L'ensemble de données est une carte mondiale des palmiers à huile industriels et des petits exploitants pour 2019, à une résolution de 10 m. Il couvre les zones où des plantations de palmiers à huile ont été détectées. Les images classifiées sont le résultat d'un réseau de neurones convolutif basé sur des composites semestriels Sentinel-1 et Sentinel-2. Consultez l'article pour en savoir plus.
Cette collection d'images fournit la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit cultivée en palmiers à huile. Ces estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par un modèle de machine learning. Des exemples annotés de plantations de palmiers à huile ont été fournis par des contributeurs de la communauté à …
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],[],[],["Two datasets provide information on global oil palm plantations. The first is a 10m map of industrial and smallholder oil palm areas for 2019, derived from a convolutional neural network using Sentinel-1 and Sentinel-2 data. The second dataset offers per-pixel probability estimates of oil palm cultivation at 10m resolution. This is generated via a machine learning model trained with community-contributed examples, offering detailed insight into oil palm cultivation distribution. Both maps can help with biodiversity and conservation.\n"]]
