Datasets tagged map in Earth Engine
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
EVI: Расширенный индекс растительности, заполненный в рамках проекта «Атлас малярии» (8 ежедневных измерений на расстоянии 1 км).
Исходным набором данных для этого продукта «Улучшенный индекс растительности» (EVI) являются скорректированные по BRDF изображения MODIS (MCD43B4), в которых были заполнены пропуски с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения отсутствующих данных, вызванных такими факторами, как облачность. После заполнения пропусков данные были обрезаны до…
EVI: Расширенный индекс растительности, заполненный в рамках проекта «Атлас малярии» (ежегодно, 1 км²)
Исходным набором данных для этого продукта «Улучшенный индекс растительности» (EVI) являются скорректированные по BRDF изображения MODIS (MCD43B4), в которых были заполнены пропуски с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения отсутствующих данных, вызванных такими факторами, как облачность. После заполнения пропусков данные были обрезаны до…
EVI: Расширенный индекс растительности, заполненный в рамках проекта «Атлас малярии» (ежемесячно, 1 км²)
Исходным набором данных для этого продукта «Улучшенный индекс растительности» (EVI) являются скорректированные по BRDF изображения MODIS (MCD43B4), в которых были заполнены пропуски с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения отсутствующих данных, вызванных такими факторами, как облачность. После заполнения пропусков данные были обрезаны до…
Дневная температура поверхности земли (LST Day): данные проекта «Атлас малярии» (8 ежедневных измерений на расстоянии 1 км).
Дневная температура поверхности земли (LST) получена из продуктов MODIS MOD11A2 v6.1 с разрешением около 1 км. 8-дневные композиты переводятся в градусы Цельсия, а затем заполняются пропуски с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al (2014), для устранения недостающих данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
Дневная температура поверхности земли (по данным проекта «Атлас малярии»): заполненные пробелы в данных о дневной температуре поверхности земли (годовые значения на 1 км)
Дневная температура поверхности земли (LST) получена из продуктов MODIS MOD11A2 v6.1 с разрешением около 1 км. 8-дневные композиты переводятся в градусы Цельсия, а затем заполняются пропуски с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al (2014), для устранения недостающих данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
Дневная температура поверхности земли (LST Day): данные проекта «Атлас малярии» (Malaria Atlas Project), заполненные пробелами в данных о дневной температуре поверхности земли (по 1 км в месяц).
Дневная температура поверхности земли (LST) получена из продуктов MODIS MOD11A2 v6.1 с разрешением около 1 км. 8-дневные композиты переводятся в градусы Цельсия, а затем заполняются пропуски с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al (2014), для устранения недостающих данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
Ночное время по местному времени: данные проекта «Атлас малярии» о ночной температуре поверхности земли (8 ежедневных измерений на расстоянии 1 км).
Ночные значения температуры поверхности земли (LST) получены из продуктов MODIS MOD11A2 v6.1 с разрешением около 1 км. 8-дневные композиты преобразуются в градусы Цельсия, а затем заполняются пробелы с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al (2014), для устранения недостающих данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
Ночное время по LST: Проект «Атлас малярии». Заполненные пробелы данными о ночной температуре поверхности земли (годовые значения на 1 км).
Ночные значения температуры поверхности земли (LST) получены из продуктов MODIS MOD11A2 v6.1 с разрешением около 1 км. 8-дневные композиты преобразуются в градусы Цельсия, а затем заполняются пробелы с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al (2014), для устранения недостающих данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
Ночное время по LST: Проект «Атлас малярии». Заполненные пробелы данными о ночной температуре поверхности земли (по 1 км в месяц).
Ночные значения температуры поверхности земли (LST) получены из продуктов MODIS MOD11A2 v6.1 с разрешением около 1 км. 8-дневные композиты преобразуются в градусы Цельсия, а затем заполняются пробелы с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al (2014), для устранения недостающих данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
Проект «Атлас малярии»: Доступность городов, 2015 год.
На этой глобальной карте доступности указано время в пути по суше до ближайшего густонаселенного района для всех территорий, расположенных между 85 градусами северной широты и 60 градусами южной широты, за условный 2015 год. Густонаселенными районами считаются смежные территории с плотностью населения 1500 и более жителей на квадратный километр или…
Проект «Атлас малярии»: Доступность медицинской помощи, 2019 год.
Эта глобальная карта доступности показывает время в пути по суше (в минутах) до ближайшей больницы или клиники для всех районов между 85 градусами северной широты и 60 градусами южной широты за 2019 год. Масштабные работы по сбору данных ведутся OpenStreetMap, Google Maps и академическими исследователями…
Проект «Атлас малярии»: Доступность медицинской помощи 2019 (только пешком)
На этой глобальной карте доступности указано время в пути по суше (в минутах) до ближайшей больницы или клиники для всех районов между 85 градусами северной широты и 60 градусами южной широты за условный 2019 год. Данные основаны на времени в пути "только пешком", с использованием немоторизованных видов транспорта…
Проект «Атлас малярии»: Глобальная поверхность трения 2015
«Поверхность трения 2019». Эта глобальная поверхность трения отображает скорость передвижения по суше для всех пикселей суши между 85 градусами северной широты и 60 градусами южной широты за номинальный 2015 год. Эта карта была создана в результате сотрудничества между проектом «Атлас малярии» Оксфордского университета (MAP), Google и другими организациями.
