Datasets tagged wri in Earth Engine
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Пороговые значения оповещений FORMA
Примечание от WRI: WRI приняла решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель заключалась в упрощении пользовательского интерфейса Global Forest Watch и уменьшении избыточности. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, используя GLAD в качестве стандарта, мы обнаружили, что Terra-i превосходит FORMA…
Примечание от WRI: WRI приняла решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель заключалась в упрощении пользовательского интерфейса Global Forest Watch и уменьшении избыточности. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, используя GLAD в качестве стандарта, мы обнаружили, что Terra-i превосходит FORMA…
Примечание от WRI: WRI приняла решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель заключалась в упрощении пользовательского интерфейса Global Forest Watch и уменьшении избыточности. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, используя GLAD в качестве стандарта, мы обнаружили, что Terra-i превосходит FORMA…
Примечание от WRI: WRI приняла решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель заключалась в упрощении пользовательского интерфейса Global Forest Watch и уменьшении избыточности. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, используя GLAD в качестве стандарта, мы обнаружили, что Terra-i превосходит FORMA…
Примечание от WRI: WRI приняла решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель заключалась в упрощении пользовательского интерфейса Global Forest Watch и уменьшении избыточности. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, используя GLAD в качестве стандарта, мы обнаружили, что Terra-i превосходит FORMA…
Глобальная база данных электростанций — это всеобъемлющая база данных с открытым исходным кодом, содержащая информацию об электростанциях по всему миру. Она централизует данные об электростанциях, упрощая навигацию, сравнение и получение аналитических выводов. Каждая электростанция имеет географическое местоположение, а записи содержат информацию о мощности станции, выработке электроэнергии и т. д.
Глобальные карты опасности речных наводнений JRC, версия 2.1
Глобальные карты опасности речных наводнений представляют собой сеточный набор данных, отображающий затопление вдоль речной сети для семи различных периодов повторяемости наводнений (от 1 раза в 10 лет до 1 раза в 500 лет). Входные данные о речном стоке для новых карт создаются с помощью гидрологической модели с открытым исходным кодом…
Карта природных территорий SBTN версии 1 — это базовая карта 2020 года, отображающая природные и неприродные типы землепользования, предназначенная для использования компаниями, устанавливающими научно обоснованные цели в отношении природы, в частности, цель SBTN № 1: отсутствие преобразования природных экосистем. Определения терминов «природные» и «неприродные» были адаптированы из…
Карта природных территорий SBTN версии 1.1 — это базовая карта 2020 года, отображающая природные и неприродные типы землепользования, предназначенная для использования компаниями, устанавливающими научно обоснованные цели в отношении природы, в частности, цель SBTN № 1: отсутствие преобразования природных экосистем. Определения терминов «природные» и «неприродные» были адаптированы из…
Aqueduct 4.0 — это последняя версия системы оценки рисков, связанных с водой, разработанной WRI для преобразования сложных гидрологических данных в интуитивно понятные индикаторы рисков, связанных с водой. В этом наборе данных собраны 13 индикаторов рисков, связанных с водой, касающихся количества, качества и репутации, и объединены в комплексную систему. Для 5 из…
Ежемесячный базовый отчет WRI Aqueduct, версия 4.0
Aqueduct 4.0 — это последняя версия системы оценки рисков, связанных с водой, разработанной WRI для преобразования сложных гидрологических данных в интуитивно понятные индикаторы рисков, связанных с водой. В этом наборе данных собраны 13 индикаторов рисков, связанных с водой, касающихся количества, качества и репутации, и объединены в комплексную систему. Для 5 из…
Карты опасности затопления акведуков WRI, версия 2.
Данные Aqueduct Floods позволяют оценить риски для продовольственной безопасности в реках и прибрежных районах как в текущих базовых условиях, так и в прогнозируемых на 2030, 2050 и 2080 годы. Помимо предоставления карт опасности и оценки рисков, Aqueduct Floods помогает проводить всесторонний анализ затрат и выгод для оценки целесообразности строительства дамб…
Aqueduct 4.0 — это последняя версия системы оценки рисков, связанных с водой, разработанной WRI для преобразования сложных гидрологических данных в интуитивно понятные индикаторы рисков, связанных с водой. В этом наборе данных собраны 13 индикаторов рисков, связанных с водой, касающихся количества, качества и репутации, и объединены в комплексную систему. Для 5 из…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2022 гг., версия 1.0
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2022 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2023 гг., версия 1.1
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2023 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2024 гг., версия 1.2
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2024 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2025 гг., версия 1.3
Этот набор данных отображает основную причину потери древесного покрова в глобальном масштабе в период с 2001 по 2025 год с разрешением 1 км. Данные, созданные Всемирным институтом ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе собранных образцов…
[[["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 provided content describes datasets related to flood risks, water risk assessment, deforestation alerts, power plants, and land cover. Flood hazard maps present inundation data for different return periods and future projections. Aqueduct data offers water risk indicators for quantity, quality, and reputation. FORMA alerts, which monitor deforestation, are no longer updated. A Global Power Plant Database centralizes plant information. The SBTN Natural Lands Maps provide natural and non-natural land cover classifications.\n"]]
