Datasets tagged forest-biomass in Earth Engine

• EC JRC küresel orman örtüsü haritası 2020, V3

  Orman örtüsünün küresel haritası, 2020 yılı için 10 metre uzamsal çözünürlükte ormanların bulunduğu ve bulunmadığı yerlerin uzamsal olarak ayrıntılı gösterimini sunar. 2020 yılı, Avrupa Birliği'nin "…

  eudr forest forest-biomass jrc

• EC JRC global map of forest types 2020, V1

  Orman türlerinin küresel haritası, 2020 yılı için 10 metre uzamsal çözünürlükte birincil orman, doğal olarak yeniden oluşan orman ve dikilmiş ormanların (plantasyon ormanı dahil) uzamsal olarak ayrıntılı gösterimini sunar. Bu orman türlerini haritalandırmak için kullanılan temel katman, orman örtüsünün kapsamıdır.

  eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest

• Avrupa Birincil Orman Veri Kümesi - Noktalar

  Avrupa'daki birincil orman verileri, birincil ormanların çoğunlukla saha tabanlı 48 farklı veri kümesini uyumlu hale getirir ve 33 ülkeye yayılmış 18.411 ayrı alanı (41,1 milyon hektar) içerir. Bu alanlar, çoğunlukla yaşlı, geç ardışık ormanları kapsar ancak doğal bozulmalar sonrasında oluşan bazı erken seral aşamaları ve genç ormanları da içerir...

  avrupa orman orman biyokütlesi tablo

• Avrupa Birincil Orman Veri Kümesi - Poligonlar

  Avrupa'daki birincil orman verileri, birincil ormanların çoğunlukla saha tabanlı 48 farklı veri kümesini uyumlu hale getirir ve 33 ülkeye yayılmış 18.411 ayrı alanı (41,1 milyon hektar) içerir. Bu alanlar, çoğunlukla yaşlı, geç ardışık ormanları kapsar ancak doğal bozulmalar sonrasında oluşan bazı erken seral aşamaları ve genç ormanları da içerir...

  avrupa orman orman biyokütlesi tablo

• FORMA Ham Çıkış NDVI

  WRI'dan NOT: WRI, FORMA uyarılarını güncellemeyi durdurmaya karar verdi. Amaç, Global Forest Watch kullanıcı deneyimini basitleştirmek ve gereksiz işlemleri azaltmaktı. Terra-i ve GLAD'in daha sık kullanıldığını tespit ettik. Ayrıca, GLAD'i standart olarak kullanarak Terra-i'nin FORMA'dan daha iyi performans gösterdiğini tespit ettik.

  günlük ormanların yok edilmesi orman orman biyokütlesi forma gfw

• FORMA Bitki Örtüsü T-İstatistikleri

  WRI'dan NOT: WRI, FORMA uyarılarını güncellemeyi durdurmaya karar verdi. Amaç, Global Forest Watch kullanıcı deneyimini basitleştirmek ve gereksiz işlemleri azaltmaktı. Terra-i ve GLAD'in daha sık kullanıldığını tespit ettik. Ayrıca, GLAD'i standart olarak kullanarak Terra-i'nin FORMA'dan daha iyi performans gösterdiğini tespit ettik.

  günlük ormanların yok edilmesi orman orman biyokütlesi forma gfw

• Forest Persistence v0

  Bu resimde, piksel alanının 2020 yılında bozulmamış ormanla kaplı olup olmadığını gösteren piksel başına bir puan (0 ile 1 arasında) sağlanır. Bu puanlar 30 metre çözünürlükte sağlanır ve birden fazla ormanı birleştirmek için kanıtların birleşimi yaklaşımıyla oluşturulur.

  biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership

• Orman Tipolojisi (ForTy) 2020 1.0 sürümü

  Forest Typology (ForTy) v1 veri kümesi, 2020 yılı için 65°G ile 84°K enlemleri arasındaki tüm kara alanlarını kapsayan 10 m çözünürlükte sınıfa göre küresel bir olasılık haritasından oluşur. Altı sınıflı tipoloji, FAO ve AB Ormansızlaşma Yönetmeliği (EUDR) tanımlarıyla uyumludur: 1. Sınıf …

  alphaearth-derived biodiversity climate conservation deforestation eudr

• GEDI L2A Raster Canopy Top Height (Version 2)

