Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Глобальное распространение мангровых лесов, т. 1 (2000)
База данных была подготовлена с использованием спутниковых данных Landsat с 2000 года. Более 1000 сцен Landsat, полученных из Центра наблюдения за ресурсами Земли и науки (EROS) Геологической службы США, были классифицированы с использованием гибридных контролируемых и неконтролируемых методов классификации цифровых изображений. Эта база данных является первой, наиболее …
Этот набор данных содержит карты местоположения и временного распределения поверхностных вод с 1984 по 2021 год и предоставляет статистику по площади и изменению этих водных поверхностей. Для получения дополнительной информации см. соответствующую журнальную статью: High-resolution mapping of global surface water and its …
MOD44B.061 Terra Vegetation Непрерывные поля Ежегодно Глобально 250м
Продукт Terra MODIS Vegetation Continuous Fields (VCF) представляет собой субпиксельное представление оценок растительного покрова поверхности в глобальном масштабе. Разработанный для непрерывного представления земной поверхности Земли в виде пропорции основных признаков растительности, он обеспечивает градацию трех компонентов поверхностного покрова: процент древесного покрова, процент …
Временной набор данных Open Buildings 2.5D содержит данные о наличии зданий, дробных количествах зданий и высотах зданий с эффективным1 пространственным разрешением 4 м (растры предоставляются с разрешением 0,5 м) в годовом цикле с 2016 по 2023 год. Он создан на основе изображений с низким разрешением и открытым исходным кодом из …
Набор данных Google Satellite Embedding — это глобальная, готовая к анализу коллекция изученных геопространственных вложений. Каждый 10-метровый пиксель в этом наборе данных — это 64-мерное представление или «вектор вложения», который кодирует временные траектории поверхностных условий в этом пикселе и вокруг него, измеренные различными наблюдениями Земли…
Ежегодный глобальный набор данных VIIRS о ночном освещении представляет собой временной ряд, полученный из ежемесячных безоблачных средних сеток яркости, охватывающих 2013–2021 годы. Данные за 2022 год доступны в наборе данных NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V22. На начальном этапе фильтрации удаляются солнечные, лунные и облачные пиксели, что приводит к грубым композитам, которые…
Ежегодный глобальный набор данных VIIRS о ночном освещении представляет собой временной ряд, полученный из ежемесячных безоблачных средних сеток яркости за 2022 год. Данные за более ранние годы доступны в наборе данных NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21. На начальном этапе фильтрации удаляются солнечные, лунные и облачные пиксели, что приводит к грубым композитам, которые содержат …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe Open Buildings Temporal V1 dataset provides annual data (2016-2023) on building presence, counts, and heights across Africa and Asia.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe JRC Yearly Water Classification History, v1.4 dataset offers annual maps and statistics on global surface water distribution and change from 1984 to 2021.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Global Mangrove Forests Distribution, v1 (2000) dataset presents a global mangrove forest distribution map derived from Landsat satellite data from the year 2000.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe MOD44B.006 Terra Vegetation Continuous Fields Yearly Global 250m dataset provides yearly global vegetation cover estimates, including tree cover percentages.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe VIIRS Nighttime Day/Night Annual Band Composites V2.1 and V2.2 datasets offer annual global nighttime lights data, with V2.1 spanning 2013 to 2021 and V2.2 covering 2022.\u003c/p\u003e\n"]]],["The datasets provide annual global information on various Earth features. The Open Buildings dataset offers building presence, counts, and heights from 2016-2023. JRC data maps surface water distribution and changes from 1984-2021. Another dataset, based on data from 2000, details mangrove forest distribution. MODIS data provides continuous vegetation cover estimates, including tree cover percentages. Lastly, VIIRS data sets map annual nighttime light composites from 2013-2022, based on cloud-free average radiance grids.