ESA WorldCover 10m v100

ESA/WorldCover/v100
Доступность набора данных
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
Поставщик наборов данных
Фрагмент Earth Engine
ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100")
Теги
esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived

Описание

Продукт WorldCover 10 m 2020 Европейского космического агентства (ESA) представляет собой глобальную карту земного покрова на 2020 год с разрешением 10 м, основанную на данных Sentinel-1 и Sentinel-2. Продукт WorldCover содержит 11 классов земного покрова и был создан в рамках проекта ESA WorldCover, являющегося частью 5-й программы наблюдения Земли (EOEP-5) Европейского космического агентства.

Смотрите также:

Группы

Размер пикселя
10 метров

Группы

Имя Размер пикселя Описание
Map метров

Класс почвенного покрова

Таблица классов карты

Ценить Цвет Описание
10 #006400

Покрытие из деревьев

20 #ffbb22

Кустарниковая местность

30 #ffff4c

Пастбища

40 #f096ff

Пахотные земли

50 #fa0000

Застроенный

60 #b4b4b4

Голая / редкая растительность

70 #f0f0f0

Снег и лед

80 #0064c8

Постоянные водоемы

90 #0096a0

Травянистые водно-болотные угодья

95 #00cf75

Мангровые заросли

100 #fae6a0

Мох и лишайник

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

CC-BY-4.0

Цитаты

Цитаты:
  • Занага, Д., Ван Де Керчове, Р., Де Кеерсмекер, В., Суверийнс, Н., Брокманн, К., Кваст, Р., Веверс, Дж., Гросу, А., Паччини, А., Верно, С., Картус, О., Санторо, М., Фриц, С., Георгиева, И., Лесив, М., Картер, С., Херольд, М., Ли, Линлин, Цендбазар, Н.Э., Рамойно, Ф., Арино, О., 2021. ESA WorldCover 10 мин. 2020 г. v100. ( дои:10.5281/zenodo.5571936 )

Исследуйте с Earth Engine

Редактор кода (JavaScript)

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

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

Map.centerObject(dataset);

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

Настройка Python

Информацию об API Python и использовании geemap для интерактивной разработки см. на странице «Среда 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
Открыть в редакторе кода