Set data ini adalah peta kelapa sawit global untuk tahun 2019 dengan resolusi 10 m untuk perkebunan industri dan petani kecil. Set data ini mencakup area tempat perkebunan kelapa sawit terdeteksi. Gambar yang diklasifikasikan adalah output jaringan neural konvolusional berdasarkan komposit setengah tahun Sentinel-1 dan Sentinel-2. Lihat artikel untuk mengetahui informasi tambahan …
Kumpulan gambar ini memberikan probabilitas per piksel bahwa area yang mendasarinya merupakan area budidaya kelapa sawit. Estimasi probabilitas ini diberikan pada resolusi 10 meter, dan telah dihasilkan oleh model machine learning. Contoh berlabel perkebunan kelapa sawit disediakan oleh kontributor komunitas untuk …
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Informasi yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Terlalu rumit/langkahnya terlalu banyak","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Sudah usang","outOfDate","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Masalah kode / contoh","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Lainnya","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"]]
