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Modelo de probabilidade de cacau 2025a
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Modelo de probabilidade de café 2025a
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Farmscapes 2020
O conjunto de dados Farmscapes 2020 fornece mapas de probabilidade de alta resolução (25 cm) para três recursos seminaturais importantes nas paisagens agrícolas da Inglaterra: sebes, bosques e muros de pedra. Esse conjunto de dados foi desenvolvido em colaboração com o Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery para servir como base para aplicativos, incluindo… biodiversity climate conservation forest landuse-landcover nature-trace -
Persistência da floresta v0
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte o README do GitHub associado a esse modelo para mais informações. Essa imagem fornece uma pontuação por pixel (em [0, 1]) que indica se a área do pixel é ocupada por floresta não perturbada no ano de 2020. Essas pontuações são… biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
Esse conjunto de dados fornece mapas globais anuais da classe dominante de pastagens (cultivadas e naturais/seminaturais) de 2000 a 2022 com resolução espacial de 30 m. Produzida pela iniciativa Global Pasture Watch do Land & Carbon Lab, a extensão mapeada de pastagens inclui qualquer tipo de cobertura do solo que contenha pelo menos 30% de… forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
Probabilidades anuais de pastagens cultivadas do GPW v1
Esse conjunto de dados fornece mapas globais anuais de probabilidade de pastagens cultivadas de 2000 a 2022 com resolução espacial de 30 m. Produzida pela iniciativa Global Pasture Watch do Land & Carbon Lab, a extensão mapeada de pastagens inclui qualquer tipo de cobertura do solo que contenha pelo menos 30% de vegetação seca ou… forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW: probabilidades anuais de campos naturais/seminaturais v1
Esse conjunto de dados fornece mapas globais anuais de probabilidade de pastagens naturais/seminaturais de 2000 a 2022 com resolução espacial de 30 m. Produzida pela iniciativa Global Pasture Watch do Land & Carbon Lab, a extensão mapeada de pastagens inclui qualquer tipo de cobertura do solo que contenha pelo menos 30% de vegetação seca ou… forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
Pré-lançamento público da concentração de metanoSAT L3 V1.0.0
Esse conjunto de dados de pré-lançamento público fornece dados geoespaciais para a fração molar de ar seco com média de coluna de metano na atmosfera, "XCH4", recuperada de medições do espectrômetro de imagens MethaneSAT. O XCH4 é definido como a quantidade total de colunas (número de moléculas acima de uma área de superfície unitária) de… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
Pré-lançamento público do MethaneSAT L4 Area Sources V1.0.0
O modelo de emissões de área dispersa ainda está em desenvolvimento e não representa um produto final. Esse conjunto de dados de "pré-lançamento público" fornece dados de alta precisão sobre as emissões de metano de fontes de área dispersas. Esses dados de emissões vêm das bacias de Appalachian, Permian e Uinta no … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
Prévia pública do MethaneSAT L4 Area Sources V2.0.0
O modelo de emissões de área dispersa ainda está em desenvolvimento e não representa um produto final. Esse conjunto de dados de "pré-lançamento público" fornece dados de alta precisão sobre as emissões de metano de fontes de área dispersas. Esses dados de emissões vêm das bacias de Appalachian, Permian e Uinta no … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
Prévia pública do MethaneSAT L4 Point Sources V1.0.0
Esse conjunto de dados de "pré-lançamento público" fornece dados de alta precisão sobre as emissões de metano de fontes pontuais discretas. Esses fluxos de emissão de metano foram produzidos usando uma estrutura de detecção de fonte pontual e quantificação de emissões especializada para aproveitar a alta resolução espacial, a ampla cobertura espacial e a alta precisão de… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
Modelo de altura da cobertura do NEON (CHM)
Altura da parte de cima da cobertura acima do solo (modelo de altura da cobertura; CHM, na sigla em inglês). O CHM é derivado da nuvem de pontos do NEON LiDAR e gerado pela criação de uma superfície contínua de estimativas de altura da copa em todo o domínio espacial da pesquisa LiDAR. O … airborne canopy forest forest-biomass lidar neon -
Modelo digital de elevação (DEM) do NEON
Modelos digitais da superfície (DSM) e do terreno (DTM) derivados de dados do LiDAR do NEON. DSM: recursos de superfície (informações topográficas com vegetação e estruturas feitas pelo homem). DTM: elevação da superfície (informações topográficas com vegetação e estruturas artificiais removidas). As imagens são fornecidas em metros acima do nível médio do mar… airborne dem elevation-topography forest lidar neon -
Imagens da câmera NEON RGB
Imagens de câmera ortorretificadas de alta resolução em vermelho, verde e azul (RGB) em mosaico e saída em uma grade espacial fixa e uniforme usando reamostragem do vizinho mais próximo.A resolução espacial é de 0,1 m. A câmera digital faz parte de um conjunto de instrumentos na plataforma de observação aérea (AOP, na sigla em inglês) do NEON, que também inclui um… airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
Refletância bidirecional de superfície do NEON
