-
מפת כיסוי פני השטח של BNETD 2020 בחוף השנהב
מפת כיסוי הקרקע של Cote d'Ivoire BNETD לשנת 2020 נוצרה על ידי ממשלת קוט ד'יוור באמצעות מוסד לאומי, המרכז למידע גיאוגרפי ודיגיטלי של משרד המחקר הלאומי לטכניקות ולפיתוח (BNETD-CIGN), עם תמיכה טכנית ופיננסית מהאיחוד האירופי. המתודולוגיה… classification deforestation forest landcover landuse-landcover -
Global 2020 Forest Classification for IPCC Aboveground Biomass Tier 1 Estimates, V1
מערך הנתונים הזה מספק כיתות של יערות ברחבי העולם, שמתוארים לפי סטטוס או מצב בשנת 2020 ברזולוציה של כ-30 מ'. הנתונים תומכים ביצירת אומדנים ברמה 1 של צפיפות ביומסה יבשה מעל הקרקע (AGBD) ביערות טבעיים, במסגרת השיפורים של 2019 להנחיות של IPCC מ-2006 בנושא גזי חממה לאומיים … aboveground biomass carbon classification forest forest-biomass -
מפה גלובלית של יערות/לא יערות ב-3 סיווגים של PALSAR-2/PALSAR
גרסה חדשה יותר של מערך הנתונים הזה עם 4 כיתות לשנים 2017-2020 זמינה ב-JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4. המפה הגלובלית של יערות/לא יערות (FNF) נוצרת על ידי סיווג של תמונת ה-SAR (מקדם החזר חזרה) במוזאיקה הגלובלית של PALSAR-2/PALSAR SAR ברזולוציה של 25 מ', כך שפיקסלים של חזר חזרה חזק וחלש … alos alos2 classification eroc forest forest-biomass -
מפה גלובלית של יערות/לא יערות ב-4 רמות של PALSAR-2/PALSAR
המפה הגלובלית של יערות/לא יערות (FNF) נוצרת על ידי סיווג של תמונה ב-SAR (מקדם החזר חזרה) במוזאיקה גלובלית של PALSAR-2/PALSAR SAR ברזולוציה של 25 מ', כך שפיקסלים של חזר חזרה חזק וחלש מוקצים כ'יער' ו'לא יער', בהתאמה. כאן, 'יער' מוגדר כיערות הטבעיים עם … alos alos2 classification eroc forest forest-biomass
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) |"]]