  GEDI'nin 2A Seviyesi Coğrafi Konumlandırılmış Yükseklik ve Yükseklik Metrikleri Ürünü (GEDI02_A), öncelikli olarak 100 bağıl yükseklik (RH) metriğinden oluşur. Bu metrikler, GEDI tarafından toplanan dalga biçimini toplu olarak tanımlar. Orijinal GEDI02_A ürünü, 25 metre uzamsal çözünürlüğe (ortalama ayak izi) sahip bir nokta tablosudur. …

  elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover

• GEDI L2A Vector Canopy Top Height (Version 2)

  GEDI'nin 2A Seviyesi Coğrafi Konumlandırılmış Yükseklik ve Yükseklik Metrikleri Ürünü (GEDI02_A), öncelikli olarak 100 bağıl yükseklik (RH) metriğinden oluşur. Bu metrikler, GEDI tarafından toplanan dalga biçimini toplu olarak tanımlar. Orijinal GEDI02_A ürünü, 25 metre uzamsal çözünürlüğe (ortalama ayak izi) sahip bir nokta tablosudur. …

  elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover

• GEDI L2A tablo dizini

  Bu, LARSE/GEDI/GEDI02_A_002'deki L2A tablolarının geometrilerinden oluşturulmuş bir özellik koleksiyonudur. Her özellik, öğe kimliği ve başlangıç/bitiş zaman damgaları içeren bir kaynak tablonun çokgen ayak izidir. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanıcı Rehberi'ne bakın. The Global Ecosystem Dynamics Investigation GEDI mission …

  yükseklik orman biyokütlesi gedi larse nasa tablo

• GEDI L2B Raster Canopy Cover Vertical Profile Metrics (Version 2)

  GEDI 2B Seviyesi Kanopi Örtüsü ve Dikey Profil Metrikleri ürünü (GEDI02_B), her GEDI dalga biçiminden biyofiziksel metrikler çıkarır. Bu metrikler, L1B dalga biçiminden elde edilen yönlü boşluk olasılığı profiline dayanır. Yeşillik profili ölçümleri arasındaki dikey adım (GEDI'de dZ olarak bilinir).

  elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover

• GEDI L2B Vektör Kanopi Örtüsü Dikey Profil Metrikleri (Sürüm 2)

  GEDI 2B Seviyesi Kanopi Örtüsü ve Dikey Profil Metrikleri ürünü (GEDI02_B), her GEDI dalga biçiminden biyofiziksel metrikler çıkarır. Bu metrikler, L1B dalga biçiminden elde edilen yönlü boşluk olasılığı profiline dayanır. Yeşillik profili ölçümleri arasındaki dikey adım (GEDI'de dZ olarak bilinir).

  elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover

• GEDI L2B tablo dizini

  Bu, LARSE/GEDI/GEDI02_B_002'deki L2B tablolarının geometrilerinden oluşturulan bir özellik koleksiyonudur. Her özellik, öğe kimliği ve başlangıç/bitiş zaman damgaları içeren bir kaynak tablonun çokgen ayak izidir. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanıcı Rehberi'ne bakın. The Global Ecosystem Dynamics Investigation GEDI mission …

  yükseklik orman biyokütlesi gedi larse nasa tablo

• GEDI L4A Aboveground Biomass Density, Version 2.1

  Bu veri kümesi, Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 4A (L4A) Sürüm 2'nin yer üstü biyokütle yoğunluğu (AGBD; Mg/ha cinsinden) tahminlerini ve örneklenen her coğrafi konumlu lazer ayak izi içindeki tahmin standart hatası tahminlerini içerir. Bu sürümde granüller alt yörüngelerdedir. Yükseklik metrikleri …

  elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover

• GEDI L4A Raster Aboveground Biomass Density, Version 2.1

  Bu veri kümesi, Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 4A (L4A) Sürüm 2'nin yer üstü biyokütle yoğunluğu (AGBD; Mg/ha cinsinden) tahminlerini ve örneklenen her coğrafi konumlu lazer ayak izi içindeki tahmin standart hatası tahminlerini içerir. Bu sürümde granüller alt yörüngelerdedir. Yükseklik metrikleri …

  elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover

• GEDI L4A tablo dizini

  Bu, LARSE/GEDI/GEDI04_A_002'deki L4A tablolarının geometrilerinden oluşturulan bir özellik koleksiyonudur. Her özellik, öğe kimliği ve başlangıç/bitiş zaman damgaları içeren bir kaynak tablonun çokgen ayak izidir. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanıcı Rehberi'ne bakın. The Global Ecosystem Dynamics Investigation GEDI mission …

  yükseklik orman biyokütlesi gedi larse nasa tablo

• GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density (Version 2)

