Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Модель вероятности какао 2025a
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Набор данных представляет собой 10-метровую глобальную карту промышленных и мелких масличных пальм за 2019 год. Она охватывает районы, где были обнаружены плантации масличных пальм. Классифицированные изображения являются выходом сверточной нейронной сети на основе полугодовых композитов Sentinel-1 и Sentinel-2. Подробнее см. в статье…
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","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"]]
