-
Wybrzeże Kości Słoniowej: mapa pokrycia terenu BNETD 2020
Mapa pokrycia terenu BNETD 2020 dla Wybrzeża Kości Słoniowej została opracowana przez rząd Wybrzeża Kości Słoniowej za pośrednictwem instytucji państwowej, Centrum Informacji Geograficznej i Cyfrowej z Narodowego Biura Studiów Technik i Rozwoju (BNETD-CIGN), przy wsparciu technicznym i finansowym Unii Europejskiej. Metodologia … classification deforestation forest landcover landuse-landcover -
Globalna klasyfikacja lasów w 2020 r. na potrzeby szacunków biomasy na powierzchni Ziemi na potrzeby IPCC (poziom 1), wersja 1
Ten zbiór danych zawiera klasy lasów na świecie podzielone według stanu w 2020 r. w rozdzielczości około 30 m. Dane te służą do generowania szacunków poziomu 1 gęstości suchej biomasy drzewnej na powierzchni w naturalnych lasach w ramach uszczegółowienia wytycznych IPCC z 2006 r. w sprawie krajowych emisji gazów cieplarnianych … aboveground biomass carbon classification forest forest-biomass -
Globalna mapa lasów/niezalesionych terenów w ramach projektu PALSAR-2/PALSAR w 3 klasach
Nowszą wersję tego zbioru danych z 4 klasami z lat 2017–2020 można znaleźć w JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4. Globalna mapa lasów/niezalesionych obszarów (FNF) jest generowana przez klasyfikację obrazu SAR (współczynnik rozproszonego odbicia) w globalnej mozaice SAR PALSAR-2/PALSAR o rozdzielczości 25 m, tak aby silne i słabe piksele rozproszonego odbicia … alos alos2 classification eroc forest forest-biomass -
Globalna mapa lasów/niezalesionych terenów w ramach projektu PALSAR-2/PALSAR w 4 klasach
Globalna mapa lasów/niezalesionych obszarów (FNF) jest generowana przez klasyfikację obrazu SAR (współczynnik rozproszonego odbicia) w globalnej mozaikowej mapie SAR PALSAR-2/PALSAR o rozdzielczości 25 m, tak aby piksele o wysokim i niskim współczynniku rozproszonego odbicia były odpowiednio przypisywane do kategorii „las” i „niezalesiony obszar”. Tutaj „las” jest zdefiniowany jako naturalny las z … 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) |"]]