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Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
O Cloud Score+ é um processador de avaliação de qualidade (QA) para imagens de satélite ópticas de resolução média a alta. O conjunto de dados Cloud Score+ S2_HARMONIZED está sendo produzido operacionalmente com base na coleta harmonizada L1C do Sentinel-2, e as saídas do Cloud Score+ podem ser usadas para identificar pixels relativamente claros e remover nuvens com eficiência… cloud google satellite-imagery sentinel2-derived -
Dynamic World V1
O Dynamic World é um conjunto de dados de uso e cobertura da terra (LULC) de 10 m quase em tempo real (NRT) que inclui probabilidades de classe e informações de rótulo para nove classes. As previsões do Dynamic World estão disponíveis para a coleção L1C do Sentinel-2 de 27/06/2015 até o presente. A frequência de revisita do Sentinel-2 é de 2 a 5 dias… global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
Segmentos globais do Google CCDC baseados no Landsat (1999 a 2019)
Essa coleção contém resultados pré-calculados da execução do algoritmo de detecção e classificação de mudanças contínuas (CCDC, na sigla em inglês) em 20 anos de dados de refletância da superfície do Landsat. O CCDC é um algoritmo de descoberta de pontos de interrupção que usa o ajuste harmônico com um limite dinâmico de RMSE para detectar pontos de interrupção em dados de série temporal. O … change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
Camadas de mapeamento global de águas superficiais do JRC, v1.2 [descontinuada]
Esse conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal de águas superficiais de 1984 a 2019, além de estatísticas sobre a extensão e a mudança dessas águas. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
Camadas de mapeamento global de águas superficiais do JRC, v1.4
Esse conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal de água superficial de 1984 a 2021 e fornece estatísticas sobre a extensão e a mudança dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface -
Metadados globais de águas superficiais do JRC, v1.4
Esse conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal de água superficial de 1984 a 2021 e fornece estatísticas sobre a extensão e a mudança dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Monthly Water History, v1.4
Esse conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal de água superficial de 1984 a 2021 e fornece estatísticas sobre a extensão e a mudança dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC Monthly Water Recurrence, v1.4
Esse conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal de água superficial de 1984 a 2021 e fornece estatísticas sobre a extensão e a mudança dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
Histórico anual de classificação de água do JRC, v1.4
Esse conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal de água superficial de 1984 a 2021 e fornece estatísticas sobre a extensão e a mudança dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … annual geophysical google history jrc landsat-derived -
Classificação de mudança entre marés global de Murray
O conjunto de dados de mudança global entre marés de Murray contém mapas globais de ecossistemas de planícies de maré produzidos por uma classificação supervisionada de 707.528 imagens do arquivo Landsat. Cada pixel foi classificado como planície de maré, água permanente ou outro, com referência a um conjunto de dados de treinamento distribuídos globalmente. O … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Máscara de dados de mudança entre marés global de Murray
O conjunto de dados de mudança global entre marés de Murray contém mapas globais de ecossistemas de planícies de maré produzidos por uma classificação supervisionada de 707.528 imagens do arquivo Landsat. Cada pixel foi classificado como planície de maré, água permanente ou outro, com referência a um conjunto de dados de treinamento distribuídos globalmente. O … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Contagem de pixels de controle de qualidade da mudança entre marés global de Murray
O conjunto de dados de mudança global entre marés de Murray contém mapas globais de ecossistemas de planícies de maré produzidos por uma classificação supervisionada de 707.528 imagens do arquivo Landsat. Cada pixel foi classificado como planície de maré, água permanente ou outro, com referência a um conjunto de dados de treinamento distribuídos globalmente. O … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Incorporação de satélite V1
O conjunto de dados de incorporação de satélite do Google é uma coleção global e pronta para análise de incorporações geoespaciais aprendidas. Cada pixel de 10 metros nesse conjunto de dados é uma representação de 64 dimensões, ou "vetor de incorporação", que codifica trajetórias temporais de condições da superfície no pixel e ao redor dele, medidas por várias observações da Terra… annual global google landsat-derived satellite-imagery sentinel1-derived -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Esse conjunto de dados mapeia o principal fator de perda de cobertura de árvores de 2001 a 2022 em todo o mundo com resolução de 1 km. Produzidos pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Google DeepMind, os dados foram desenvolvidos usando um modelo global de rede neural (ResNet) treinado em um conjunto de amostras coletadas… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
Esse conjunto de dados mapeia o principal fator de perda de cobertura florestal de 2001 a 2023 em todo o mundo com resolução de 1 km. Produzidos pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Google DeepMind, os dados foram desenvolvidos usando um modelo global de rede neural (ResNet) treinado em um conjunto de amostras coletadas… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
Esse conjunto de dados mapeia o principal fator da perda de cobertura florestal de 2001 a 2024 em todo o mundo com resolução de 1 km. Produzidos pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Google DeepMind, os dados foram desenvolvidos usando um modelo global de rede neural (ResNet) treinado em um conjunto de amostras coletadas… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
