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可可機率模型 2025a
注意：這個資料集尚未經過同儕審查。詳情請參閱這份 GitHub README。這組圖片會提供每個像素的預估機率，指出該像素的基礎區域是否為商品佔用。這項預測資料的空間解析度為 10 公尺，是由 … 產生。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Coffee Probability model 2025a
注意：這個資料集尚未經過同儕審查。詳情請參閱這份 GitHub README。這組圖片會提供每個像素的預估機率，指出該像素的基礎區域是否為商品佔用。這項預測資料的空間解析度為 10 公尺，是由 … 產生。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
DESS China Terrace Map v1
這個資料集是 2018 年的中國梯田地圖，解析度為 30 公尺。這項資料集是根據 Google Earth Engine 平台，使用多來源和多時態資料，透過以像素為基礎的監督式分類開發而成。整體準確度和 Kappa 係數分別達到 94% 和 0.72。這項首次… agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua -
Dynamic World V1
Dynamic World 是近乎即時 (NRT) 的 10 公尺土地利用/地表覆蓋物 (LULC) 資料集，包含九個類別的類別機率和標籤資訊。Dynamic World 預測適用於 2015 年 6 月 27 日至今的 Sentinel-2 L1C 集合。Sentinel-2 的重訪頻率為 2 到 5 天… global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
ESA WorldCover 10m v100
歐洲太空總署 (ESA) WorldCover 10 m 2020 產品提供 2020 年全球地表覆蓋地圖，解析度為 10 公尺，資料來源為 Sentinel-1 和 Sentinel-2。WorldCover 產品包含 11 個土地覆蓋類別，是在 … 架構中產生。 esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
ESA WorldCover 10m v200
歐洲太空總署 (ESA) WorldCover 10 m 2021 產品以 Sentinel-1 和 Sentinel-2 資料為基礎，提供 2021 年全球地表覆蓋地圖，解析度為 10 公尺。WorldCover 產品包含 11 個土地覆蓋類別，是在 … 架構中產生。 esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
這項資料集提供 2000 年至 2022 年的全球年度草地 (耕地和天然/半天然) 主要類別地圖，空間解析度為 30 公尺。這項地圖是由 Land & Carbon Lab Global Pasture Watch 計畫製作，涵蓋的草地範圍包括任何土地覆蓋類型，其中至少包含： global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
這項資料集提供 2000 年至 2022 年的全球耕地草地年度機率地圖，空間解析度為 30 公尺。這項地圖是由 Land & Carbon Lab Global Pasture Watch 計畫製作，涵蓋任何土地覆蓋類型，其中至少有 30% 的乾燥… global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
這項資料集提供 2000 年至 2022 年的全球年度自然/半自然草地機率地圖，空間解析度為 30 公尺。這項地圖是由 Land & Carbon Lab Global Pasture Watch 計畫製作，涵蓋任何土地覆蓋類型，其中至少有 30% 的乾燥… global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1
這項資料集提供 2000 年以來的全球未校正 EO 基礎總初級生產力資料，空間解析度為 30 公尺。這項資料集由 Land & Carbon Lab Global Pasture Watch 計畫製作，提供 2000 年至今的全球總初級生產力 (GPP) 值，空間解析度為 30 公尺。GPP 值 … global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
全球油棕園地圖
這項資料集是 2019 年的全球工業和自耕油棕樹地圖，解析度為 10 公尺。涵蓋偵測到油棕種植園的區域。分類後的圖片是根據 Sentinel-1 和 Sentinel-2 半年合成影像，透過卷積類神經網路輸出。詳情請參閱文章。 農業 生物多樣性 保育 作物 全球 土地利用 -
Google 全球 Landsat 基礎 CCDC 區隔 (1999 年至 2019 年)
這個集合包含對 20 年的 Landsat 地表反射率資料執行連續變化偵測和分類 (CCDC) 演算法後預先計算的結果。CCDC 是一種斷點尋找演算法，會使用動態 RMSE 門檻進行諧波擬合，以偵測時間序列資料中的斷點。… change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
LUCAS Copernicus (含屬性的多邊形，2018 年) V1
歐盟 (EU) 設立了土地利用/覆蓋面積架構調查 (LUCAS)，以提供統計資訊。這項計畫每三年進行一次，在歐盟全境收集土地覆蓋和土地利用的現場資料。LUCAS 會收集土地覆蓋和… copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS Harmonized (理論位置，2006-2018 年) V1
歐盟 (EU) 設立了土地利用/覆蓋面積架構調查 (LUCAS)，以提供統計資訊。這項計畫每三年進行一次，在歐盟全境收集土地覆蓋和土地利用的現場資料。LUCAS 會收集土地覆蓋和… eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
LUCAS THLOC (含屬性的點，2022 年) V1
歐盟 (EU) 設立了土地利用/覆蓋面積架構調查 (LUCAS)，以提供統計資訊。這項計畫每三年進行一次，在歐盟全境收集土地覆蓋和土地利用的現場資料。LUCAS 會收集土地覆蓋和… eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
Palm Probability model 2025a
注意：這個資料集尚未經過同儕審查。詳情請參閱這份 GitHub README。這組圖片會提供每個像素的預估機率，指出該像素的基礎區域是否為商品佔用。這項預測資料的空間解析度為 10 公尺，是由 … 產生。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
橡膠樹機率模型 2025a
注意：這個資料集尚未經過同儕審查。詳情請參閱這份 GitHub README。這組圖片會提供每個像素的預估機率，指出該像素的基礎區域是否為商品佔用。這項預測資料的空間解析度為 10 公尺，是由 … 產生。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
美國森林局地景變化監控系統 v2024.10 (美國本土和美國境外)
這項產品是「地景變化監控系統」(LCMS) 資料套件的一部分。這項資料集會顯示每年 LCMS 模式的變化、土地覆蓋和/或土地利用類別，涵蓋美國本土 (CONUS) 和美國本土以外的地區 (OCONUS)，包括阿拉斯加 (AK)、波多黎各等。 change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
這項資料集以 1 公里解析度，繪製 2001 年至 2022 年全球樹木覆蓋面積減少的主要原因。這項資料是由世界資源研究所 (WRI) 和 Google DeepMind 共同製作，並使用全球類神經網路模型 (ResNet) 訓練而成，訓練資料集是從… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
這項資料集以 1 公里解析度，繪製 2001 年至 2023 年全球樹木覆蓋面積減少的主要原因。這項資料是由世界資源研究所 (WRI) 和 Google DeepMind 共同製作，並使用全球類神經網路模型 (ResNet) 訓練而成，訓練資料集是從… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
這項資料集以 1 公里解析度，繪製出 2001 年至 2024 年全球樹木覆蓋面積減少的主要原因。這項資料是由世界資源研究所 (WRI) 和 Google DeepMind 共同製作，並使用全球類神經網路模型 (ResNet) 訓練而成，訓練資料集是從… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