  Bu Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) L4B ürünü, 2019-04-18'de başlayan 19. görev haftasından 2021-08-04'te sona eren 138. görev haftasına kadar olan gözlemlere dayalı olarak ortalama yer üstü biyokütle yoğunluğunun (AGBD) 1 km x 1 km tahminlerini sağlar. GEDI L4A Footprint Biomass ürünü, …

  elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover

• GEDI L4D Imputed Waveforms, Version 2

  GEDI 4D Seviyesi (L4D) ürünü, enlemler -51,6 ile 51,6 derece arasında küresel olarak görevdeki ayak izi seviyesinde L2A V002, L2B V002 ve L4A 2.1 Sürümü ürünlerinin 30 metrelik uzamsal bir ayrıntısını sağlar. Landsat zaman serisi verileriyle birlikte k-en yakın komşular (k-NN) algoritması kullanıldı…

  biyokütle ağaç tepesi yükseklik orman orman biyokütlesi gedi

• IPCC Yer Üstü Biyokütle 1. Katman Tahminleri için Küresel 2020 Orman Sınıflandırması, V1

  Bu veri kümesi, 2020'de yaklaşık 30 metre çözünürlükte durum/koşula göre belirlenen küresel orman sınıflarını sağlar. Veriler, 2006 IPCC Ulusal Sera Gazı Yönergeleri'nin 2019'da İyileştirilmesi'nde doğal ormanlardaki yer üstü kuru odunsu biyokütle yoğunluğu (AGBD) için 1. katman tahminleri oluşturmayı destekler.

  aboveground biomass carbon classification forest forest-biomass

• Küresel 3 sınıflı PALSAR-2/PALSAR Orman/Orman Olmayan Alan Haritası

  Bu veri kümesinin 2017-2020 yılları için 4 sınıflı daha yeni bir sürümünü JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 adresinde bulabilirsiniz. Küresel orman/orman dışı harita (FNF), küresel 25 m çözünürlüklü PALSAR-2/PALSAR SAR mozaikindeki SAR görüntüsünü (geri saçılma katsayısı) sınıflandırarak oluşturulur. Bu sayede, güçlü ve düşük geri saçılma pikselleri …

  alos alos2 classification eroc forest forest-biomass

• Küresel 4 sınıflı PALSAR-2/PALSAR Orman/Orman Olmayan Alan Haritası

  Küresel orman/orman dışı harita (FNF), küresel 25 m çözünürlüklü PALSAR-2/PALSAR SAR mozaikindeki SAR görüntüsünün (geri saçılma katsayısı) sınıflandırılmasıyla oluşturulur. Böylece, güçlü ve düşük geri saçılma pikselleri sırasıyla "orman" ve "orman dışı" olarak atanır. Burada "orman", … ile doğal orman olarak tanımlanır.

  alos alos2 classification eroc forest forest-biomass

• Küresel Yer Üstü ve Yer Altı Biyokütle Karbon Yoğunluğu Haritaları

  Bu veri kümesi, 2010 yılına ait, 300 metre uzamsal çözünürlükte yer üstü ve yer altı biyokütle karbon yoğunluğunun zamansal olarak tutarlı ve uyumlu küresel haritalarını sağlar. Yer üstü biyokütle haritası; odunsu, çayır, tarım arazisi ve tundra biyokütlesinin uzaktan algılanmış, arazi örtüsüne özgü haritalarını birleştirir. Giriş haritaları …

  aboveground biomass carbon density forest forest-biomass

• Küresel Yıllık Mangrov Alanı (1984-2023)

  CGMD-Extent30 (Continuous Global Mangrove Dynamics-Annual Mangrove Extent at 30-m resolution) veri kümesi, 1984-2023 yılları arasındaki küresel yıllık mangrov alanını sağlar. Veri kümesi, tek bir Earth Engine FeatureCollection olarak dağıtılır. Her özellik, belirli bir yıla ait haritalanmış bir mangrov poligonunu temsil eder. Veri kümesi …

  yıllık kıyı orman biyokütlesi küresel landsat-derived landuse-landcover

• Küresel Yıllık Mangrov Örtüsü Alanı Yüzdesi (1984-2023)