\n"],null,["# Datasets tagged annual in Earth Engine\n\n-\n\n |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Global Mangrove Forests Distribution, v1 (2000)](/earth-engine/datasets/catalog/LANDSAT_MANGROVE_FORESTS) |\n | The database was prepared using Landsat satellite data from the year 2000. More than 1,000 Landsat scenes obtained from the USGS Earth Resources Observation and Science Center (EROS) were classified using hybrid supervised and unsupervised digital image classification techniques. This database is the first, most ... |\n | [annual](/earth-engine/datasets/tags/annual) [ciesin](/earth-engine/datasets/tags/ciesin) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) [global](/earth-engine/datasets/tags/global) [landsat-derived](/earth-engine/datasets/tags/landsat-derived) [mangrove](/earth-engine/datasets/tags/mangrove) |\n\n-\n\n |--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### JRC Yearly Water Classification History, v1.4](/earth-engine/datasets/catalog/JRC_GSW1_4_YearlyHistory) |\n | This dataset contains maps of the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2021 and provides statistics on the extent and change of those water surfaces. For more information see the associated journal article: High-resolution mapping of global surface water and its ... |\n | [annual](/earth-engine/datasets/tags/annual) [geophysical](/earth-engine/datasets/tags/geophysical) [google](/earth-engine/datasets/tags/google) [history](/earth-engine/datasets/tags/history) [jrc](/earth-engine/datasets/tags/jrc) [landsat-derived](/earth-engine/datasets/tags/landsat-derived) |\n\n-\n\n |------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### MOD44B.061 Terra Vegetation Continuous Fields Yearly Global 250m](/earth-engine/datasets/catalog/MODIS_061_MOD44B) |\n | The Terra MODIS Vegetation Continuous Fields (VCF) product is a sub-pixel-level representation of surface vegetation cover estimates globally. Designed to continuously represent Earth's terrestrial surface as a proportion of basic vegetation traits, it provides a gradation of three surface cover components: percent tree cover, percent ... |\n | [annual](/earth-engine/datasets/tags/annual) [geophysical](/earth-engine/datasets/tags/geophysical) [global](/earth-engine/datasets/tags/global) [landuse-landcover](/earth-engine/datasets/tags/landuse-landcover) [modis](/earth-engine/datasets/tags/modis) [nasa](/earth-engine/datasets/tags/nasa) |\n\n-\n\n |--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Open Buildings Temporal V1](/earth-engine/datasets/catalog/GOOGLE_Research_open-buildings-temporal_v1) |\n | The Open Buildings 2.5D Temporal Dataset contains data about building presence, fractional building counts, and building heights at an effective1 spatial resolution of 4m (rasters are provided at 0.5m resolution) at an annual cadence from 2016-2023. It is produced from open-source, low-resolution imagery from the ... |\n | [africa](/earth-engine/datasets/tags/africa) [annual](/earth-engine/datasets/tags/annual) [asia](/earth-engine/datasets/tags/asia) [built-up](/earth-engine/datasets/tags/built-up) [height](/earth-engine/datasets/tags/height) [open-buildings](/earth-engine/datasets/tags/open-buildings) |\n\n-\n\n |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Satellite Embedding V1](/earth-engine/datasets/catalog/GOOGLE_SATELLITE_EMBEDDING_V1_ANNUAL) |\n | The Google Satellite Embedding dataset is a global, analysis-ready collection of learned geospatial embeddings. Each 10-meter pixel in this dataset is a 64-dimensional representation, or \"embedding vector,\" that encodes temporal trajectories of surface conditions at and around that pixel as measured by various Earth observation ... |\n | [annual](/earth-engine/datasets/tags/annual) [global](/earth-engine/datasets/tags/global) [google](/earth-engine/datasets/tags/google) [landsat-derived](/earth-engine/datasets/tags/landsat-derived) [satellite-imagery](/earth-engine/datasets/tags/satellite-imagery) [sentinel1-derived](/earth-engine/datasets/tags/sentinel1-derived) |\n\n-\n\n |------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### VIIRS Nighttime Day/Night Annual Band Composites V2.1](/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_VIIRS_DNB_ANNUAL_V21) |\n | Annual global VIIRS nighttime lights dataset is a time series produced from monthly cloud-free average radiance grids spanning 2013 to 2021. Data for 2022 are available in the NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V22 dataset. An initial filtering step removed sunlit, moonlit and cloudy pixels, leading to rough composites that ... |\n | [annual](/earth-engine/datasets/tags/annual) [dnb](/earth-engine/datasets/tags/dnb) [eog](/earth-engine/datasets/tags/eog) [lights](/earth-engine/datasets/tags/lights) [nighttime](/earth-engine/datasets/tags/nighttime) [noaa](/earth-engine/datasets/tags/noaa) |\n\n-\n\n |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### VIIRS Nighttime Day/Night Annual Band Composites V2.2](/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_VIIRS_DNB_ANNUAL_V22) |\n | Annual global VIIRS nighttime lights dataset is a time series produced from monthly cloud-free average radiance grids for 2022. Data for earlier years are available in the NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21 dataset. An initial filtering step removed sunlit, moonlit and cloudy pixels, leading to rough composites that contains ... |\n | [annual](/earth-engine/datasets/tags/annual) [dnb](/earth-engine/datasets/tags/dnb) [eog](/earth-engine/datasets/tags/eog) [lights](/earth-engine/datasets/tags/lights) [nighttime](/earth-engine/datasets/tags/nighttime) [noaa](/earth-engine/datasets/tags/noaa) |"]]
