Nota: questo set di dati non è ancora sottoposto a revisione paritaria. Per maggiori informazioni, consulta questo file README di GitHub. Questa raccolta di immagini fornisce una probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla risorsa. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da …
Nota: questo set di dati non è ancora sottoposto a revisione paritaria. Per maggiori informazioni, consulta questo file README di GitHub. Questa raccolta di immagini fornisce una probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla risorsa. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da …
Il set di dati è una mappa globale di 10 milioni di palme da olio industriali e di piccoli proprietari per il 2019. Copre le aree in cui sono state rilevate piantagioni di palme da olio. Le immagini classificate sono l'output di una rete neurale convoluzionale basata su immagini composite semestrali di Sentinel-1 e Sentinel-2. Per ulteriori informazioni, consulta l'articolo …
Nota: questo set di dati non è ancora sottoposto a revisione paritaria. Per maggiori informazioni, consulta questo file README di GitHub. Questa raccolta di immagini fornisce una probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla risorsa. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da …
Nota: questo set di dati non è ancora sottoposto a revisione paritaria. Per maggiori informazioni, consulta questo file README di GitHub. Questa raccolta di immagini fornisce una probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla risorsa. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da …
[[["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"]]