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Brazil Forest Imagery Dataset 2008: Analytic Basemap (Waldbildmaterial von Brasilien aus 2008: Analytische Basiskarte)
Dieses Dataset enthält eine multispektrale (grün, rot und nahes Infrarot) Basiskarte von Brasilien mit einer Auflösung von bis zu 10 Metern, die hauptsächlich im Jahr 2008 aufgenommen wurde, um die Umsetzung des brasilianischen Waldschutzgesetzes zu unterstützen. Das Mosaik wird aus SPOT 2-, 4- und 5-Satellitendaten synthetisiert. Es dient als höher aufgelöste … brazil forest-code google imagery multispectral satellite-imagery -
Brazil Forest Imagery Dataset 2008: Visual Basemap (Waldbildmaterial von Brasilien aus 2008: Visuelle Basiskarte)
Dieses Dataset enthält eine Basiskarte von Brasilien mit einer Auflösung von bis zu 5 Metern, die hauptsächlich im Jahr 2008 aufgenommen wurde, um die Umsetzung des brasilianischen Waldschutzgesetzes zu unterstützen. Das Mosaik wird aus SPOT 2-, 4- und 5-Satellitendaten synthetisiert. Es dient als hochauflösende Alternative zu … brazil deforestation forest-code google rgb satellite-imagery -
Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
Cloud Score+ ist ein Prozessor für die Qualitätssicherung (QS) von optischen Satellitenbildern mit mittlerer bis hoher Auflösung. Das Cloud Score+ S2_HARMONIZED-Dataset wird operativ aus der harmonisierten Sentinel-2 L1C-Sammlung erstellt. Die Cloud Score+-Ausgaben können verwendet werden, um relativ wolkenfreie Pixel zu identifizieren und Wolken effektiv zu entfernen. cloud google satellite-imagery sentinel2-derived -
Dynamic World V1
Dynamic World ist ein Dataset zur Landnutzung und Bodenbedeckung (Land Use/Land Cover, LULC) mit einer Auflösung von 10 m und Daten nahezu in Echtzeit (near real-time, NRT). Es enthält Klassenwahrscheinlichkeiten und Labelinformationen für neun Klassen. Vorhersagen von Dynamic World sind für die Sentinel-2 L1C-Sammlung vom 27.06.2015 bis heute verfügbar. Die Wiederholungsfrequenz von Sentinel-2 liegt je nach Breitengrad zwischen 2 und 5 Tagen. global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
Globale Google-CCDC-Segmente auf Landsat-Basis (1999–2019)
Diese Sammlung enthält vorab berechnete Ergebnisse aus der Ausführung des CCDC-Algorithmus (Continuous Change Detection and Classification) für 20 Jahre mit Landsat-Daten zur Oberflächenreflektanz. CCDC ist ein Algorithmus zur Suche nach Haltepunkten, der harmonische Anpassung mit einem dynamischen RMSE-Schwellenwert verwendet, um Haltepunkte in Zeitreihendaten zu erkennen. Die/Die/Das… change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.2 [deprecated]
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2019 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Fachartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC-Karten-Layer für Oberflächenwasser weltweit, Version 1.4
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2021 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Fachartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface -
JRC Global Surface Water Metadata, v1.4
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2021 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Fachartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Monthly Water History, v1.4
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2021 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Fachartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly> -
JRC Monthly Water Recurrence, v1.4
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2021 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Fachartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly> -
JRC Yearly Water Classification History, v1.4
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2021 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Fachartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … annual geophysical google history jrc landsat-derived -
Murray Global Intertidal Change Classification
Das Murray Global Intertidal Change Dataset enthält globale Karten von Gezeitenzonen-Ökosystemen,die durch eine überwachte Klassifizierung von 707.528 Landsat-Archivbildern erstellt wurden. Jedes Pixel wurde anhand eines global verteilten Satzes von Trainingsdaten in die Kategorien „Watt“, „Dauerhaftes Wasser“ oder „Andere“ eingeteilt. Die/Die/Das… coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water> -
