Datasets tagged deforestation in Earth Engine
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Набор данных аэрофотоснимков лесов Бразилии 2008 года: визуальная базовая карта.
Этот набор данных представляет собой визуальную базовую карту Бразилии с разрешением до 5 метров, полученную преимущественно в 2008 году, для поддержки реализации Бразильского лесного кодекса. Мозаика создана на основе спутниковых данных SPOT 2, 4 и 5. Она служит альтернативой высокого разрешения…
Карта землепользования Кот-д'Ивуара BNETD 2020 была подготовлена правительством Кот-д'Ивуара через национальное учреждение — Центр географической информации и цифровых технологий Национального управления по изучению техники и развития (BNETD-CIGN) — при технической и финансовой поддержке Европейского союза. Методология…
Примечание от WRI: WRI приняла решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель заключалась в упрощении пользовательского интерфейса Global Forest Watch и уменьшении избыточности. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, используя GLAD в качестве стандарта, мы обнаружили, что Terra-i превосходит FORMA…
Примечание от WRI: WRI приняла решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель заключалась в упрощении пользовательского интерфейса Global Forest Watch и уменьшении избыточности. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, используя GLAD в качестве стандарта, мы обнаружили, что Terra-i превосходит FORMA…
Примечание от WRI: WRI приняла решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель заключалась в упрощении пользовательского интерфейса Global Forest Watch и уменьшении избыточности. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, используя GLAD в качестве стандарта, мы обнаружили, что Terra-i превосходит FORMA…
Примечание от WRI: WRI приняла решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель заключалась в упрощении пользовательского интерфейса Global Forest Watch и уменьшении избыточности. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, используя GLAD в качестве стандарта, мы обнаружили, что Terra-i превосходит FORMA…
Примечание от WRI: WRI приняла решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель заключалась в упрощении пользовательского интерфейса Global Forest Watch и уменьшении избыточности. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, используя GLAD в качестве стандарта, мы обнаружили, что Terra-i превосходит FORMA…
Это изображение содержит оценку для каждого пикселя (в диапазоне [0, 1]), указывающую, занята ли область пикселя нетронутым лесом в 2020 году. Эти оценки представлены с разрешением 30 метров и были получены с помощью метода конвергенции данных, объединяющего несколько лесных массивов…
Набор данных Forest Typology (ForTy) v1 представляет собой глобальную карту вероятности для каждого класса с разрешением 10 м, охватывающую все территории суши между 65° южной широты и 84° северной широты за 2020 год. Шестиклассовая типология соответствует определениям ФАО и Регламента ЕС о вырубке лесов (EUDR): Класс 1…
Карта «Естественные леса мира 2020» представляет собой глобальную карту вероятности наличия естественных лесов в 2020 году с разрешением 10 метров. Она была разработана для поддержки таких инициатив, как Регламент Европейского союза о борьбе с обезлесением (EUDR) и других усилий по сохранению и мониторингу лесов. Карта…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2022 гг., версия 1.0
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2022 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2023 гг., версия 1.1
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2023 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2024 гг., версия 1.2
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2024 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2025 гг., версия 1.3
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2025 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],[],[],[]]
