Datasets tagged eudr in Earth Engine
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Модель вероятности какао 2025a
Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub. Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub. Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Глобальная карта лесного покрова Европейского исследовательского центра (EC JRC) 2020 г., версия 3.
Глобальная карта лесного покрова представляет собой пространственно детализированное отображение наличия и отсутствия лесов за 2020 год с пространственным разрешением 10 м. 2020 год соответствует предельной дате, установленной Регламентом Европейского союза «о предоставлении…».
Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub, связанном с этой моделью. На этом изображении указана оценка для каждого пикселя (в диапазоне [0, 1]), которая показывает, занята ли область пикселя нетронутым лесом в 2020 году. Эти оценки…
Глобальная карта типов лесов представляет собой пространственно детализированное отображение первобытных лесов, естественно возобновляющихся лесов и искусственных лесов (включая плантационные леса) за 2020 год с пространственным разрешением 10 м. Базовым слоем для картирования этих типов лесов является площадь лесного покрова…
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…
Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub. Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub. Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
[[["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"]],[],[],["Multiple datasets offer 10m resolution spatial data. Two datasets map global forest cover and types for 2020, distinguishing between primary, naturally regenerating, and planted forests. Three other datasets provide per-pixel probability estimates for cocoa, palm, and rubber tree presence. Finally, one dataset quantifies the likelihood of undisturbed forest in 2020. These probability models are marked as pre-peer review. All of them are made for the regulation from the European Union.\n"]]