Datasets tagged forest in Earth Engine

• 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'nın (BNETD-CIGN) Coğrafi Bilgi ve Dijital Merkezi aracılığıyla Avrupa Birliği'nin teknik ve mali desteğiyle üretilmiştir. Metodoloji …

  classification deforestation forest landcover landuse-landcover

• 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 küresel orman türleri haritası 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 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 ve ormanlara bağımlı olan insanların 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 İçin 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 Envanteri 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

• 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

• Küresel Orman Örtüsü Değişikliği (GFCC) Çok Yıllık Küresel 30 Metre Ağaç Örtüsü

  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 yıllarında merkezlenen dört dönem için kullanılabilir.

  orman orman biyokütlesi glcf landsat-derived nasa umd

• SAYI 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

• COUNTS metrikleriyle birlikte, 1 km piksel boyutuna sahip, 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

• 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 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 1.12 sürümü (2000-2024)

  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 yıllardan alınan 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 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

• Yangın Şiddetindeki Trendleri İzleme (MTBS) Yangın Şiddeti Görüntüleri

  Yanma şiddeti mozaikleri; kıta ABD'si, Alaska, Hawaii ve Porto Riko'da şu anda tamamlanmış tüm MTBS yangınları için MTBS yanma şiddeti sınıflarının tematik raster görüntülerinden oluşur. Mozaiklenmiş yanma şiddeti görüntüleri, ABD eyaletlerine göre her yıl derlenir ve …

  eros fire forest gtac landcover landsat-derived

• 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

• NEON Canopy Nitrogen Content (CNC)

  NEON bitki yaprak kimyası gözlemleriyle kalibre edilmiş ve NEON Görüntüleme Spektrometresi'nden (NIS) elde edilen L1 yüzey yönlü yansıtma ile tahmin edilen, modellenmiş kanopi azot konsantrasyonu. Bantlar arasında 1) tepe azot yüzdesi, 2) tepe azot modeli belirsizliği, 3) iğneye karşı iğne içermeyen model için sınıflandırma sonucu ve …

  airborne canopy forest highres hyperspectral 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 yapay yapılar kaldırılmış topografik bilgiler). Resimler, ortalama deniz seviyesinin üzerinde metre cinsinden verilmiştir.

  airborne dem elevation-topography forest highres lidar

• 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 şunlar da bulunur:

  airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto

• NEON Surface Bidirectional Reflectance

  NEON AOP Yüzey Çift Yönlü Yansıtma, 426 bant içeren ve dalga boyları ~380 nm ile 2.510 nm arasında değişen bir hiper spektral VSWIR (görünürden kısa dalga kızılötesine) veri ürünüdür. Yansıtma, 10.000 faktörüyle ölçeklendirilir. 1340-1445 nm ve 1790-1955 nm arasındaki dalga boyları … olarak ayarlanır.

  airborne forest highres hyperspectral neon neon-prod-earthengine

• NEON Yüzey Yönlü Yansıtma

  NEON AOP Yüzey Yönlü Yansıtma, 426 bant içeren bir hiper spektral VSWIR (görünürden kısa dalga kızılötesine) veri ürünüdür. Bu bantlar, yaklaşık 380 nm ile 2.510 nm arasındaki dalga boylarını kapsar. Yansıtma, 10.000 faktörüyle ölçeklendirilir. 1340-1445 nm ve 1790-1955 nm arasındaki dalga boyları … olarak ayarlanır.

  airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset

• NICFI Uydu Verileri Programı: Tropikal Orman İzleme İçin Temel Haritalar - Afrika

  Bu görüntü koleksiyonu, tropik 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, tropik 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, tropik 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 hizmetleri açısından çok önemlidir 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 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

• Tree Proximate People (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 and 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 çıktılarını içerir. 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 kısmındaki tüm 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 alanlarının tamamında 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

• 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 dünya genelinde 1 km çözünürlükte bitki 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 bitki 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