-
Modelo de probabilidade de cacau 2025a
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Modelo de probabilidade de café 2025a
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Mapa do terraço da China DESS v1
Este conjunto de dados é um mapa de terraços da China com resolução de 30 m em 2018. Ele foi desenvolvido com classificação supervisionada baseada em pixels usando dados multitemporais e de várias fontes com base na plataforma Google Earth Engine. A acurácia geral e o coeficiente kappa atingiram 94% e 0,72, respectivamente. Este primeiro… agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua -
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 momento. A frequência de revisita do Sentinel-2 é de 2 a 5 dias… global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
ESA WorldCover 10m v100
O produto WorldCover 10 m 2020 da Agência Espacial Europeia (ESA, na sigla em inglês) oferece um mapa global de cobertura da terra para 2020 com resolução de 10 m com base em dados do Sentinel-1 e do Sentinel-2. O produto WorldCover vem com 11 classes de cobertura do solo e foi gerado no contexto de… esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
ESA WorldCover 10m v200
O produto WorldCover 10 m 2021 da Agência Espacial Europeia (ESA) oferece um mapa global de cobertura da terra para 2021 com resolução de 10 m com base em dados do Sentinel-1 e do Sentinel-2. O produto WorldCover vem com 11 classes de cobertura do solo e foi gerado no contexto de… esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
Esse conjunto de dados fornece mapas globais anuais da classe dominante de pastagens (cultivadas e naturais/seminaturais) de 2000 a 2022 com resolução espacial de 30 m. Produzida pela iniciativa Global Pasture Watch do Land & Carbon Lab, a extensão mapeada de pastagens inclui qualquer tipo de cobertura do solo que contenha pelo menos… global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
Probabilidades anuais de pastagens cultivadas do GPW v1
Esse conjunto de dados fornece mapas globais anuais de probabilidade de pastagens cultivadas de 2000 a 2022 com resolução espacial de 30 m. Produzida pela iniciativa Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, a extensão mapeada de pastagens inclui qualquer tipo de cobertura do solo que contenha pelo menos 30% de … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW: probabilidades anuais de campos naturais/seminaturais v1
Esse conjunto de dados fornece mapas globais anuais de probabilidade de pastagens naturais/seminaturais de 2000 a 2022 com resolução espacial de 30 m. Produzida pela iniciativa Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, a extensão mapeada de pastagens inclui qualquer tipo de cobertura do solo que contenha pelo menos 30% de … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1
Esse conjunto de dados fornece produtividade primária bruta global não calibrada com base em EO de 2000 com resolução espacial de 30 m. Produzido pela iniciativa Global Pasture Watch do Land & Carbon Lab, o conjunto de dados atual fornece valores de produtividade primária bruta (PPB) globalmente com resolução espacial de 30 m desde 2000. Valores da GPP… global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
Mapa global das plantações de palmeiras para produção de óleo
O conjunto de dados é um mapa global de 10 m de plantações industriais e de pequena escala de óleo de palma para 2019. Ela abrange áreas onde foram detectadas plantações de dendezeiros. As imagens classificadas são a saída de uma rede neural convolucional baseada em composições semestrais do Sentinel-1 e do Sentinel-2. Consulte o artigo para mais … agriculture biodiversity conservation crop global landuse -
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 -
LUCAS Copernicus (polígonos com atributos, 2018) V1
A pesquisa de área de uso/cobertura da terra (LUCAS, na sigla em inglês) na União Europeia (UE) foi criada para fornecer informações estatísticas. Ele representa um exercício trienal de coleta de dados in situ de cobertura e uso da terra que se estende por todo o território da UE. O LUCAS coleta informações sobre cobertura do solo e… copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS Harmonized (Theoretical Location, 2006-2018) V1
A pesquisa de área de uso/cobertura da terra (LUCAS, na sigla em inglês) na União Europeia (UE) foi criada para fornecer informações estatísticas. Ele representa um exercício trienal de coleta de dados in situ de cobertura e uso da terra que se estende por todo o território da UE. O LUCAS coleta informações sobre cobertura do solo e… eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
Modelo de probabilidade do Palm 2025a
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Modelo de probabilidade de seringueira 2025a
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Sistema de monitoramento de mudanças na paisagem da USFS v2024.10 (CONUS e OCONUS)
Esse produto faz parte do pacote de dados do Sistema de monitoramento de mudanças na paisagem (LCMS, na sigla em inglês). Ele mostra a mudança modelada pelo LCMS, a cobertura e/ou as classes de uso da terra para cada ano e abrange os Estados Unidos continentais (CONUS) e áreas fora dos CONUS (OCONUS), incluindo Alasca (AK), Porto … change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Esse conjunto de dados mapeia o principal fator de perda de cobertura florestal 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: causas globais da perda de florestas de 2001 a 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