Проект «Атлас малярии»: Глобальная поверхность трения 2019
Эта глобальная поверхность трения отображает скорость передвижения по суше для всех пикселей суши между 85 градусами северной широты и 60 градусами южной широты за номинальный 2019 год. Эта карта была создана в результате сотрудничества между MAP (Оксфордский университет), Telethon Kids Institute (Перт, Австралия), Google и…
Проект «Атлас малярии»: Глобальная поверхность трения 2019 (только ходьба)
Эта глобальная поверхность трения отображает скорость передвижения по суше для всех пикселей суши между 85 градусами северной широты и 60 градусами южной широты за номинальный 2019 год. Эта поверхность основана на скорости передвижения «только пешком», используя только немоторизованные виды транспорта. Эта карта была создана в результате…
Oxford MAP: Проект «Атлас малярии», Проект частичной международной программы по изучению геосферы и биосферы, Проект по изучению растительного покрова.
Исходным набором данных для этого продукта по землепользованию является слой IGBP, входящий в годовой продукт MODIS по землепользованию (MCD12Q1). Эти данные были преобразованы из категориального формата с разрешением ≈500 метров в дробный продукт, указывающий на целочисленный процент (0-100) выходных данных…
TCB: Проект «Атлас малярии», Заполненная пробелами, Яркость кепки с кисточками (8-дневный интервал 1 км)
Этот набор данных Tasseled Cap Brightness (TCB) с заполненными пробелами был создан путем применения уравнений Tasseled Cap, определенных в работе Lobser и Cohen (2007), к изображениям MODIS, скорректированным по BRDF (MCD43B4). Полученные данные были заполнены с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропущенных данных, вызванных…
TCB: Проект «Атлас малярии», Заполненная пробелами, Яркость кепки с кисточками (ежегодно 1 км)
Этот набор данных Tasseled Cap Brightness (TCB) с заполненными пробелами был создан путем применения уравнений Tasseled Cap, определенных в работе Lobser и Cohen (2007), к изображениям MODIS, скорректированным по BRDF (MCD43B4). Полученные данные были заполнены с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропущенных данных, вызванных…
TCB: Проект «Атлас малярии», проект «Заполненная кисточками шапка», яркость (1 км в месяц)
Этот набор данных Tasseled Cap Brightness (TCB) с заполненными пробелами был создан путем применения уравнений Tasseled Cap, определенных в работе Lobser и Cohen (2007), к изображениям MODIS, скорректированным по BRDF (MCD43B4). Полученные данные были заполнены с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропущенных данных, вызванных…
TCW: Проект «Атлас малярии». Заполненная пробелами территория с кисточками, подверженная повышенной влажности (8 ежедневных наблюдений на расстоянии 1 км).
Этот набор данных о влажности Tasseled Cap (TCW) с заполненными пробелами был создан путем применения уравнений Tasseled Cap, определенных в работе Lobser и Cohen (2007), к скорректированным по BRDF изображениям MODIS (MCD43B4). Полученные данные были заполнены с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропущенных данных, вызванных…
TCW: Проект «Атлас малярии». Заполненная пробелами в данных о влажности почвы (1 км в год).
Этот набор данных о влажности Tasseled Cap (TCW) с заполненными пробелами был создан путем применения уравнений Tasseled Cap, определенных в работе Lobser и Cohen (2007), к скорректированным по BRDF изображениям MODIS (MCD43B4). Полученные данные были заполнены с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропущенных данных, вызванных…
TCW: Проект «Атлас малярии». Заполненные пробелами участки с кисточками на полями для малярии. Влажность (1 км в месяц).
Этот набор данных о влажности Tasseled Cap (TCW) с заполненными пробелами был создан путем применения уравнений Tasseled Cap, определенных в работе Lobser и Cohen (2007), к скорректированным по BRDF изображениям MODIS (MCD43B4). Полученные данные были заполнены с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропущенных данных, вызванных…
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The content describes various datasets from the Oxford Malaria Atlas Project (MAP). These datasets include: Enhanced Vegetation Index (EVI), Fractional Landcover, Daytime and Nighttime Land Surface Temperature (LST), Tasseled Cap Brightness (TCB), and Tasseled Cap Wetness (TCW). Each dataset was created using MODIS imagery and gap-filled to eliminate missing data. Also, accessibility data for travel time to cities (2015) and healthcare (2019), as well as a global friction surface map (2019), are presented.\n"]]