  Bu veri kümesi, 1984'ten 2023'e kadar 30 metre uzamsal çözünürlükte küresel yıllık mangrov ağacı örtüsü kesirsel kaplama (FCC) verileri sağlar. Bu veriler, ağaç örtüsü bozulması ve toparlanması, mavi karbon değerlendirmesi ve kıyı ekosistemi izleme gibi uzun vadeli mangrov dinamiklerinin büyük ölçekli analizlerini desteklemek için kullanılır. FCC, her Landsat'ın oranını ölçer.

  yıllık kıyı orman biyokütlesi küresel Landsat'ten elde edilen mangrov

• Global Forest Canopy Height, 2005

  Bu veri kümesi, Geoscience Laser Altimeter System'den (GLAS) alınan uzay tabanlı lidar verilerinin (2005) ve yardımcı coğrafi verilerin birleştirilmesiyle elde edilen küresel ağaç yüksekliklerini gösterir. Ayrıntılar için Simard ve diğerleri (2011) makalesine bakın.

  canopy forest forest-biomass geophysical jpl nasa

• Global Forest Cover Change (GFCC) Tree Cover Multi-Year Global 30m

  Landsat Vegetation Continuous Fields (VCF) ağaç örtüsü katmanları, 30 metrelik her pikselde 5 metreden yüksek odunsu bitki örtüsüyle kaplı yatay zemin yüzdesinin tahminlerini içerir. Veri kümesi, 2000, 2005, 2010 yıllarını merkez alan dört dönem için kullanılabilir.

  orman orman biyokütlesi glcf landsat-derived nasa umd

• Global Mangrove Forests Distribution, v1 (2000)

  Veritabanı, 2000 yılına ait Landsat uydu verileri kullanılarak hazırlanmıştır. USGS Earth Resources Observation and Science Center'dan (EROS) elde edilen 1.000'den fazla Landsat sahnesi,gözetimli ve gözetimsiz hibrit dijital görüntü sınıflandırma teknikleri kullanılarak sınıflandırıldı. Bu veritabanı, ilk ve en …

  yıllık ciesin orman biyokütlesi küresel landsat-derived mangrove

• SAYIM metrikleriyle birlikte, 12 km piksel boyutunda, GEDI bitki örtüsü yapısı metrikleri ve biyokütle yoğunluğu

  Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı ölçümlerinden oluşur. Bu veri kümesi, küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, …

  biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse

• 1 km piksel boyutuna sahip, COUNTS metrikleriyle birlikte ızgaralı GEDI bitki örtüsü yapısı metrikleri ve biyokütle yoğunluğu

  Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı ölçümlerinden oluşur. Bu veri kümesi, küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, …

  biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse

• SAYIM metrikleriyle ızgaralı GEDI bitki örtüsü yapısı metrikleri ve biyokütle yoğunluğu, 6 km piksel boyutu

  Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı ölçümlerinden oluşur. Bu veri kümesi, küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, …

  biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse

• Izgaralı GEDI Bitki Örtüsü Yapısı Metrikleri ve Biyokütle Yoğunluğu, 12 KM piksel boyutu

  Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı ölçümlerinden oluşur. Bu veri kümesi, küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, …

  biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse

• Izgaralı GEDI Bitki Örtüsü Yapısı Metrikleri ve Biyokütle Yoğunluğu, 1 km piksel boyutu

  Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı ölçümlerinden oluşur. Bu veri kümesi, küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, …

  biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse

• Izgaralı GEDI Bitki Örtüsü Yapısı Metrikleri ve Biyokütle Yoğunluğu, 6 KM piksel boyutu

  Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı ölçümlerinden oluşur. Bu veri kümesi, küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, …

  biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse

• Hansen Global Forest Change 1.13 sürümü (2000-2025)

  Küresel orman alanını ve değişimini karakterize etmede Landsat görüntüleri üzerinde yapılan zaman serisi analizinin sonuçları. "İlk" ve "son" bantlar, kırmızı, NIR, SWIR1 ve SWIR2'ye karşılık gelen Landsat spektral bantları için mevcut ilk ve son yıllara ait referans çok bantlı görüntülerdir. Referans kompozit görüntüleri, …

  forest forest-biomass geophysical landsat-derived umd

• LANDFIRE BPS (Biyofiziksel Ayarlar) 1.4.0 sürümü

  LANDFIRE (LF), Landscape Fire and Resource Management Planning Tools; ABD Tarım Bakanlığı Orman Hizmetleri, ABD İçişleri Bakanlığı Jeoloji Araştırmaları Kurumu ve The Nature Conservancy'nin ortak bir programıdır. LANDFIRE (LF) katmanları, tahmine dayalı … kullanılarak oluşturulur.

  doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda

• LANDFIRE ESP AK (Environmental Site Potential) v1.2.0

  LANDFIRE (LF), Landscape Fire and Resource Management Planning Tools; ABD Tarım Bakanlığı Orman Hizmetleri, ABD İçişleri Bakanlığı Jeoloji Araştırmaları Kurumu ve The Nature Conservancy'nin ortak bir programıdır. LANDFIRE (LF) katmanları, tahmine dayalı … kullanılarak oluşturulur.

  doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda

• LANDFIRE ESP CONUS (Environmental Site Potential) v1.2.0

  LANDFIRE (LF), Landscape Fire and Resource Management Planning Tools; ABD Tarım Bakanlığı Orman Hizmetleri, ABD İçişleri Bakanlığı Jeoloji Araştırmaları Kurumu ve The Nature Conservancy'nin ortak bir programıdır. LANDFIRE (LF) katmanları, tahmine dayalı … kullanılarak oluşturulur.

  doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda

• LANDFIRE ESP HI (Environmental Site Potential) v1.2.0

  LANDFIRE (LF), Landscape Fire and Resource Management Planning Tools; ABD Tarım Bakanlığı Orman Hizmetleri, ABD İçişleri Bakanlığı Jeoloji Araştırmaları Kurumu ve The Nature Conservancy'nin ortak bir programıdır. LANDFIRE (LF) katmanları, tahmine dayalı … kullanılarak oluşturulur.

  doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda

• LANDFIRE EVC (Mevcut Bitki Örtüsü) v1.4.0

  LANDFIRE (LF), Landscape Fire and Resource Management Planning Tools; ABD Tarım Bakanlığı Orman Hizmetleri, ABD İçişleri Bakanlığı Jeoloji Araştırmaları Kurumu ve The Nature Conservancy'nin ortak bir programıdır. LANDFIRE (LF) katmanları, tahmine dayalı … kullanılarak oluşturulur.

  doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda

• LANDFIRE EVH (Mevcut Bitki Yüksekliği) v1.4.0

  LANDFIRE (LF), Landscape Fire and Resource Management Planning Tools; ABD Tarım Bakanlığı Orman Hizmetleri, ABD İçişleri Bakanlığı Jeoloji Araştırmaları Kurumu ve The Nature Conservancy'nin ortak bir programıdır. LANDFIRE (LF) katmanları, tahmine dayalı … kullanılarak oluşturulur.

  doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda

• LANDFIRE EVT (Existing Vegetation Type) v1.4.0

  LANDFIRE (LF), Landscape Fire and Resource Management Planning Tools; ABD Tarım Bakanlığı Orman Hizmetleri, ABD İçişleri Bakanlığı Jeoloji Araştırmaları Kurumu ve The Nature Conservancy'nin ortak bir programıdır. LANDFIRE (LF) katmanları, tahmine dayalı … kullanılarak oluşturulur.

  doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda

• Kanada 2019 için Landsat'ten elde edilen orman yaşı

  Kanada'daki birincil orman veri kümesi, Kanada'nın ormanlık ekolojik bölgelerinde 2019 yılına ait, 30 metre uzamsal çözünürlükte uydu tabanlı bir orman yaşı haritasıdır. Yaşı belirlemek için Landsat'ten (bozulmalar, yüzey yansıtma kompozitleri, orman yapısı) ve MODIS'ten (brüt birincil üretim) uzaktan algılanan veriler kullanılır. Orman yaşı … olabilir.

  canada orman orman biyokütlesi

• NEON Canopy Height Model (CHM)

  Kanopi üstünün çıplak toprağın üzerindeki yüksekliği (Kanopi Yükseklik Modeli; CHM). CHM, NEON LiDAR nokta bulutundan elde edilir ve LiDAR araştırmasının tüm uzamsal alanı boyunca sürekli bir kanopi yüksekliği tahmini yüzeyi oluşturularak üretilir. …

  airborne canopy forest forest-biomass highres lidar

• Natural Forests of the World 2020 (Dünyanın Doğal Ormanları 2020)

