Not: Bu veri kümesi henüz hakemli incelemeden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasını inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temeldeki alanın ürünün bulunduğuna dair piksel başına tahmini olasılığı sağlar. Olasılık tahminleri 10 metrelik çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Not: Bu veri kümesi henüz hakemli incelemeden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasını inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temeldeki alanın ürünün bulunduğuna dair piksel başına tahmini olasılığı sağlar. Olasılık tahminleri 10 metrelik çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Veri kümesi, 2019 yılı için 10 milyon küresel endüstriyel ve küçük ölçekli palmiye yağı haritası. Bu harita, palmiye yağı plantasyonlarının tespit edildiği alanları kapsar. Sınıflandırılmış görüntüler, Sentinel-1 ve Sentinel-2 yarı yıllık kompozitlerine dayalı bir konvolusyonel nöral ağın çıktısıdır. Daha fazla bilgi için makaleyi inceleyin.
Not: Bu veri kümesi henüz hakemli incelemeden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasını inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temeldeki alanın ürünün bulunduğuna dair piksel başına tahmini olasılığı sağlar. Olasılık tahminleri 10 metrelik çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Not: Bu veri kümesi henüz hakemli incelemeden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasını inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temeldeki alanın ürünün bulunduğuna dair piksel başına tahmini olasılığı sağlar. Olasılık tahminleri 10 metrelik çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","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models, also at 10m resolution, for cocoa, palm, and rubber trees respectively, all labeled as \"2024a\" and not peer-reviewed.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"]]
