-
แผนที่การปกคลุมดินของ BNETD โกตดิวัวร์ปี 2020
แผนที่สิ่งปกคลุมดินของโกตดิวัวร์ BNETD ปี 2020 จัดทำโดยรัฐบาลโกตดิวัวร์ผ่านสถาบันระดับชาติอย่างศูนย์ข้อมูลทางภูมิศาสตร์และดิจิทัลจากสำนักงานเทคนิคและการพัฒนาการศึกษาแห่งชาติ (BNETD-CIGN) โดยได้รับการสนับสนุนด้านเทคนิคและการเงินจากสหภาพยุโรป วิธีการ … classification deforestation forest landcover landuse-landcover -
การจำแนกป่าทั่วโลกในปี 2020 สำหรับค่าประมาณระดับ 1 ของไบโอแมสเหนือพื้นดินของ IPCC, ฉบับที่ 1
ชุดข้อมูลนี้แสดงคลาสของป่าทั่วโลกที่แบ่งตามสถานะ/สภาพในปี 2020 ที่ความละเอียดประมาณ 30 เมตร ข้อมูลสนับสนุนการสร้างค่าประมาณระดับ 1 สำหรับความหนาแน่นของชีวมวลไม้แห้งเหนือพื้นดิน (AGBD) ในป่าธรรมชาติในการปรับแต่งปี 2019 ของหลักเกณฑ์ IPCC ปี 2006 สําหรับก๊าซเรือนกระจกแห่งชาติ … aboveground biomass carbon classification forest forest-biomass -
แผนที่ป่า/ไม่ใช่ป่า PALSAR-2/PALSAR ระดับ 3 ทั่วโลก
ชุดข้อมูลเวอร์ชันใหม่กว่าที่มี 4 คลาสสำหรับปี 2017-2020 ดูได้ใน JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 แผนที่ป่า/ไม่ใช่ป่าทั่วโลก (FNF) สร้างขึ้นโดยการจำแนกภาพ SAR (ค่าสัมประสิทธิ์การกระเจิงกลับ) ในภาพโมเสค SAR ความละเอียด 25 เมตรทั่วโลกของ PALSAR-2/PALSAR เพื่อให้พิกเซลการกระเจิงกลับสูงและต่ำ … alos alos2 classification eroc forest forest-biomass -
แผนที่ป่า/ไม่ใช่ป่าระดับ 4 ของโลกจาก PALSAR-2/PALSAR
แผนที่ป่า/ไม่ใช่ป่า (FNF) ทั่วโลกสร้างขึ้นโดยการจำแนกภาพ SAR (ค่าสัมประสิทธิ์การกระเจิงกลับ) ในภาพโมเสค SAR ความละเอียด 25 เมตรทั่วโลก เพื่อให้ระบบกำหนดพิกเซลการกระเจิงกลับสูงและต่ำเป็น "ป่า" และ "ไม่ใช่ป่า" ตามลำดับ "ป่า" ในที่นี้หมายถึงป่าธรรมชาติที่มี … 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) |"]]