Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership…
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership…
Il set di dati è una mappa globale di palme da olio industriali e di piccoli proprietari terrieri per il 2019 con una risoluzione di 10 m. Copre le aree in cui sono state rilevate piantagioni di palma da olio. Le immagini classificate sono l'output di una rete neurale convoluzionale basata sui compositi semestrali di Sentinel-1 e Sentinel-2. Per ulteriori informazioni, consulta l'articolo…
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership…
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership…
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","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"]]
