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Kakao-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025a
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership … agriculture biodiversity cocoa conservation crop eudr -
Kakao-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025b
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership … agriculture alphaearth-derived biodiversity cocoa conservation crop -
Wahrscheinlichkeitsmodell für Kaffee 2025a
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership … agriculture biodiversity coffee conservation crop eudr -
Wahrscheinlichkeitsmodell für Kaffee 2025b
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership … agriculture alphaearth-derived biodiversity coffee conservation crop -
Weltkarte der Ölpalmenplantagen
Das Dataset ist eine globale Karte der industriellen und kleinbäuerlichen Ölpalmenplantagen für 2019 mit einer Auflösung von 10 Metern. Es umfasst Gebiete, in denen Ölpalmenplantagen nachgewiesen wurden. Die klassifizierten Bilder sind das Ergebnis eines Convolutional Neural Network, das auf halbjährlichen Sentinel-1- und Sentinel-2-Kompositen basiert. Weitere Informationen finden Sie im Artikel … agriculture biodiversity conservation crop global landuse -
Palmen-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025a
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Palmen-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025b
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership … agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
Wahrscheinlichkeitsmodell für Kautschuk 2025b
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership … agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
Gummibaum-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025a
Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership
