Cocoa Probability model 2025a

projects/forestdatapartnership/assets/cocoa/model_2025a
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此数据集属于发布商目录,并非由 Google Earth Engine 管理。 如需报告 bug 或查看更多数据集,请发送电子邮件至 forestdatapartnership@googlegroups.com ,或查看 Forest Data Partnership Catalog 中的更多数据集。详细了解发布方数据集

目录所有者
Forest Data Partnership
数据集可用时间
2020-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T23:59:59Z
数据集生产者
Earth Engine 代码段
ee.ImageCollection("projects/forestdatapartnership/assets/cocoa/model_2025a")
标签
agriculture biodiversity cocoa conservation crop eudr forestdatapartnership landuse plantation pre-review publisher-dataset

说明

**注意:此数据集尚未经过同行评审。

如需了解详情,请参阅此 GitHub README 。**

此图片集提供了对底层区域被商品占据的概率的像素级估计。 概率估计以 10 米分辨率提供,由机器学习模型生成。如需了解详情,请参阅 GitHub 上 Forest Data Partnership 代码库 中的技术文档。

此图片集的主要目的是支持 Forest Data Partnership的使命,即通过 协作改进全球监测、供应链跟踪和 恢复工作,阻止和扭转因商品生产而造成的森林损失。

此数据集目前涵盖以下国家/地区:科特迪瓦、加纳、印度尼西亚、厄瓜多尔、秘鲁、哥伦比亚。

随着社区提供更多数据,以及用于生成地图的模型不断改进,此社区数据产品会不断发展。如果您想提供一般反馈或 提供更多数据集来改进这些图层,请通过 此表单与我们联系。

限制:模型输出仅限于所选国家/地区,作为 2020 年和 2023 年的日历年复合数据。并非所有输出区域都由训练数据充分表示。准确率以汇总形式报告,并且会因地理位置和用户选择的阈值而异。根据数据可用性、横向不均匀性或云量,传感器制品在输出概率中可能在视觉上很明显,并导致某些阈值下的分类错误。

请注意,此数据集针对 Earth Engine 的商业用户有单独的使用条款。如需了解详情,请参阅“使用条款”标签页。

2025a 版本和 2025b 版本的区别在于,2025b 版本基于 AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings,与 2025a 相比,其地理和时间覆盖范围更广。此外,2025b 还包含其他输入数据和经过改进的输入数据处理流水线。请注意,2025a 模型在某些情况下可能表现更好。

频段

频段

像素大小:10 米(所有频段)

名称 最小值 全速 像素大小 说明
probability 0 1 10 米

像素包含给定年份的可可树的概率。

使用条款

使用条款

对于 Earth Engine 的非商业目的用户,使用此数据集时须遵守 CC-BY 4.0 NC 许可,并且需要提供以下提供方信息:“由 Google 为 Forest Data Partnership 制作”。

商业用途的数据集须遵守 Forest Data Partnership Datasets Commercial 使用条款

包含经过修改的 Copernicus Sentinel 数据 [2015 年至今]。请参阅 Sentinel 数据法律声明

引用

引用:
  • Forest Data Partnership。2025 年。社区模型 2025a。在线

通过 Earth Engine 探索

代码编辑器 (JavaScript)

Map.setCenter(-7.67, 6.71, 11);

var collection = ee.ImageCollection(
  'projects/forestdatapartnership/assets/cocoa/model_2025a');

var cocoa2020 = collection.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31').mosaic();
Map.addLayer(
  cocoa2020.selfMask(), {min: 0.5, max: 1, palette: 'white,blue'}, 'cocoa 2020');

var cocoa2023 = collection.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31').mosaic();
Map.addLayer(
  cocoa2023.selfMask(), {min: 0.5, max: 1, palette: 'white,green'}, 'cocoa 2023');
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