터링을 위한 기타 노력을 지원하기 위해 개발되었습니다. 지도 … 생물 다양성 기후 보존 삼림 파괴 eudr 산림 -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
이 데이터 세트는 2001~2022년의 전 세계 나무 덮개 손실의 주요 원인을 1km 해상도로 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
이 데이터 세트는 2001~2023년 전 세계의 1km 해상도에서 나무 덮개 손실의 주요 원인을 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
이 데이터 세트는 2001~2024년 전 세계의 1km 해상도에서 나무 덮개 손실의 주요 원인을 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon