ESA WorldCover 10m v100

ESA/WorldCover/v100
Доступность набора данных
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
Производитель наборов данных
Фрагмент кода земляного двигателя
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 землепользования на 2020 год с разрешением 10 м, основанную на данных Sentinel-1 и Sentinel-2. Продукт WorldCover включает 11 классов землепользования и был создан в рамках проекта ESA WorldCover, являющегося частью 5-й программы Европейского космического агентства по исследованию границ Земли (EOEP-5).

См. также:

Группы

Размер пикселя
10 метров

Группы

Имя Размер пикселя Описание
Map метры

Класс «Покрытие земли»

Таблица классов карт

Ценить Цвет Описание
10 #006400

древесный покров

20 #ffbb22

Кустарниковая местность

30 #ffff4c

Луга

40 #f096ff

Пахотная земля

50 #fa0000

Застроенный

60 #b4b4b4

Голая/редкая растительность

70 #f0f0f0

Снег и лед

80 #0064c8

Постоянные водоемы

90 #0096a0

Травянистые заболоченные участки

95 #00cf75

Мангровые леса

100 #fae6a0

Мох и лишайник

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

CC-BY-4.0

Цитаты

Ссылки:
  • Занага, Д., Ван Де Керхове, Р., Де Кеерсмакер, 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 мир с помощью 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 можно найти 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