A refletância bidirecional da superfície AOP do NEON é um produto de dados hiperespectrais VSWIR (visível a infravermelho de ondas curtas) que contém 426 bandas abrangendo comprimentos de onda de ~380 nm a 2.510 nm. A refletância é dimensionada por um fator de 10.000. Os comprimentos de onda entre 1340 e 1445 nm e entre 1790 e 1955 nm são definidos como … airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
Refletância direcional da superfície NEON
A refletância direcional da superfície AOP do NEON é um produto de dados hiperespectrais VSWIR (visível a infravermelho de ondas curtas) que contém 426 bandas com comprimentos de onda de aproximadamente 380 nm a 2.510 nm. A refletância é dimensionada por um fator de 10.000. Os comprimentos de onda entre 1340 e 1445 nm e entre 1790 e 1955 nm são definidos como … airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
Mapas de base do programa de dados de satélite da NICFI para monitoramento de florestas tropicais: África
Essa coleção de imagens oferece acesso ao monitoramento por satélite de alta resolução dos trópicos com o objetivo principal de reduzir e reverter a perda de florestas tropicais, contribuindo para o combate às mudanças climáticas, a conservação da biodiversidade, o reflorestamento, a restauração e o aprimoramento das florestas, além de facilitar o desenvolvimento sustentável. Tudo isso… basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Mapas básicos do programa de dados de satélite da NICFI para monitoramento de florestas tropicais: Américas
Essa coleção de imagens oferece acesso ao monitoramento por satélite de alta resolução dos trópicos com o objetivo principal de reduzir e reverter a perda de florestas tropicais, contribuindo para o combate às mudanças climáticas, a conservação da biodiversidade, o reflorestamento, a restauração e o aprimoramento das florestas, além de facilitar o desenvolvimento sustentável. Tudo isso… basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Mapas básicos do programa de dados de satélite da NICFI para monitoramento de florestas tropicais: Ásia
Essa coleção de imagens oferece acesso ao monitoramento por satélite de alta resolução dos trópicos com o objetivo principal de reduzir e reverter a perda de florestas tropicais, contribuindo para o combate às mudanças climáticas, a conservação da biodiversidade, o reflorestamento, a restauração e o aprimoramento das florestas, além de facilitar o desenvolvimento sustentável. Tudo isso… basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Florestas naturais do mundo 2020
A publicação "Natural Forests of the World 2020" (Florestas naturais do mundo em 2020) oferece um mapa global da probabilidade de florestas naturais para o ano de 2020 com uma resolução de 10 metros. Ele foi desenvolvido para apoiar iniciativas como o Regulamento de Desmatamento da União Europeia (EUDR, na sigla em inglês) e outras ações de conservação e monitoramento florestal. O mapa… biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
Modelo de probabilidade do Palm 2025a
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Modelo de probabilidade de seringueira 2025a
Observação: este conjunto de dados ainda não passou por revisão por pares. Consulte este README do GitHub para mais informações. Essa coleção de imagens fornece a probabilidade estimada por pixel de que a área subjacente seja ocupada pela commodity. As estimativas de probabilidade são fornecidas com uma resolução de 10 metros e foram geradas por… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Esse conjunto de dados mapeia o principal fator de perda de cobertura florestal de 2001 a 2022 em todo o mundo com resolução de 1 km. Produzidos pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Google DeepMind, os dados foram desenvolvidos usando um modelo global de rede neural (ResNet) treinado em um conjunto de amostras coletadas… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
Esse conjunto de dados mapeia o principal fator de perda de cobertura florestal de 2001 a 2023 em todo o mundo com resolução de 1 km. Produzidos pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Google DeepMind, os dados foram desenvolvidos usando um modelo global de rede neural (ResNet) treinado em um conjunto de amostras coletadas… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
Esse conjunto de dados mapeia o principal fator da perda de cobertura florestal de 2001 a 2024 em todo o mundo com resolução de 1 km. Produzidos pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Google DeepMind, os dados foram desenvolvidos usando um modelo global de rede neural (ResNet) treinado em um conjunto de amostras coletadas… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
Previsões do WeatherNext Gen
O WeatherNext Gen é um conjunto de dados experimental de previsões do tempo globais de médio prazo produzidas por uma versão operacional do modelo de previsão do tempo de conjunto baseado em difusão do Google DeepMind. O conjunto de dados experimental inclui dados em tempo real e históricos. Dados em tempo real são informações relacionadas a um momento que não é … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature -
Previsões de gráficos do WeatherNext
O WeatherNext Graph é um conjunto de dados experimental de previsões meteorológicas globais de médio prazo produzido por uma versão operacional do modelo meteorológico de rede neural gráfica do Google DeepMind. O conjunto de dados experimental inclui dados em tempo real e históricos. Dados em tempo real são informações relacionadas a um momento que não é … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature
