ESA WorldCover 10m v100

ESA/WorldCover/v100
Dostępność zbioru danych
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
Dostawca zbioru danych
Fragment kodu Earth Engine
ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100")
Tagi
esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived

Opis

Produkt WorldCover 10 m 2020 Europejskiej Agencji Kosmicznej (ESA) to globalna mapa pokrycia terenu z 2020 r. o rozdzielczości 10 m, która powstała na podstawie danych z satelitów Sentinel-1 i Sentinel-2. Produkt WorldCover obejmuje 11 klas pokrycia terenu i został opracowany w ramach projektu ESA WorldCover, który jest częścią 5 programu obserwacji Ziemi (EOEP-5) Europejskiej Agencji Kosmicznej.

Zobacz także:

Pasma

Rozmiar piksela
10 metrów

Pasma

Nazwa Rozmiar piksela Opis
Map metry

Klasa pokrycia terenu

Tabela klas mapy

Wartość Kolor Opis
10 #006400

Zagęszczenie drzew

20 #ffbb22

Shrubland

30 #ffff4c

Łąka

40 #f096ff

Grunty orne

50 #fa0000

Zabudowane

60 #b4b4b4

Skąpa roślinność

70 #f0f0f0

Śnieg i lód

80 #0064c8

Stałe zbiorniki wodne

90 #0096a0

Ziołowe tereny podmokłe

95 #00cf75

Lasy namorzynowe

100 #fae6a0

Mech i porosty

Warunki korzystania z usługi

Warunki korzystania z usługi

CC-BY-4.0

Cytaty

Cytowania:
  • Zanaga, D., Van De Kerchove, R., De Keersmaecker, W., Souverijns, N., Brockmann, C., Quast, R., Wevers, J., Grosu, A., Paccini, A., Vergnaud, S., Cartus, O., Santoro, M., Fritz, S., Georgieva, I., Lesiv, M., Carter, S., Herold, M., Li, Linlin, Tsendbazar, N.E., Ramoino, F., Arino, O., 2021. ESA WorldCover 10 m 2020 v100. (doi:10.5281/zenodo.5571936)

Odkrywanie za pomocą Earth Engine

Edytor kodu (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first();

var visualization = {
  bands: ['Map'],
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Landcover');

Konfiguracja Pythona

Informacje o interfejsie Python API i używaniu geemap do interaktywnego programowania znajdziesz na stronie środowiska Python.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first()

visualization = {
    'bands': ['Map'],
}

m = geemap.Map()
m.center_object(dataset)
m.add_layer(dataset, visualization, 'Landcover')
m
Otwórz w edytorze kodu