-
نموذج احتمالات الكاكاو لعام 2025a
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل خبراء حتى الآن. يُرجى الاطّلاع على ملف README في GitHub للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالية مقدَّرة لكل بكسل بأنّ السلعة تشغل المنطقة الأساسية. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها من خلال … الزراعة التنوع البيولوجي الحفاظ المحاصيل eudr forestdatapartnership -
نموذج احتمالية القهوة لعام 2025a
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل خبراء حتى الآن. يُرجى الاطّلاع على ملف README في GitHub للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالية مقدَّرة لكل بكسل بأنّ السلعة تشغل المنطقة الأساسية. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها من خلال … الزراعة التنوع البيولوجي الحفاظ المحاصيل eudr forestdatapartnership -
DESS China Terrace Map v1
مجموعة البيانات هذه هي خريطة تراسات في الصين بدقة 30 مترًا في عام 2018. تم تطويره من خلال التصنيف الخاضع للإشراف المستنِد إلى البكسل باستخدام بيانات متعددة المصادر ومتعددة الفترات الزمنية استنادًا إلى منصة Google Earth Engine. وبلغت الدقة الإجمالية ومعامل Kappa 0.72 و94% على التوالي. أولاً … agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua -
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 -
ESA WorldCover 10m v100
يقدّم منتج WorldCover 10 m 2020 الصادر عن "وكالة الفضاء الأوروبية" خريطة عالمية لتغطية الأرض لعام 2020 بدرجة دقة تبلغ 10 أمتار استنادًا إلى بيانات Sentinel-1 وSentinel-2. يتضمّن منتج WorldCover 11 فئة من الغطاء الأرضي، وقد تم إنشاؤه في إطار … esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
ESA WorldCover 10m v200
يوفّر منتج WorldCover 10 m 2021 من "وكالة الفضاء الأوروبية" خريطة عالمية للغطاء الأرضي لعام 2021 بدرجة دقة تبلغ 10 أمتار استنادًا إلى بيانات Sentinel-1 وSentinel-2. يتضمّن منتج WorldCover 11 فئة من الغطاء الأرضي، وقد تم إنشاؤه في إطار … esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
توفّر مجموعة البيانات هذه خرائط فئة عالمية سائدة سنوية للمراعي (المزروعة والطبيعية/شبه الطبيعية) من عام 2000 إلى عام 2022 بدرجة دقة مكانية تبلغ 30 مترًا. تم إنشاء هذه الخريطة من قِبل مبادرة Global Pasture Watch التابعة لشركة Land & Carbon Lab، وهي تشمل أي نوع من أنواع الغطاء الأرضي الذي يحتوي على 30% على الأقل من … forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
تقدّم مجموعة البيانات هذه خرائط احتمالية سنوية عالمية للمراعي المزروعة من عام 2000 إلى عام 2022 بدرجة دقة مكانية تبلغ 30 مترًا. تم إنشاء هذه الخريطة من قِبل مبادرة "مراقبة المراعي العالمية" التابعة لشركة Land & Carbon Lab، وهي تشمل أي نوع من أنواع الغطاء الأرضي الذي يحتوي على 30% على الأقل من المراعي الجافة أو … forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
تقدّم مجموعة البيانات هذه خرائط احتمالية سنوية عالمية للمراعي الطبيعية/شبه الطبيعية من عام 2000 إلى عام 2022 بدرجة دقة مكانية تبلغ 30 مترًا. تم إنشاء هذه الخريطة من قِبل مبادرة "مراقبة المراعي العالمية" التابعة لشركة Land & Carbon Lab، وهي تشمل أي نوع من أنواع الغطاء الأرضي الذي يحتوي على 30% على الأقل من المراعي الجافة أو … forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
خريطة عالمية لمزارع النخيل الزيتي
مجموعة البيانات هي خريطة عالمية لعام 2019 بدقة 10 متر لزراعة النخيل الزيتي على نطاق صناعي وعلى نطاق صغير. ويشمل المناطق التي تم رصد مزارع أشجار النخيل فيها. الصور المصنّفة هي نتيجة شبكة عصبية تجميعية استنادًا إلى صور مركبة نصف سنوية من Sentinel-1 وSentinel-2. راجِع المقالة للحصول على معلومات إضافية … الزراعة التنوع البيولوجي الحفاظ المحاصيل على مستوى العالم استخدام الأراضي -
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 -
LUCAS Copernicus (الأشكال المضلّعة التي تتضمّن سمات، 2018) الإصدار 1
تم إعداد استطلاع إطار استخدام الأراضي/مساحة التغطية (LUCAS) في الاتحاد الأوروبي (EU) لتقديم معلومات إحصائية. ويمثّل هذا المشروع عملية جمع بيانات عن الغطاء الأرضي واستخدام الأراضي على مستوى الموقع الجغرافي كل ثلاث سنوات، وتمتد على مستوى أراضي الاتحاد الأوروبي بأكملها. يجمع LUCAS معلومات عن الغطاء الأرضي و… copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS Harmonized (الموقع الجغرافي النظري، 2006-2018) الإصدار 1
تم إعداد استطلاع إطار استخدام الأراضي/مساحة التغطية (LUCAS) في الاتحاد الأوروبي (EU) لتقديم معلومات إحصائية. ويمثّل هذا المشروع عملية جمع بيانات عن الغطاء الأرضي واستخدام الأراضي على مستوى الموقع الجغرافي كل ثلاث سنوات، وتمتد على مستوى أراضي الاتحاد الأوروبي بأكملها. يجمع LUCAS معلومات عن الغطاء الأرضي و… eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
نموذج احتمالية حدوث موجات تسونامي لعام 2025a
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل خبراء حتى الآن. يُرجى الاطّلاع على ملف README في GitHub للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالية مقدَّرة لكل بكسل بأنّ السلعة تشغل المنطقة الأساسية. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها من خلال … الزراعة التنوع البيولوجي الحفاظ المحاصيل eudr forestdatapartnership -
نموذج احتمالية شجرة المطاط لعام 2025a
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل خبراء حتى الآن. يُرجى الاطّلاع على ملف README في GitHub للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالية مقدَّرة لكل بكسل بأنّ السلعة تشغل المنطقة الأساسية. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها من خلال … الزراعة التنوع البيولوجي الحفاظ المحاصيل eudr forestdatapartnership -
USFS Landscape Change Monitoring System v2024.10 (CONUS and OCONUS)
هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيُّر في المشهد (LCMS). ويعرض هذا المنتج التغييرات المستندة إلى نموذج LCMS و/أو تغطية الأرض و/أو فئات استخدام الأراضي لكل عام، كما يشمل الولايات المتحدة القارية (CONUS) والمناطق خارج الولايات المتحدة القارية (OCONUS) بما في ذلك ألاسكا (AK) وبورتوريكو … change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover -
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
