Veri kümesi, 2019 yılı için 10 milyon küresel endüstriyel ve küçük ölçekli palmiye yağı haritası. Bu harita, palmiye yağı plantasyonlarının tespit edildiği alanları kapsar. Sınıflandırılmış görüntüler, Sentinel-1 ve Sentinel-2 yarı yıllık kompozitlerine dayalı bir konvolusyonel nöral ağın çıktısıdır. Daha fazla bilgi için makaleyi inceleyin.
Bu resim koleksiyonu, temeldeki alanın palmiye yağı yetiştiriciliği alanında olma olasılığını piksel başına verir. Bu olasılık tahminleri 10 metrelik çözünürlükte sunulur ve bir makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. Topluluk katılımcıları tarafından sağlanan, etiketli palmiye ağacı plantasyonu örnekleri …
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","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"]]
