-
Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
Cloud Score+ هو معالج لتقييم الجودة (QA) للصور البصرية للأقمار الصناعية ذات الدقة المتوسطة إلى العالية. يتمّ إنشاء مجموعة البيانات S2_HARMONIZED Cloud Score+ من خلال عمليات جمع بيانات Sentinel-2 L1C المنسّقة، ويمكن استخدام نتائج Cloud Score+ لتحديد وحدات البكسل الواضحة نسبيًا وإزالة الغيوم بفعالية. cloud google satellite-imagery sentinel2-derived -
الإصدار 1 من "الواقع الديناميكي"
"Dynamic World" هي مجموعة بيانات استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي (LULC) بدقة 10 أمتار في الوقت الفعلي تقريبًا (NRT) تتضمّن احتمالات الفئات ومعلومات التصنيف لفئات تسع. تتوفّر توقّعات "المدن الديناميكية" لمجموعة Sentinel-2 L1C من 27 حزيران (يونيو) 2015 حتى الآن. تتراوح وتيرة إعادة المرور في Sentinel-2 بين يومين و5 أيام … global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
شرائح CCDC المستندة إلى Landsat العالمية من Google (من 1999 إلى 2019)
تحتوي هذه المجموعة على نتائج تم احتسابها مسبقًا من خلال تشغيل خوارزمية "رصد التغيُّرات المستمرة وتصنيفها" (CCDC) على بيانات انعكاس سطح Landsat التي تعود إلى 20 عامًا. CCDC هي خوارزمية لتحديد نقاط الفاصل تستخدم التطابق التوافقي مع حدّ أدنى ديناميكي لمخطّط RMSE لرصد نقاط الفاصل في بيانات السلسلة الزمنية. … change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.2 [deprecated]
تحتوي مجموعة البيانات هذه على خرائط لموقع المياه السطحية وتوزيعها الزمني من عام 1984 إلى عام 2019، كما تقدّم إحصاءات عن مدى انتشار هذه المياه السطحية وتغيُّرها. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على مقالة المجلة المرتبطة: "وضع خرائط عالية الدقة للمياه السطحية في العالم و… الأبحاث الجيوفيزيائية Google المركز المشترك للأبحاث بيانات من Landsat السطح المياه السطحية والجوفية -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.4
تتضمّن مجموعة البيانات هذه خرائط لموقع المياه السطحية وتوزيعها الزمني من عام 1984 إلى عام 2021، كما تقدّم إحصاءات عن مدى انتشار هذه المياه السطحية وتغيُّرها. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على مقالة المجلة المرتبطة: "وضع خرائط عالية الدقة للمياه السطحية في العالم و… رصد-التغييرات جغرافية-فيزيائية google jrc landsat-derived سطح -
JRC Global Surface Water Metadata، الإصدار 1.4
تتضمّن مجموعة البيانات هذه خرائط لموقع المياه السطحية وتوزيعها الزمني من عام 1984 إلى عام 2021، كما تقدّم إحصاءات عن مدى انتشار هذه المياه السطحية وتغيُّرها. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على مقالة المجلة المرتبطة: "وضع خرائط عالية الدقة للمياه السطحية في العالم و… الأبحاث الجيوفيزيائية Google المركز المشترك للأبحاث بيانات من Landsat السطح المياه السطحية والجوفية -
JRC Monthly Water History, v1.4
تتضمّن مجموعة البيانات هذه خرائط لموقع المياه السطحية وتوزيعها الزمني من عام 1984 إلى عام 2021، كما تقدّم إحصاءات عن مدى انتشار هذه المياه السطحية وتغيُّرها. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على مقالة المجلة المرتبطة: "وضع خرائط عالية الدقة للمياه السطحية في العالم و… الأبحاث الجيوفيزيائية Google السجلّ المركز الياباني للأبحاث الفضائية بيانات من Landsat شهري -
JRC Monthly Water Recurrence, v1.4
تتضمّن مجموعة البيانات هذه خرائط لموقع المياه السطحية وتوزيعها الزمني من عام 1984 إلى عام 2021، كما تقدّم إحصاءات عن مدى انتشار هذه المياه السطحية وتغيُّرها. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على مقالة المجلة المرتبطة: "وضع خرائط عالية الدقة للمياه السطحية في العالم و… الأبحاث الجيوفيزيائية Google السجلّ المركز الياباني للأبحاث الفضائية بيانات من Landsat شهري -
JRC Yearly Water Classification History, v1.4