Murray Global Intertidal Change Data Mask
Das Murray Global Intertidal Change Dataset enthält globale Karten von Gezeitenzonen-Ökosystemen,die durch eine überwachte Klassifizierung von 707.528 Landsat-Archivbildern erstellt wurden. Jedes Pixel wurde anhand eines global verteilten Satzes von Trainingsdaten in die Kategorien „Watt“, „Dauerhaftes Wasser“ oder „Andere“ eingeteilt. Die/Die/Das… coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water> -
Murray Global Intertidal Change QA Pixel Count
Das Murray Global Intertidal Change Dataset enthält globale Karten von Gezeitenzonen-Ökosystemen,die durch eine überwachte Klassifizierung von 707.528 Landsat-Archivbildern erstellt wurden. Jedes Pixel wurde anhand eines global verteilten Satzes von Trainingsdaten in die Kategorien „Watt“, „Dauerhaftes Wasser“ oder „Andere“ eingeteilt. Die/Die/Das… coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water> -
SPOT-Multispektralbilder, 10–20 m, Brasilien
Diese Sammlung enthält rohe multispektrale Bilder aus dem Jahr 2008 von den Satelliten SPOT 2, 4 und 5 über Brasilien. Diese von CNES betriebenen Missionen wurden entwickelt, um optische Bilder in hoher Auflösung und mit großer Fläche für die Verwaltung der Ressourcen der Erde zu liefern. SPOT 2 und 4 nutzten HRV und HRVIR … brazil forest-code google multispectral satellite-imagery spot -
SPOT-Multispektralbilder in Falschfarben, 10–20 m, Brasilien
Diese Sammlung enthält RGB-Bilder in „Pseudonaturfarben“ aus dem Jahr 2008, die aus den nativen multispektralen Bändern von SPOT 2, 4 und 5 für Brasilien abgeleitet wurden. Da die Sensoren für Herzfrequenzvariabilität und Herzfrequenzbereich kein natives blaues Band enthalten, wird bei diesem Produkt eine RGB-Darstellung synthetisiert, um … brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
SPOT-Satellitenbilder, panchromatisch, 5–10 m, Brasilien
Diese Sammlung enthält die rohen panchromatischen (PAN) Bänder der SPOT 2-, 4- und 5-Satelliten für Brasilien aus dem Jahr 2008. Der panchromatische Sensor bietet die höchste native räumliche Auflösung der Missionen und erfasst Licht über ein breites sichtbares Spektrum (0,51–0,73 µm für SPOT 2, 0,61–0,68 … brazil forest-code google imagery satellite-imagery spot -
SPOT-Satellitenbilder mit Pansharpening in pseudonaturalistischen Farben, 5–10 m, Brasilien
Diese Sammlung enthält hochauflösende, pansharpened SPOT-Bilder in Pseudo-Naturfarben der Satelliten 2, 4 und 5 für Brasilien aus dem Jahr 2008. Wenn ein entsprechendes hochauflösendes panchromatisches Bild verfügbar war, wurde es mit multispektralen Daten zusammengeführt, um eine höhere räumliche Detailtiefe zu erreichen (bis zu 5 m für SPOT 5 oder 10 m … brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
Satellite Embedding V1
Der Datensatz „Google Satellite Embedding“ ist eine globale, analysebereite Sammlung von gelernten raumbezogenen Einbettungen. Jedes 10‑Meter-Pixel in diesem Dataset ist eine 64‑dimensionale Darstellung oder ein „Embedding-Vektor“, der zeitliche Verläufe der Oberflächenbedingungen an und um dieses Pixel herum codiert, die von verschiedenen Erdbeobachtungs… annual global google landsat-derived satellite-imagery sentinel1-derived -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001–2022 v1.0
Dieses Dataset bildet den dominanten Faktor für den Verlust der Baumkronendecke von 2001 bis 2022 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt und mithilfe eines globalen neuronalen Netzwerkmodells (ResNet) entwickelt, das auf einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001–2023 v1.1
Dieses Dataset bildet den dominanten Faktor für den Verlust der Baumkronendecke von 2001 bis 2023 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt und mithilfe eines globalen neuronalen Netzwerkmodells (ResNet) entwickelt, das auf einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001–2024 v1.2
Dieses Dataset bildet den dominanten Faktor für den Verlust der Baumbedeckung von 2001 bis 2024 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt und mithilfe eines globalen neuronalen Netzwerkmodells (ResNet) entwickelt, das auf einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon