Datasets tagged forest in Earth Engine

• 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 유럽 연합의 기술 및 재정적 지원을 받아 제작했습니다. 방법론 …

  분류 삼림 파괴 숲 지표면 토지 이용 및 지표면

• EC JRC 전 세계 산림 피복 지도 2020, V3

  산림 피복의 전 세계 지도는 2020년의 산림 존재 및 부재를 10m 공간 해상도로 명시한 공간 데이터를 제공합니다. 2020년은 유럽연합의 '…에 제공되는 특정 상품 및 제품과 관련된 산림파괴 방지' 규정의 기준 날짜에 해당합니다.

  eudr forest forest-biomass jrc

• EC JRC 전 세계 산림 유형 지도 2020, V1

  산림 유형의 전 세계 지도는 2020년 기준 원시림, 자연 재생림, 식재림 (조림지 포함)의 분포 현황을 10m 공간 해상도로 명시합니다. 이러한 산림 유형을 매핑하는 기본 레이어는 산림 피복 범위입니다.

  eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest

• 2007년, 2010년, 2015~2022년 ESA CCI 지상 바이오매스 (v6.0)

  v6.0으로 업데이트된 이 데이터 세트는 2007년, 2010년, 2015년, 2016년, 2017년, 2018년, 2019년, 2020년, 2021년, 2022년의 산림 지상 바이오매스 추정치를 제공합니다. 이 추정치는 Copernicus Sentinel-1에서 획득한 지구 관측 데이터를 연도에 따라 조합하여 도출됩니다.

  biomass cci ecosystems esa forest

• 유럽 원시림 데이터 세트 - 포인트

  유럽 원시림 데이터는 주로 현장 기반의 48개 원시림 데이터 세트를 조화시키고 33개국에 걸쳐 분포된 18,411개의 개별 패치 (4,110만 헥타르)를 포함합니다. 주로 노령림과 후기 천이 삼림이 포함되지만 자연적 교란 후에 발생한 초기 천이 단계와 어린 삼림도 포함됩니다.

  europe forest forest-biomass table

• 유럽 원시림 데이터 세트 - 다각형

  유럽 원시림 데이터는 주로 현장 기반의 48개 원시림 데이터 세트를 조화시키고 33개국에 걸쳐 분포된 18,411개의 개별 패치 (4,110만 헥타르)를 포함합니다. 주로 노령림과 후기 천이 삼림이 포함되지만 자연적 교란 후에 발생한 초기 천이 단계와 어린 삼림도 포함됩니다.

  europe forest forest-biomass table

• 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.

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• 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.

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• 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.

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• 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.

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• Farmscapes 2020

  Farmscapes 2020 데이터 세트는 영국의 농업 경관 내 3가지 주요 준자연적 특징(생울타리, 삼림, 돌담)에 대한 고해상도(25cm) 확률 지도를 제공합니다. 이 데이터 세트는 Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery와 협력하여 개발되었으며, … 등의 애플리케이션의 기준선으로 사용됩니다.

  생물 다양성 기후 보존 생태적 연결성 산림 토지 이용-토지 피복

• Farmscapes 2020 벡터화

  Farmscapes 2020 래스터 데이터 세트의 벡터화된 버전입니다. 영국 농업 지대의 미세한 반자연적 경관 특징 (특히 생울타리, 숲, 돌담)을 나타내는 다각형 지오메트리를 제공합니다. 이 데이터 세트는 옥스포드 Leverhulme 자연 회복 센터와 공동으로 개발되었으며 …

  생물 다양성 기후 보존 생태적 연결성 산림 토지 이용-토지 피복

• 삼림 유형 (ForTy) 2020 v1.0

  Forest Typology (ForTy) v1 데이터 세트는 2020년 기준 위도 65°S~84°N의 모든 육지 지역을 포함하는 10m 해상도의 전역 클래스별 확률 지도입니다. 6개 클래스 유형은 FAO 및 EU 산림 파괴 규정 (EUDR) 정의와 일치합니다. 클래스 1 …

  alphaearth-derived biodiversity climate conservation deforestation eudr

• 산림 근접 인구 (FPP) 1.0

  '산림 근접 인구' (FPP) 데이터 세트는 산림에 관한 협력적 파트너십 (CPF)의 글로벌 핵심 산림 관련 지표 세트 (GCS)의 지표 13인 '극빈층 중 산림 의존 인구수' 개발에 기여하는 데이터 레이어 중 하나입니다. FPP 데이터 세트는 …

  agriculture fao forest global plant-productivity population

• IPCC 지상 바이오매스 1단계 추정치를 위한 전 세계 2020년 산림 분류, V1

  이 데이터 세트는 2020년의 상태/조건에 따라 약 30m 해상도로 구분된 전 세계 산림의 클래스를 제공합니다. 이 데이터는 2006년 IPCC 국가 온실가스 인벤토리 지침의 2019년 개선사항에 따라 천연림의 지상 건조 목재 바이오매스 밀도 (AGBD)에 대한 1단계 추정치를 생성하는 데 사용됩니다.

  지상 바이오매스 탄소 분류 산림 산림-바이오매스

• 전 세계 3등급 PALSAR-2/PALSAR 산림/비산림 지도

  2017~2020년의 4개 클래스가 포함된 이 데이터 세트의 최신 버전은 JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4에서 확인할 수 있습니다. 전 세계 산림/비산림 지도 (FNF)는 전 세계 25m 해상도 PALSAR-2/PALSAR SAR 모자이크에서 SAR 이미지 (후방 산란 계수)를 분류하여 생성되므로 강한 후방 산란 픽셀은 …

  alos alos2 classification eroc forest forest-biomass

• 전역 4등급 PALSAR-2/PALSAR 산림/비산림 지도

  전 세계 산림/비산림 지도 (FNF)는 전 세계 25m 해상도 PALSAR-2/PALSAR SAR 모자이크에서 SAR 이미지 (후방 산란 계수)를 분류하여 생성되며, 강한 후방 산란 픽셀과 약한 후방 산란 픽셀이 각각 '산림'과 '비산림'으로 할당됩니다. 여기서 '숲'은 …이 있는 자연 숲으로 정의됩니다.

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• 전 세계 지상 및 지하 바이오매스 탄소 밀도 지도

  이 데이터 세트는 2010년 기준 300m 공간 해상도의 지상 및 지하 바이오매스 탄소 밀도의 시간적으로 일관되고 조화로운 전 세계 지도를 제공합니다. 지상 바이오매스 지도는 목초지, 초지, 농지, 툰드라 바이오매스의 원격 감지 지도를 통합합니다. 입력 지도는 …

  aboveground biomass carbon density forest forest-biomass

• 전 세계 산림 캐노피 높이, 2005년

  이 데이터 세트는 Geoscience Laser Altimeter System (GLAS)의 우주 기반 레이저 데이터 (2005년)와 보조 지리 공간 데이터를 융합한 전 세계 나무 높이를 나타냅니다. 자세한 내용은 Simard et al. (2011)을 참고하세요.

  canopy forest forest-biomass geophysical jpl nasa

• Global Forest Cover Change (GFCC) 산림 피복 다년도 글로벌 30m

  Landsat Vegetation Continuous Fields (VCF) 트리 캐노피층에는 높이가 5m를 초과하는 목본 식물로 덮인 각 30m 픽셀의 수평 지면 비율 추정치가 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트는 2000년, 2005년, 2010년 등을 중심으로 4개의 에포크에 사용할 수 있습니다.

  forest forest-biomass glcf landsat-derived nasa umd

• 격자형 GEDI 식물 구조 측정항목 및 바이오매스 밀도(COUNTS 측정항목 포함), 12km 픽셀 크기

  이 데이터 세트는 직경 25m의 LiDAR 발자국과 관련된 NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) 레벨 2 및 4A 제품에서 파생된 분석 준비 상태의 다중 해상도 격자형 식생 구조 측정항목으로 구성되어 있으며, 거의 전 세계를 포함합니다. 이 데이터 세트는 …을 포함하는 거의 전 세계적인 식생 구조를 포괄적으로 나타냅니다.

  biomass canopy forest forest-biomass gedi larse

• 격자형 GEDI 식물 구조 측정항목 및 바이오매스 밀도(COUNTS 측정항목 포함), 1km 픽셀 크기

  이 데이터 세트는 직경 25m의 LiDAR 발자국과 관련된 NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) 레벨 2 및 4A 제품에서 파생된 분석 준비 상태의 다중 해상도 격자형 식생 구조 측정항목으로 구성되어 있으며, 거의 전 세계를 포함합니다. 이 데이터 세트는 …을 포함하는 거의 전 세계적인 식생 구조를 포괄적으로 나타냅니다.

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• 격자형 GEDI 식물 구조 측정항목 및 바이오매스 밀도(COUNTS 측정항목 포함), 6km 픽셀 크기

  이 데이터 세트는 직경 25m의 LiDAR 발자국과 관련된 NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) 레벨 2 및 4A 제품에서 파생된 분석 준비 상태의 다중 해상도 격자형 식생 구조 측정항목으로 구성되어 있으며, 거의 전 세계를 포함합니다. 이 데이터 세트는 …을 포함하는 거의 전 세계적인 식생 구조를 포괄적으로 나타냅니다.

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• 격자형 GEDI 식생 구조 측정항목 및 바이오매스 밀도, 12km 픽셀 크기

  이 데이터 세트는 직경 25m의 LiDAR 발자국과 관련된 NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) 레벨 2 및 4A 제품에서 파생된 분석 준비 상태의 다중 해상도 격자형 식생 구조 측정항목으로 구성되어 있으며, 거의 전 세계를 포함합니다. 이 데이터 세트는 …을 포함하는 거의 전 세계적인 식생 구조를 포괄적으로 나타냅니다.

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• 격자형 GEDI 식생 구조 측정항목 및 바이오매스 밀도, 1km 픽셀 크기

  이 데이터 세트는 직경 25m의 LiDAR 발자국과 관련된 NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) 레벨 2 및 4A 제품에서 파생된 분석 준비 상태의 다중 해상도 격자형 식생 구조 측정항목으로 구성되어 있으며, 거의 전 세계를 포함합니다. 이 데이터 세트는 …을 포함하는 거의 전 세계적인 식생 구조를 포괄적으로 나타냅니다.

  biomass canopy forest forest-biomass gedi larse

• 격자형 GEDI 식생 구조 측정항목 및 바이오매스 밀도, 6km 픽셀 크기

  이 데이터 세트는 직경 25m의 LiDAR 발자국과 관련된 NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) 레벨 2 및 4A 제품에서 파생된 분석 준비 상태의 다중 해상도 격자형 식생 구조 측정항목으로 구성되어 있으며, 거의 전 세계를 포함합니다. 이 데이터 세트는 …을 포함하는 거의 전 세계적인 식생 구조를 포괄적으로 나타냅니다.

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• Hansen Global Forest Change v1.13 (2000~2025년)

  전 세계 산림 범위와 변화를 특징짓는 Landsat 이미지의 시계열 분석 결과입니다. 'first' 및 'last' 밴드는 빨간색, NIR, SWIR1, SWIR2에 해당하는 Landsat 스펙트럼 밴드의 첫 번째 및 마지막 사용 가능한 연도의 참조 멀티스펙트럼 이미지입니다. 참조 합성 이미지는 다음을 나타냅니다.

  forest forest-biomass geophysical landsat-derived umd

• 캐나다 2019년 Landsat 기반 산림 연령

  캐나다 원시림 데이터 세트는 30m 공간 해상도로 캐나다의 산림 생태 지역에 걸쳐 2019년의 위성 기반 산림 연령 지도입니다. Landsat (교란, 표면 반사율 합성, 산림 구조) 및 MODIS (총 일차 생산량)의 원격 감지 데이터는 연령을 결정하는 데 사용됩니다. 산림 연령은 …

  캐나다 산림 산림-바이오매스

• 번 심각도 추세 모니터링 (MTBS) 번 심각도 이미지

  화상 심각도 모자이크는 미국 본토, 알래스카, 하와이, 푸에르토리코에서 현재 완료된 모든 MTBS 화재에 대한 MTBS 화상 심각도 등급의 주제별 래스터 이미지로 구성됩니다. 모자이크 화상 심각도 이미지는 미국 주별로 매년 컴파일되며 …

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• NEON 캐노피 높이 모델 (CHM)

  노출된 지면 위의 수관 상단의 높이 (수관 높이 모델, CHM) CHM은 NEON LiDAR 포인트 클라우드에서 파생되며 LiDAR 조사 전체 공간 도메인에서 연속적인 캐노피 높이 추정치를 생성하여 생성됩니다. …

  airborne canopy forest forest-biomass highres lidar

• NEON 캐노피 질소 콘텐츠 (CNC)

  NEON 식물 잎 화학 관측으로 보정되고 NEON 이미징 분광계 (NIS)에서 파생된 L1 표면 방향 반사율로 예측된 모델링된 캐노피 질소 농도입니다. 밴드에는 1) 수관 질소 비율, 2) 수관 질소 모델 불확실성, 3) 침엽수 대 비침엽수 모델의 분류 결과 등이 포함됩니다.

  airborne canopy forest highres hyperspectral neon

• NEON 디지털 고도 모델 (DEM)

  NEON LiDAR 데이터에서 파생된 표면 (DSM) 및 지형 (DTM)의 디지털 모델입니다. DSM: 표면 특징 (초목과 인공 구조물이 있는 지형 정보) DTM: 지표면 고도 (식물과 인공 구조물이 제거된 지형 정보) 이미지는 평균 해수면 위 미터 단위로 제공됩니다.

  airborne dem elevation-topography forest highres lidar

• NEON RGB 카메라 이미지

  고해상도 적색-녹색-청색 (RGB) 직교정 카메라 이미지를 모자이크하고 최근접 재샘플링을 사용하여 고정된 균일한 공간 그리드에 출력합니다. 공간 해상도는 0.1m입니다. 디지털 카메라는 NEON 항공 관측 플랫폼 (AOP)의 기기 모음의 일부이며 여기에는 다음도 포함됩니다.

  airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto

• NEON 표면 양방향 반사율

  NEON AOP 표면 양방향 반사율은 ~380nm~2510nm의 파장을 포함하는 426개 밴드가 포함된 초분광 VSWIR (가시광선~단파 적외선) 데이터 제품입니다. 반사율은 10000배로 조정됩니다. 1340~1445nm 및 1790~1955nm 사이의 파장은 …으로 설정됩니다.

  airborne forest highres hyperspectral neon neon-prod-earthengine

• NEON 표면 방향 반사율

  NEON AOP 표면 방향 반사율은 ~380nm~2510nm의 파장을 포함하는 426개 밴드가 포함된 초분광 VSWIR (가시광선~단파 적외선) 데이터 제품입니다. 반사율은 10000배로 조정됩니다. 1340~1445nm 및 1790~1955nm 사이의 파장은 …으로 설정됩니다.

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• 열대 우림 모니터링을 위한 NICFI 위성 데이터 프로그램 기본 지도 - 아프리카

  이 이미지 컬렉션은 열대 지역의 고해상도 위성 모니터링에 대한 액세스를 제공하며, 그 주요 목적은 열대림 손실을 줄이고 되돌려 기후 변화에 대처하고, 생물 다양성을 보존하고, 산림 재생, 복원, 개선에 기여하고, 지속 가능한 개발을 촉진하는 것입니다.

  basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset

• 열대 우림 모니터링을 위한 NICFI 위성 데이터 프로그램 기본 지도 - 아메리카

  이 이미지 컬렉션은 열대 지역의 고해상도 위성 모니터링에 대한 액세스를 제공하며, 그 주요 목적은 열대림 손실을 줄이고 되돌려 기후 변화에 대처하고, 생물 다양성을 보존하고, 산림 재생, 복원, 개선에 기여하고, 지속 가능한 개발을 촉진하는 것입니다.

  basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset

• 열대림 모니터링을 위한 NICFI 위성 데이터 프로그램 기본 지도 - 아시아

  이 이미지 컬렉션은 열대 지역의 고해상도 위성 모니터링에 대한 액세스를 제공하며, 그 주요 목적은 열대림 손실을 줄이고 되돌려 기후 변화에 대처하고, 생물 다양성을 보존하고, 산림 재생, 복원, 개선에 기여하고, 지속 가능한 개발을 촉진하는 것입니다.

  basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset

• 2020년 세계의 자연림

  Natural Forests of the World 2020은 2020년 기준 10미터 해상도의 전 세계 천연림 분포 확률 지도를 제공합니다. 이 레이어는 유럽 연합의 산림파괴 규정 (EUDR)과 같은 이니셔티브 및 산림 보존과 모니터링을 위한 기타 노력을 지원하기 위해 개발되었습니다. 지도 …

  생물 다양성 기후 보존 삼림 파괴 eudr 산림

• 일차 습윤 열대 우림

  1차 습윤 열대림은 수많은 글로벌 생태계 서비스를 제공하지만 경제적 동인으로 인해 지속적으로 벌채 위협에 놓여 있습니다. 국가 토지 이용 계획을 촉진하고 경제 발전과 생태계 서비스 유지라는 목표의 균형을 맞추기 위해 기본 습윤 열대 우림 지도가 생성되었습니다.

  forest forest-biomass global landsat-derived umd

• SCANFI: 공간화된 캐나다 국립 산림 인벤토리 데이터 제품1.2

  이 데이터에는 2020년 캐나다 전역의 광범위한 토지 피복 유형, 산림 캐노피 높이, 수관 폐쇄도, 지상 나무 바이오매스, 주요 나무 종의 종 구성이 포함된 30m 해상도 래스터 파일이 포함되어 있습니다. Spatialized CAnadian National …

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• 트리 근접 사용자 (TPP) 1.0

  'Tree Proximate People'(TPP)은 삼림에 관한 협력적 파트너십(CPF)의 삼림 관련 지표 글로벌 핵심 세트(GCS)의 지표 13(극빈층 중 삼림 의존 인구) 개발에 기여하는 데이터 세트 중 하나입니다. TPP 데이터 세트는 4가지 다른 추정치를 제공합니다.

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• USFS Landscape Change Monitoring System v2025-11 (미국 본토 및 미국 외 지역)

  이 제품은 Landscape Change Monitoring System (LCMS) 데이터 모음의 일부입니다. 매년 LCMS 모델링된 변화, 토지 피복, 토지 이용 클래스를 보여주며 미국 본토 (CONUS)와 알래스카 (AK), 푸에르토리코 등 미국 본토 외 지역 (OCONUS)을 포함합니다.

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• USFS 트리 캐노피 범위 v2025-6 (미국 본토 및 미국 외 지역)

  미국 농무부 산림청 (USFS)에서 제작한 수관 밀도 (TCC) 데이터 모음은 1985~2025년에 걸쳐 연간 원격 감지 기반 지도 출력입니다. 이 데이터는 미국 지질조사국에서 관리하는 국토 피복 데이터베이스 (NLCD) 프로젝트를 지원합니다.

  forest gtac gtac-data-publish landuse-landcover publisher-dataset redcastle-resources

• USFS TreeMap v2016 (미국 본토)

  이 제품은 트리맵 데이터 모음의 일부입니다. 2016년 미국 본토의 전체 산림 범위에 걸쳐 살아 있는 나무와 죽은 나무의 수, 바이오매스, 탄소를 비롯한 산림 특성에 관한 자세한 공간 정보를 제공합니다. 트리맵 v2016에는 하나의 이미지가 포함되어 있습니다.

  biomass carbon climate-change conus forest forest-biomass

• USFS TreeMap v2020

  이 제품은 TreeMap 데이터 제품군에 포함되어 있습니다. 2020년 미국 전체 산림 지역의 생존 및 고사 나무 수, 바이오매스, 탄소 등 산림 특성에 관한 자세한 공간 정보를 제공합니다. TreeMap v2020에는 22개 밴드 30x30m …

  aboveground biomass carbon climate-change conus forest

• USFS TreeMap v2022

  이 제품은 TreeMap 데이터 제품군에 포함되어 있습니다. 2022년 미국 전체 산림 지역의 살아 있는 나무와 죽은 나무 수, 바이오매스, 탄소 등 산림 특성에 관한 자세한 공간 정보를 제공합니다. TreeMap v2022에는 22개 밴드 30x30m …

  aboveground biomass carbon climate-change conus forest

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

  이 데이터 세트는 2001~2022년 전 세계의 1km 해상도에서 트리 캐노피 손실의 주요 원인을 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 학습시킨 전역 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다.

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• WRI/Google DeepMind 삼림 손실의 글로벌 요인 2001~2023 v1.1

  이 데이터 세트는 2001~2023년 전 세계의 1km 해상도에서 트리 캐노피 손실의 주요 원인을 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 학습시킨 전역 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 2001~2024년의 전 세계 트리 캐노피 손실의 주요 원인을 1km 해상도로 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 학습시킨 전역 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다.

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

  이 데이터 세트는 2001~2025년의 전 세계 트리 캐노피 손실의 주요 원인을 1km 해상도로 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 학습시킨 전역 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다.

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