تتضمّن مجموعة البيانات هذه خرائط لموقع المياه السطحية وتوزيعها الزمني من عام 1984 إلى عام 2021، كما تقدّم إحصاءات عن مدى انتشار هذه المياه السطحية وتغيُّرها. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على مقالة المجلة المرتبطة: "وضع خرائط عالية الدقة للمياه السطحية في العالم و… سنوية جغرافية فيزيائية google سجلّ jrc معلومات مستمدة من Landsat -
تصنيف التغييرات العالمية في المد والجزر في نهر موراي
تتضمّن مجموعة بيانات التغييرات العالمية في المد والجزر التي أجراها "موراي" خرائط عالمية للأنظمة البيئية للأراضي المنخفضة التي تتأثّر بالمد والجزر، والتي تم إنشاؤها من خلال تصنيف خاضع للإشراف لـ 707,528 صورة من أرشيف Landsat. تم تصنيف كل بكسل على أنّه مستنقع مدّي أو مياه دائمة أو غير ذلك، وذلك بالاستناد إلى مجموعة من بيانات التدريب الموزّعة على مستوى العالم. … الساحلية google المد والجزر مصدرها Landsat murray المياه السطحية والجوفية -
قناع بيانات التغييرات في المد والجزر على مستوى العالم في نهر موراي
تتضمّن مجموعة بيانات التغييرات العالمية في المد والجزر التي أجراها "موراي" خرائط عالمية للأنظمة البيئية للأراضي المنخفضة التي تتأثّر بالمد والجزر، والتي تم إنشاؤها من خلال تصنيف خاضع للإشراف لـ 707,528 صورة من أرشيف Landsat. تم تصنيف كل بكسل على أنّه مستنقع مدّي أو مياه دائمة أو غير ذلك، وذلك بالاستناد إلى مجموعة من بيانات التدريب الموزّعة على مستوى العالم. … الساحلية google المد والجزر مصدرها Landsat murray المياه السطحية والجوفية -
عدد وحدات البكسل لتأكيد جودة التغييرات في المد والجزر العالمي في نهر موراي
تتضمّن مجموعة بيانات التغييرات العالمية في المد والجزر التي أجراها "موراي" خرائط عالمية للأنظمة البيئية للأراضي المنخفضة التي تتأثّر بالمد والجزر، والتي تم إنشاؤها من خلال تصنيف خاضع للإشراف لـ 707,528 صورة من أرشيف Landsat. تم تصنيف كل بكسل على أنّه مستنقع مدّي أو مياه دائمة أو غير ذلك، وذلك بالاستناد إلى مجموعة من بيانات التدريب الموزّعة على مستوى العالم. … الساحلية google المد والجزر مصدرها Landsat murray المياه السطحية والجوفية -
الإصدار 1 من ميزة "إدراج إعلانات على شبكة Google الإعلانية"
مجموعة بيانات "إدراج الصور من الأقمار الصناعية" من Google هي مجموعة عالمية جاهزة للتحليل من إدراجات جغرافية مكانية تم تعلّمها. كل بكسل بحجم 10 أمتار في مجموعة البيانات هذه هو تمثيل من 64 سمة، أو "متجه تضمين"، الذي يُشفِّر المسارات الزمنية لظروف السطح في هذا البكسل وحوله كما تم قياسها من خلال أدوات مختلفة لرصد الأرض. سنوية عالمية من Google مشتقة من Landsat صور من الأقمار الصناعية مشتقة من Sentinel1 -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
ترسم مجموعة البيانات هذه العوامل الرئيسية التي أدّت إلى فقدان الغطاء الشجري من عام 2001 إلى عام 2022 على مستوى العالم بدقة 1 كيلومتر. تم إنشاء هذه البيانات من قِبل "معهد الموارد العالمية" (WRI) وGoogle DeepMind، وتم تطويرها باستخدام نموذج شبكة عصبية عالمية (ResNet) تم تدريبه على مجموعة من العيّنات التي تم جمعها … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
ترسم مجموعة البيانات هذه العوامل الرئيسية التي أدّت إلى فقدان الغطاء الشجري من عام 2001 إلى عام 2023 على مستوى العالم بدقة 1 كيلومتر. تم إنشاء هذه البيانات من قِبل "معهد الموارد العالمية" (WRI) وGoogle DeepMind، وتم تطويرها باستخدام نموذج شبكة عصبية عالمية (ResNet) تم تدريبه على مجموعة من العيّنات التي تم جمعها … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
تُحدِّد مجموعة البيانات هذه العوامل الرئيسية لفقدان الغطاء الشجري من عام 2001 إلى عام 2024 على مستوى العالم بدقة 1 كيلومتر. تم إنشاء هذه البيانات من قِبل "معهد الموارد العالمية" (WRI) وGoogle DeepMind، وتم تطويرها باستخدام نموذج شبكة عصبية عالمية (ResNet) تم تدريبه على مجموعة من العيّنات التي تم جمعها … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