  Natural Forests of the World 2020 (Dünyanın Doğal Ormanları 2020), 10 metre çözünürlükte 2020 yılına ait doğal orman olasılığının küresel haritasını sunar. Bu araç, Avrupa Birliği'nin Ormansızlaştırma Yönetmeliği (EUDR) gibi girişimlerin yanı sıra ormanların korunması ve izlenmesine yönelik diğer çalışmaları desteklemek için geliştirilmiştir. Harita …

  biodiversity climate conservation deforestation eudr forest

• Birincil Nemli Tropikal Ormanlar

  Birincil nemli tropikal ormanlar, küresel ekosistem hizmetlerinin çoğunu sağlar ancak ekonomik etkenler nedeniyle sürekli olarak temizlenme tehdidi altındadır. Ulusal arazi kullanımı planlamasını kolaylaştırmak ve ekonomik kalkınma ile ekosistem hizmetlerinin sürdürülmesi hedeflerini dengelemek için birincil nemli tropikal orman haritası oluşturuldu.

  forest forest-biomass global landsat-derived umd

• SCANFI: the Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product1.2

  Bu veri yayını; geniş arazi örtüsü türü, orman örtüsü yüksekliği, taç kapanma derecesi ve yer üstü ağaç biyokütlesinin 2020 yılına ait Kanada'nın uçtan uca haritalarını temsil eden 30 metre çözünürlüklü bir dizi raster dosyası ile birlikte çeşitli büyük ağaç türlerinin tür bileşimini içerir. The Spatialized CAnadian National …

  canada forest forest-biomass publisher-dataset tree-cover

• USFS TreeMap v2016 (Conterminous United States)

  Bu ürün, TreeMap veri paketinin bir parçasıdır. 2016'da ABD'nin kıta kısmının tamamındaki ormanlık alanlarda canlı ve ölü ağaç sayısı, biyokütle ve karbon gibi orman özellikleriyle ilgili ayrıntılı mekansal bilgiler sağlar. TreeMap v2016, bir resim, bir …

  biyokütle karbon iklim değişikliği conus orman orman biyokütlesi

• USFS TreeMap v2020

  Bu ürün, TreeMap veri paketinin bir parçasıdır. 2020'de ABD'nin ormanlık alanının tamamındaki canlı ve ölü ağaç sayısı, biyokütle ve karbon gibi orman özellikleriyle ilgili ayrıntılı uzamsal bilgiler sağlar. TreeMap v2020, 22 bantlı 30 x 30 m …

  aboveground biomass carbon climate-change conus forest

• USFS TreeMap v2022

  Bu ürün, TreeMap veri paketinin bir parçasıdır. 2022'de ABD'nin ormanlık alanlarının tamamındaki canlı ve ölü ağaç sayısı, biyokütle ve karbon gibi orman özellikleriyle ilgili ayrıntılı mekansal bilgiler sağlar. TreeMap v2022, 22 bantlı 30 x 30 m …

  aboveground biomass carbon climate-change conus forest

• WCMC Yer Üstü ve Yer Altı Biyokütle Karbon Yoğunluğu

  Bu veri kümesi, yaklaşık 2010 yılı için yer üstü ve yer altı karasal karbon depolama alanını (hektar başına karbon tonu (t)) gösterir. Veri kümesi, herkese açık en güvenilir veri kümeleri birleştirilerek ve 2010 yılına ait ESA CCI arazi örtüsü haritasıyla (ESA, …

  biyokütle karbon orman biyokütlesi wcmc

• WHRC Pantropical National Level Carbon Stock Dataset

  500 metre çözünürlükte, tropikal ülkeler için yer üstündeki canlı odunsu biyokütle yoğunluğunun ulusal düzeydeki haritası. Bu veri kümesi, aynı yerde bulunan saha ölçümleri, LiDAR gözlemleri ve Orta Çözünürlüklü Görüntüleme Spektroradyometresi (MODIS) tarafından kaydedilen görüntülerin bir kombinasyonundan oluşturulmuştur.

  aboveground biomass carbon forest-biomass geophysical umd

• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0

  Bu veri kümesi, 2001-2022 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1

  Bu veri kümesi, 2001-2023 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2

  Bu veri kümesi, 2001-2024 yılları arasında dünya genelinde bitki örtüsü kaybının temel nedenini 1 km çözünürlükte haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2025 v1.3

  Bu veri kümesi, 2001-2025 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının baskın nedenini haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon