-
Fildişi Sahili BNETD 2020 Arazi Örtüsü Haritası
Fildişi Sahili BNETD 2020 Arazi Örtüsü Haritası, Fildişi Sahili Hükümeti tarafından ulusal bir kurum olan Ulusal Çalışma Ofisi Teknikleri ve Kalkınma Coğrafi Bilgi ve Dijital Merkezi (BNETD-CIGN) aracılığıyla Avrupa Birliği'nin teknik ve mali desteğiyle üretilmiştir. Metodoloji … classification deforestation forest landcover landuse-landcover -
EC JRC global map of forest cover 2020, V3
Orman örtüsünün küresel haritası, 2020 yılı için 10 m mekansal çözünürlükte orman varlığı ve yokluğunun mekansal olarak açık bir gösterimini sunar. 2020 yılı, Avrupa Birliği'nin "… eudr forest forest-biomass jrc -
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 Uyarı Eşikleri
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. daily deforestation fire forest forma gfw -
FORMA Uyarıları
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. daily deforestation fire forest forma gfw -
FORMA Raw Output FIRMS
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. daily deforestation fire forest forma gfw -
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 -
Farmscapes 2020
Farmscapes 2020 veri kümesi, İngiltere'nin tarım arazilerindeki üç temel yarı doğal özellik için yüksek çözünürlüklü (25 cm) çitler, ormanlık alanlar ve taş duvarlar gibi olasılık haritaları sağlar. Bu veri kümesi, Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery ile işbirliği içinde geliştirilmiş olup şu tür uygulamalar için temel olarak kullanılabilir: biodiversity climate conservation forest landuse-landcover nature-trace -
Orman yakınındaki insanlar (FPP) 1.0
"Orman Yakınındaki İnsanlar" (FPP) veri kümesi, Ormanlar Üzerine İşbirliği Ortaklığı (CPF) Ormanla İlgili Göstergeler Küresel Temel Seti'nin (GCS) 13 numaralı göstergesi olan "aşırı yoksulluk içinde yaşayan ormana bağımlı insan sayısı"nın geliştirilmesine katkıda bulunan veri katmanlarından biridir. FPP veri kümesi, … agriculture fao forest global plant-productivity population -
IPCC Yer Üstü Biyokütle 1. Katman Tahminleri için Küresel 2020 Orman Sınıflandırması, V1
Bu veri kümesi, 2020'de yaklaşık 30 m çözünürlükte durum/koşula göre belirlenen küresel orman sınıflarını sağlar. Veriler, 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse … (2006 IPCC Ulusal Sera Gazı Yönergeleri'nin 2019'da İyileştirilmiş Hali) adlı yayında doğal ormanlardaki yer üstü kuru odunsu biyokütle yoğunluğu (AGBD) için 1. Katman tahminleri oluşturmayı desteklemektedir. aboveground biomass carbon classification forest forest-biomass -
Global 3-class PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map
Bu veri kümesinin 2017-2020 yılları için 4 sınıflı daha yeni bir sürümünü JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 adresinde bulabilirsiniz. Küresel orman/orman dışı haritası (FNF), küresel 25 m çözünürlüklü PALSAR-2/PALSAR SAR mozaikindeki SAR görüntüsünü (geri saçılma katsayısı) sınıflandırarak oluşturulur. Bu nedenle, güçlü ve düşük geri saçılma pikselleri … alos alos2 classification eroc forest forest-biomass -
Global 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. Bu sınıflandırmada, 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 yılı için 300 m 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 -
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, yüksekliği 5 metreden fazla olan odunsu bitkilerle kaplı her 30 metrelik pikseldeki yatay zemin yüzdesinin tahminlerini içerir. Veri kümesi, 2000, 2005, 2010 yıllarının merkezinde yer alan dört dönem için kullanılabilir. orman orman biyokütlesi glcf landsat-derived nasa umd -
2020'de orman türlerinin dünya haritası
Orman türlerinin küresel haritası, 2020 yılı için 10 m mekansal çözünürlükte birincil orman, doğal olarak yenilenen orman ve dikilmiş ormanın (plantasyon ormanı dahil) mekansal olarak açık bir temsilini sağlar. Bu orman türlerini haritalandırmak için kullanılan temel katman, orman örtüsünün kapsamıdır. eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest -
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 metre çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı metriklerinden oluşur. Bu veri kümesi, neredeyse 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 metre çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı metriklerinden oluşur. Bu veri kümesi, neredeyse küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, … biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse -
Gridded GEDI Vegetation Structure Metrics and Biomass Density with COUNTS metrics, 6KM pixel size
Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 metre çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı metriklerinden oluşur. Bu veri kümesi, neredeyse 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 metre çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı metriklerinden oluşur. Bu veri kümesi, neredeyse 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 metre çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı metriklerinden oluşur. Bu veri kümesi, neredeyse 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 metre çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı metriklerinden oluşur. Bu veri kümesi, neredeyse küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, … biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse -
Hansen Global Forest Change v1.12 (2000-2024)
Küresel orman alanını ve değişimini karakterize etmede Landsat görüntüleri zaman serisi analizinden elde edilen sonuçlar. "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 bileşik görüntüleri, … forest forest-biomass geophysical landsat-derived umd -
Kanada 2019 için Landsat'ten elde edilen orman yaşı
Kanada'daki birincil orman veri kümesi, Kanada'nın ormanlık ekolojik bölgelerinde 2019 yılına ait 30 m mekansal 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 forest forest-biomass -
Yangın Şiddetindeki Trendleri İzleme (MTBS) Yangın Şiddeti Görüntüleri
Yanma şiddeti mozaikleri, kıta ABD'si, Alaska, Hawaii ve Porto Riko'daki tüm MTBS yangınları için MTBS yanma şiddeti sınıflarının tematik raster görüntülerinden oluşur. Mozaiklenmiş yanık şiddeti görüntüleri, ABD eyaletine göre her yıl derlenir ve … eros fire forest gtac landcover landsat-derived -
NEON Canopy Height Model (CHM)
Kanopi tepesinin çıplak toprağın üzerindeki yüksekliği (Kanopi Yükseklik Modeli; CHM). CHM, NEON LiDAR nokta bulutundan elde edilir ve LiDAR araştırmasının tüm uzamsal alanında sürekli bir kanopi yüksekliği tahmini yüzeyi oluşturularak üretilir. … airborne canopy forest forest-biomass lidar neon -
NEON Dijital Rakım Modeli (DEM)
NEON LiDAR verilerinden elde edilen yüzeyin (DSM) ve arazinin (DTM) dijital modelleri. DSM: Yüzey özellikleri (bitki örtüsü ve insan yapımı yapılarla birlikte topografik bilgiler). DTM: Çıplak arazi yüksekliği (bitki örtüsü ve insan yapımı yapılar kaldırılmış topografik bilgiler). Resimlerde, ortalama deniz seviyesinin üzerinde metre cinsinden yükseklikler verilmiştir. airborne dem elevation-topography forest lidar neon -
NEON RGB Kamera Görüntüleri
En yakın komşu yeniden örnekleme kullanılarak sabit ve tek tip bir uzamsal ızgaraya mozaiklenmiş ve çıkışı yapılmış yüksek çözünürlüklü Kırmızı-Yeşil-Mavi (RGB) ortorektifiye edilmiş kamera görüntüleri; uzamsal çözünürlük 0, 1 m'dir. Dijital kamera, NEON Airborne Observation Platform'daki (AOP) bir dizi cihazın parçasıdır. Bu cihazlar arasında … airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
NEON Surface Bidirectional Reflectance
NEON AOP Yüzey Çift Yönlü Yansıtma, ~380 nm ile 2.510 nm arasındaki dalga boylarını kapsayan 426 bant içeren, hiper spektral bir VSWIR (görünürden kısa dalga kızılötesine) veri ürünüdür. Yansıtma, 10.000 faktörüyle ölçeklendirilir. 1.340-1.445 nm ve 1.790-1.955 nm arasındaki dalga boyları şu şekilde ayarlanır: airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
NEON Yüzey Yönlü Yansıma
NEON AOP Yüzey Yönlü Yansıtma, 426 bant içeren ve ~380 nm ile 2510 nm arasındaki dalga boylarını kapsayan, hiper spektral bir VSWIR (görünürden kısa dalga kızılötesine) veri ürünüdür. Yansıtma, 10.000 faktörüyle ölçeklendirilir. 1.340-1.445 nm ve 1.790-1.955 nm arasındaki dalga boyları şu şekilde ayarlanır: airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
NICFI Uydu Verileri Programı: Tropikal Orman İzleme İçin Temel Haritalar - Afrika
Bu görüntü koleksiyonu, tropikal ormanların kaybını azaltmak ve tersine çevirmek, iklim değişikliğiyle mücadeleye katkıda bulunmak, biyoçeşitliliği korumak, ormanların yeniden büyümesine, restorasyonuna ve iyileştirilmesine katkıda bulunmak ve sürdürülebilir kalkınmayı kolaylaştırmak gibi temel amaçlarla tropik bölgelerin yüksek çözünürlüklü uydu izlemesine erişim sağlar. basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
NICFI Uydu Verileri Programı: Tropikal Orman İzleme için Temel Haritalar - Amerika
Bu görüntü koleksiyonu, tropikal ormanların kaybını azaltmak ve tersine çevirmek, iklim değişikliğiyle mücadeleye katkıda bulunmak, biyoçeşitliliği korumak, ormanların yeniden büyümesine, restorasyonuna ve iyileştirilmesine katkıda bulunmak ve sürdürülebilir kalkınmayı kolaylaştırmak gibi temel amaçlarla tropik bölgelerin yüksek çözünürlüklü uydu izlemesine erişim sağlar. basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
NICFI Uydu Veri Programı: Tropikal Orman İzleme için Temel Haritalar - Asya
Bu görüntü koleksiyonu, tropikal ormanların kaybını azaltmak ve tersine çevirmek, iklim değişikliğiyle mücadeleye katkıda bulunmak, biyoçeşitliliği korumak, ormanların yeniden büyümesine, restorasyonuna ve iyileştirilmesine katkıda bulunmak ve sürdürülebilir kalkınmayı kolaylaştırmak gibi temel amaçlarla tropik bölgelerin yüksek çözünürlüklü uydu izlemesine erişim sağlar. basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
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 için çok sayıda hizmet sunar ancak ekonomik faktörler nedeniyle sürekli olarak temizlenme tehdidi altındadır. Ulusal arazi kullanımı planlamasını kolaylaştırmak ve ekonomik kalkınma hedefleri ile ekosistem hizmetlerinin sürdürülmesi arasındaki dengeyi sağlamak 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 Kanada genelindeki haritalarını temsil eden 30 m çözünürlüklü bir dizi raster dosyasının yanı sıra çeşitli önemli ağaç türlerinin tür bileşimini içerir. The Spatialized CAnadian National … canada forest forest-biomass publisher-dataset tree-cover -
Ağaca yakın kişiler (TPP) 1.0
"Ağaçlara Yakın İnsanlar" (TPP), Ormanlar Üzerine İşbirliği Ortaklığı'nın (CPF) ormanlarla ilgili göstergelerden oluşan Küresel Temel Seti'ndeki (GCS) 13 numaralı göstergenin (aşırı yoksulluk içinde yaşayan ve ormanlara bağımlı olan insanların sayısı) geliştirilmesine katkıda bulunan veri kümelerinden biridir. Üçüncü taraf sağlayıcı veri kümesi 4 farklı tahmin sunar: agriculture fao forest global plant-productivity population -
USFS Landscape Change Monitoring System v2024.10 (CONUS ve OCONUS)
Bu ürün, Landscape Change Monitoring System (LCMS) veri paketinin bir parçasıdır. Her yıl için LCMS ile modellenmiş değişiklikleri, arazi örtüsünü ve/veya arazi kullanım sınıflarını gösterir. Ayrıca, Alaska (AK), Porto Riko (PR) ve Hawaii (HI) dahil olmak üzere ABD'nin bitişik eyaletlerinin (CONUS) yanı sıra CONUS dışındaki alanları (OCONUS) da kapsar. change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover -
USFS Tree Canopy Cover v2023-5 (CONUS ve OCONUS)
Genel bakış ABD Tarım Bakanlığı, Orman Hizmetleri (USFS) tarafından üretilen Ağaç Örtüsü Alanları (TCC) veri paketi, 1985-2023 yılları arasındaki yıllık uzaktan algılamaya dayalı harita çıktılarından oluşur. Bu veriler, ABD Jeoloji Araştırmaları Kurumu tarafından yönetilen Ulusal Arazi Örtüsü Veritabanı (NLCD) projesini destekler. forest gtac landuse-landcover redcastle-resources usda usfs -
USFS TreeMap v2016 (Conterminous United States)
Bu ürün, TreeMap veri paketinin bir parçasıdır. 2016'da ABD'nin kıta üzerindeki tüm ormanlık alanlarında 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 alanlarının tamamında canlı ve ölü ağaç sayısı, biyokütle ve karbon gibi orman özellikleriyle ilgili ayrıntılı mekansal 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 -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Bu veri kümesi, 2001-2022 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte ağaç örtüsü kaybının temel nedenini gösterir. 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 dünya genelinde 1 km çözünürlükte ağaç örtüsü kaybının temel nedenini gösterir. 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 1 km çözünürlükte ağaç örtüsü kaybının temel nedenini gösterir. 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