Datasets tagged forestdatapartnership in Earth Engine
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Модель вероятности какао 2025a
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Это изображение содержит оценку для каждого пикселя (в диапазоне [0, 1]), указывающую, занята ли область пикселя нетронутым лесом в 2020 году. Эти оценки представлены с разрешением 30 метров и были получены с помощью метода конвергенции данных, объединяющего несколько лесных массивов…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
Данная коллекция изображений предоставляет приблизительную вероятность того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью модели машинного обучения. Подробности см. в технической документации по программе Forest Data Partnership…
[[["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"]],[],[],["Four datasets provide per-pixel probability estimates for land cover types: cocoa, palm, and rubber trees, all at 10-meter resolution, and forest persistence in 2020 which is scored between 0-1 to indicate undisturbed forest. All datasets are pre-review and have linked GitHub READMEs for further details. The data relates to biodiversity, conservation, crops, and land use and are associated with the forestdatapartnership project.\n"]]