ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل خبراء حتى الآن. يُرجى الاطّلاع على ملف README في GitHub للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالية مقدَّرة لكل بكسل بأنّ السلعة تشغل المنطقة الأساسية. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها من خلال …
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل خبراء حتى الآن. يُرجى الاطّلاع على ملف README في GitHub للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالية مقدَّرة لكل بكسل بأنّ السلعة تشغل المنطقة الأساسية. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها من خلال …
مجموعة البيانات هي خريطة عالمية لعام 2019 بدقة 10 متر لزراعة النخيل الزيتي على نطاق صناعي وعلى نطاق صغير. ويشمل المناطق التي تم رصد مزارع أشجار النخيل فيها. الصور المصنّفة هي نتيجة شبكة عصبية تجميعية استنادًا إلى صور مركبة نصف سنوية من Sentinel-1 وSentinel-2. راجِع المقالة للحصول على معلومات إضافية …
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل خبراء حتى الآن. يُرجى الاطّلاع على ملف README في GitHub للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالية مقدَّرة لكل بكسل بأنّ السلعة تشغل المنطقة الأساسية. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها من خلال …
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل خبراء حتى الآن. يُرجى الاطّلاع على ملف README في GitHub للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالية مقدَّرة لكل بكسل بأنّ السلعة تشغل المنطقة الأساسية. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها من خلال …
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The information describes four datasets related to agricultural land use. The first is a 2019 global map of oil palm plantations at 10m resolution, created using a neural network on satellite imagery. The other three are per-pixel probability models, also at 10m resolution, for cocoa, palm, and rubber trees respectively, all labeled as \"2024a\" and not peer-reviewed. These models estimate the probability of each area being occupied by these specific crops. All datasets are tagged with biodiversity, conservation, crop, and landuse.\n"]]
