OpenLandMap Potential FAPAR Monthly

OpenLandMap/PNV/PNV_FAPAR_PROBA-V_D/v01
Доступность набора данных
2001-01-01T00:00:00Z–2002-01-01T00:00:00Z
Поставщик наборов данных
Фрагмент Earth Engine
ee.Image("OpenLandMap/PNV/PNV_FAPAR_PROBA-V_D/v01")
Теги
envirometrix fapar, ежемесячный opengeohub openlandmap, потенциал продуктивности растений

Описание

Потенциальная естественная растительность, прогнозируемая FAPAR, медиана месячного прогноза (на основе PROB-V FAPAR 2014-2017). Описание .

Для доступа к картам вне Earth Engine и их визуализации используйте эту страницу .

Если вы обнаружили ошибку, артефакт или несоответствие в картах LandGIS или у вас возник вопрос, пожалуйста, воспользуйтесь следующими каналами:

Группы

Размер пикселя
1000 метров

Группы

Имя Единицы Мин. Макс Размер пикселя Описание
jan Дробь 0* 220* метров

Январский потенциал FAPAR ежемесячно

feb Дробь 0* 220* метров

Потенциал ФАПАР в феврале ежемесячно

mar Дробь 0* 220* метров

Потенциал март FAPAR ежемесячно

apr Дробь 0* 220* метров

Потенциал FAPAR в апреле ежемесячно

may Дробь 0* 220* метров

Май Потенциал FAPAR ежемесячно

jun Дробь 0* 220* метров

Потенциал FAPAR в июне ежемесячно

jul Дробь 0* 220* метров

Июль Потенциал FAPAR ежемесячно

aug Дробь 0* 220* метров

Потенциал FAPAR в августе ежемесячно

sep Дробь 0* 220* метров

Потенциал FAPAR в сентябре ежемесячно

oct Дробь 0* 220* метров

Потенциал FAPAR в октябре ежемесячно

nov Дробь 0* 220* метров

Ноябрь Потенциал FAPAR ежемесячно

dec Дробь 0* 220* метров

Потенциал FAPAR в декабре ежемесячно

annual Дробь 0* 220* метров

Годовой потенциал FAPAR ежемесячно

annualdiff Дробь 0* 220* метров

Ежегодная разница потенциалов FAPAR ежемесячно

* расчетное минимальное или максимальное значение

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

Это краткое изложение лицензии , доступное для человеческого восприятия (но не заменяющее ее).

Вы можете свободно: - делиться - копировать и распространять материал на любом носителе или в любом формате; - адаптировать - перерабатывать, преобразовывать и дополнять материал в любых целях, даже коммерческих.

Данная лицензия распространяется на свободные произведения культуры. Лицензиар не может отозвать эти права, пока вы соблюдаете условия лицензии.

В соответствии со следующими условиями — «Атрибуция» — вы обязаны указать авторство, предоставить ссылку на лицензию и сообщить, были ли внесены изменения. Вы можете сделать это любым разумным способом, но не таким образом, чтобы это указывало на одобрение лицензиаром вас или вашего использования.

ShareAlike - Если вы делаете ремиксы, преобразуете или дополняете материал, вы должны распространять свои вклады по той же лицензии, что и оригинал.

Никаких дополнительных ограничений. Вы не имеете права применять юридические условия или технологические меры, которые юридически ограничивают других в выполнении действий, разрешенных лицензией.

Цитаты

Цитаты:
  • Хенгль Т., Уолш М.Г., Сандерман Дж., Уилер И., Харрисон С.П., Прентис И.К. (2018) Глобальное картографирование потенциальной естественной растительности: оценка алгоритмов машинного обучения для оценки потенциала земель. Препринты PeerJ. 10.7287/peerj.preprints.26811v5

DOI

Исследуйте с Earth Engine

Редактор кода (JavaScript)

var dataset = ee.Image('OpenLandMap/PNV/PNV_FAPAR_PROBA-V_D/v01');

var visualization = {
  bands: ['jan'],
  min: 0.0,
  max: 220.0,
  palette: ['0000ff', '00ffff', 'ffff00', 'ff0000']
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Potential FAPAR monthly');
Открыть в редакторе кода