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Modelo de probabilidad de Cocoa 2025a
Nota: Este conjunto de datos aún no se sometió a una revisión por pares. Consulta este archivo README de GitHub para obtener más información. Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto básico. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se generaron a partir de… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Modelo de probabilidad de café 2025a
Nota: Este conjunto de datos aún no se sometió a una revisión por pares. Consulta este archivo README de GitHub para obtener más información. Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto básico. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se generaron a partir de… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Farmscapes 2020
El conjunto de datos de Farmscapes 2020 proporciona mapas de probabilidad de alta resolución (25 cm) para tres elementos clave seminaturales dentro de los paisajes agrícolas de Inglaterra: setos, bosques y muros de piedra. Este conjunto de datos se desarrolló en colaboración con el Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery para servir como referencia para aplicaciones que incluyen… biodiversity climate conservation forest landuse-landcover nature-trace -
Persistencia de bosque, versión 0
Nota: Este conjunto de datos aún no se sometió a una revisión por pares. Para obtener más información, consulta el archivo README de GitHub asociado a este modelo. Esta imagen proporciona una puntuación por píxel (en [0, 1]) que indica si el área del píxel está ocupada por un bosque no perturbado en el año 2020. Estas puntuaciones son… biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
Este conjunto de datos proporciona mapas globales anuales de la clase dominante de pastizales (cultivados y naturales/seminaturales) desde el año 2000 hasta el 2022 con una resolución espacial de 30 m. La extensión de pastizales mapeada, producida por la iniciativa Global Pasture Watch de Land & Carbon Lab, incluye cualquier tipo de cobertura terrestre que contenga al menos un 30% de… forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
Este conjunto de datos proporciona mapas de probabilidad anuales globales de pastizales cultivados desde el año 2000 hasta el 2022 con una resolución espacial de 30 m. Producido por la iniciativa Global Pasture Watch de Land & Carbon Lab, la extensión de pastizales mapeada incluye cualquier tipo de cobertura terrestre que contenga al menos el 30% de pastos secos o… forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
Este conjunto de datos proporciona mapas de probabilidad anuales globales de pastizales naturales o seminaturales desde el año 2000 hasta el 2022 con una resolución espacial de 30 m. Producido por la iniciativa Global Pasture Watch de Land & Carbon Lab, la extensión de pastizales mapeada incluye cualquier tipo de cobertura terrestre que contenga al menos el 30% de pastos secos o… forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
Versión preliminar pública de la concentración de MethaneSAT L3, versión 1.0.0
Este conjunto de datos de "versión preliminar pública" anticipada proporciona datos geoespaciales para la fracción molar de aire seco promediada por columna de metano en la atmósfera, "XCH4", recuperada de las mediciones del espectrómetro de imágenes de MethaneSAT. El XCH4 se define como la cantidad total de la columna (cantidad de moléculas por encima de una unidad de superficie) de… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
Versión preliminar pública de MethaneSAT L4 Area Sources V1.0.0
El modelo de emisiones de área dispersa aún está en desarrollo y no representa un producto final. Este conjunto de datos de "versión preliminar pública" anticipada proporciona datos de alta precisión sobre las emisiones de metano de fuentes de área dispersas. Estos datos de emisiones provienen de las cuencas de los Apalaches, Permian y Uinta en… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
Versión 2.0.0 de la versión preliminar pública de MethaneSAT L4 Area Sources
El modelo de emisiones de área dispersa aún está en desarrollo y no representa un producto final. Este conjunto de datos de "versión preliminar pública" anticipada proporciona datos de alta precisión sobre las emisiones de metano de fuentes de área dispersas. Estos datos de emisiones provienen de las cuencas de los Apalaches, Permian y Uinta en… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
Versión 1.0.0 de la versión preliminar pública de las fuentes puntuales de MethaneSAT L4
Este conjunto de datos de "versión preliminar pública" anticipada proporciona datos de alta precisión sobre las emisiones de metano de fuentes puntuales discretas. Estos flujos de emisión de metano se produjeron con un marco de trabajo de detección de fuentes puntuales y cuantificación de emisiones especializado en aprovechar la alta resolución espacial, la amplia cobertura espacial y la alta precisión de… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
Modelo de altura del dosel (CHM) de NEON
Altura de la parte superior del dosel sobre la tierra desnuda (modelo de altura del dosel; CHM). El CHM se deriva de la nube de puntos LiDAR de NEON y se genera creando una superficie continua de estimaciones de altura del dosel en todo el dominio espacial del estudio LiDAR. El… airborne canopy forest forest-biomass lidar neon -
Modelo digital de elevación (MDE) de NEON
Son modelos digitales de la superficie (DSM) y el terreno (DTM) derivados de los datos LiDAR de NEON. DSM: Funciones de superficie (información topográfica con vegetación y estructuras artificiales presentes). DTM: Elevación del terreno sin vegetación (información topográfica sin vegetación ni estructuras artificiales). Las imágenes se proporcionan en metros sobre el nivel medio del mar… airborne dem elevation-topography forest lidar neon -
Imágenes de la cámara RGB de NEON
Imágenes de cámara ortorrectificadas en alta resolución de rojo, verde y azul (RGB) unidas en mosaicos y generadas en una cuadrícula espacial fija y uniforme con un nuevo muestreo del vecino más cercano. La resolución espacial es de 0.1 m. La cámara digital forma parte de un conjunto de instrumentos de la Plataforma de Observación Aérea (AOP) de NEON que también incluye… airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
Reflectancia bidireccional de la superficie de NEON
La reflectancia bidireccional de la superficie del AOP de NEON es un producto de datos hiperespectrales VSWIR (infrarrojo visible a infrarrojo de onda corta) que contiene 426 bandas que abarcan longitudes de onda de ~380 nm a 2510 nm. La reflectancia se escala en un factor de 10,000. Las longitudes de onda entre 1340 y 1445 nm, y entre 1790 y 1955 nm se establecen en… airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
NEON Surface Directional Reflectance
La reflectancia direccional de la superficie del AOP de NEON es un producto de datos hiperespectrales VSWIR (infrarrojo visible a infrarrojo de onda corta) que contiene 426 bandas que abarcan longitudes de onda de ~380 nm a 2510 nm. La reflectancia se escala en un factor de 10,000. Las longitudes de onda entre 1340 y 1445 nm, y entre 1790 y 1955 nm se establecen en… airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
NICFI Satellite Data Program Basemaps for Tropical Forest Monitoring - Africa
Esta colección de imágenes proporciona acceso al monitoreo satelital de alta resolución de los trópicos con el objetivo principal de reducir y revertir la pérdida de selvas tropicales, contribuir a la lucha contra el cambio climático, conservar la biodiversidad, contribuir al rebrote, la restauración y la mejora de los bosques, y facilitar el desarrollo sostenible, todo ello en … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Mapas base del Programa de datos satelitales de NICFI para la supervisión de bosques tropicales: América
Esta colección de imágenes proporciona acceso al monitoreo satelital de alta resolución de los trópicos con el objetivo principal de reducir y revertir la pérdida de selvas tropicales, contribuir a la lucha contra el cambio climático, conservar la biodiversidad, contribuir al rebrote, la restauración y la mejora de los bosques, y facilitar el desarrollo sostenible, todo ello en … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Mapas base del programa de datos satelitales de NICFI para la supervisión de bosques tropicales: Asia
Esta colección de imágenes proporciona acceso al monitoreo satelital de alta resolución de los trópicos con el objetivo principal de reducir y revertir la pérdida de selvas tropicales, contribuir a la lucha contra el cambio climático, conservar la biodiversidad, contribuir al rebrote, la restauración y la mejora de los bosques, y facilitar el desarrollo sostenible, todo ello en … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Bosques naturales del mundo 2020
Natural Forests of the World 2020 proporciona un mapa global de la probabilidad de bosques naturales para el año 2020 con una resolución de 10 metros. Se desarrolló para respaldar iniciativas como el Reglamento sobre la Deforestación de la Unión Europea (EUDR) y otros esfuerzos para la conservación y supervisión de los bosques. El mapa… biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
Modelo de probabilidad de Palm 2025a
Nota: Este conjunto de datos aún no se sometió a una revisión por pares. Consulta este archivo README de GitHub para obtener más información. Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto básico. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se generaron a partir de… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Modelo de probabilidad de árbol de caucho 2025a
Nota: Este conjunto de datos aún no se sometió a una revisión por pares. Consulta este archivo README de GitHub para obtener más información. Esta colección de imágenes proporciona una probabilidad estimada por píxel de que el área subyacente esté ocupada por el producto básico. Las estimaciones de probabilidad se proporcionan con una resolución de 10 metros y se generaron a partir de… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Este conjunto de datos asigna el factor dominante de la pérdida de cobertura arbórea a nivel mundial entre 2001 y 2022 con una resolución de 1 km. Los datos fueron producidos por el World Resources Institute (WRI) y Google DeepMind, y se desarrollaron con un modelo de red neuronal global (ResNet) entrenado en un conjunto de muestras recopiladas… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
Este conjunto de datos asigna el factor dominante de la pérdida de cobertura arbórea a nivel mundial del 2001 al 2023 con una resolución de 1 km. Los datos fueron producidos por el World Resources Institute (WRI) y Google DeepMind, y se desarrollaron con un modelo de red neuronal global (ResNet) entrenado en un conjunto de muestras recopiladas… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
Este conjunto de datos asigna el factor dominante de la pérdida de cobertura arbórea a nivel mundial del 2001 al 2024 con una resolución de 1 km. Los datos fueron producidos por el World Resources Institute (WRI) y Google DeepMind, y se desarrollaron con un modelo de red neuronal global (ResNet) entrenado en un conjunto de muestras recopiladas… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
Pronósticos de nueva generación de WeatherNext
WeatherNext Gen es un conjunto de datos experimentales de pronósticos meteorológicos globales de rango medio producidos por una versión operativa del modelo meteorológico de conjunto basado en difusión de Google DeepMind. El conjunto de datos experimental incluye datos históricos y en tiempo real. Los datos en tiempo real son aquellos que se relacionan con un momento que no … clima pronóstico gcp-public-data-weathernext precipitación conjunto de datos del publicador temperatura -
Gráficos de previsión de WeatherNext
WeatherNext Graph es un conjunto de datos experimental de pronósticos meteorológicos globales a mediano plazo que produce una versión operativa del modelo meteorológico de red neuronal gráfica de Google DeepMind. El conjunto de datos experimental incluye datos históricos y en tiempo real. Los datos en tiempo real son aquellos que se relacionan con un momento que no … clima pronóstico gcp-public-data-weathernext precipitación conjunto de datos del publicador temperatura
