Datasets tagged oilpalm in Earth Engine
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Глобальная карта плантаций масличных пальм
Набор данных представляет собой 10-метровую глобальную карту промышленных и мелких производителей масличных пальм за 2019 год. Он охватывает территории, где были обнаружены плантации масличных пальм. Классифицированные изображения являются результатом работы сверточной нейронной сети на основе полугодовых композитов Sentinel-1 и Sentinel-2. Дополнительную информацию смотрите в статье…
Эта коллекция изображений обеспечивает попиксельную вероятность того, что на данной территории выращивают масличную пальму. Эти оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были созданы с помощью модели машинного обучения. Маркированные образцы плантаций масличных пальм были предоставлены участниками сообщества …
[[["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"]],[],[],["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"]]
