Datasets tagged forestdatapartnership in Earth Engine
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. Ayrıntılar için Orman Verileri Ortaklığı ile ilgili teknik belgelere bakın.
Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. Ayrıntılar için Orman Verileri Ortaklığı ile ilgili teknik belgelere bakın.
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 oluşturulmuştur.
Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. Ayrıntılar için Orman Verileri Ortaklığı ile ilgili teknik belgelere bakın.
Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. Ayrıntılar için Orman Verileri Ortaklığı ile ilgili teknik belgelere bakın.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","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"]]
