نقشه پوشش زمین ساحل عاج BNETD 2020 نقشه پوشش زمین ساحل عاج BNETD 2020 توسط دولت عاج از طریق یک موسسه ملی، مرکز اطلاعات جغرافیایی و دیجیتال از دفتر مطالعات ملی تکنیک ها و توسعه (BNETD-CIGN)، با حمایت فنی و مالی اتحادیه اروپا تهیه شده است. روش شناسی … طبقهبندی جنگلزدایی جنگلها پوشش زمین کاربری -خاکپوش طبقه بندی جهانی جنگل 2020 برای برآوردهای سطح 1 زیست توده زیرزمینی IPCC، V1 این مجموعه داده کلاسهایی از جنگلهای جهانی را ارائه میکند که بر اساس وضعیت/شرایط در سال 2020 با وضوح تقریبی 30 متر مشخص شدهاند. دادهها از تولید تخمینهای سطح 1 برای تراکم زیست توده چوبی خشک بالای زمین (AGD) در جنگلهای طبیعی در اصلاح سال 2019 به دستورالعملهای IPCC سال 2006 برای گلخانه ملی پشتیبانی میکنند. طبقه بندی کربن زیست توده بالای زمینی جنگل -زیست توده نقشه جهانی PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest 3-class یک نسخه جدیدتر از این مجموعه داده با 4 کلاس برای سالهای 2017-2020 را میتوان در JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 یافت. نقشه جهانی جنگل/غیرجنگل (FNF) با طبقهبندی تصویر SAR (ضریب پراکندگی پسزمینه) در وضوح جهانی 25 متری با وضوح 25 متری، PALSAR-Sopascatter کمتر و با وضوح جهانی PALSAR-PALSAR- پیکسل … طبقه بندی alos alos2 جنگل جنگلی -زیست توده eroc نقشه جهانی 4-کلاس PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map نقشه جهانی جنگل/غیرجنگل (FNF) با طبقهبندی تصویر SAR (ضریب پراکندگی پشتی) در موزاییک PALSAR-2/PALSAR SAR با وضوح 25 متر ایجاد میشود، به طوری که پیکسلهای پراکنده قوی و کم پشت به ترتیب بهعنوان «جنگل» و «غیر جنگل» اختصاص داده میشوند. در اینجا «جنگل» به عنوان جنگل طبیعی با … طبقه بندی alos alos2 جنگل جنگلی -زیست توده eroc
Datasets tagged classification in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe webpage provides access to various global and regional forest classification datasets.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets include land cover maps, forest/non-forest classifications, and biomass estimations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData sources include satellite imagery from PALSAR-2/PALSAR and organizations like BNETD and NASA.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets support research on deforestation, forest monitoring, and carbon stock assessments.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can leverage these resources to analyze forest cover change and contribute to environmental studies.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Datasets tagged classification in Earth Engine\n\n-\n\n |--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map](/earth-engine/datasets/catalog/BNETD_land_cover_v1) |\n | The Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map was produced by the Ivorian Government through a national institution, the Center for Geographic Information and Digital from the National Study Office Techniques and Development (BNETD-CIGN), with technical and financial support from the European Union. The methodology ... |\n | [classification](/earth-engine/datasets/tags/classification) [deforestation](/earth-engine/datasets/tags/deforestation) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [landcover](/earth-engine/datasets/tags/landcover) [landuse-landcover](/earth-engine/datasets/tags/landuse-landcover) |\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Global 2020 Forest Classification for IPCC Aboveground Biomass Tier 1 Estimates, V1](/earth-engine/datasets/catalog/NASA_ORNL_global_forest_classification_2020_V1) |\n | This dataset provides classes of global forests delineated by status/condition in 2020 at approximately 30m resolution. The data support generating Tier 1 estimates for Aboveground dry woody Biomass Density (AGBD) in natural forests in the 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse ... |\n | [aboveground](/earth-engine/datasets/tags/aboveground) [biomass](/earth-engine/datasets/tags/biomass) [carbon](/earth-engine/datasets/tags/carbon) [classification](/earth-engine/datasets/tags/classification) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) |\n\n-\n\n |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Global 3-class PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map](/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_PALSAR_YEARLY_FNF) |\n | A newer version of this dataset with 4 classes for 2017-2020 can be found in JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 The global forest/non-forest map (FNF) is generated by classifying the SAR image (backscattering coefficient) in the global 25m resolution PALSAR-2/PALSAR SAR mosaic so that strong and low backscatter pixels ... |\n | [alos](/earth-engine/datasets/tags/alos) [alos2](/earth-engine/datasets/tags/alos2) [classification](/earth-engine/datasets/tags/classification) [eroc](/earth-engine/datasets/tags/eroc) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) |\n\n-\n\n |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Global 4-class PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map](/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_PALSAR_YEARLY_FNF4) |\n | The global forest/non-forest map (FNF) is generated by classifying the SAR image (backscattering coefficient) in the global 25m resolution PALSAR-2/PALSAR SAR mosaic so that strong and low backscatter pixels are assigned as \"forest\" and \"non-forest\", respectively. Here, \"forest\" is defined as the natural forest with ... |\n | [alos](/earth-engine/datasets/tags/alos) [alos2](/earth-engine/datasets/tags/alos2) [classification](/earth-engine/datasets/tags/classification) [eroc](/earth-engine/datasets/tags/eroc) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) |"]]