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世界の年間マングローブ分布(1984 ~ 2023 年)
CGMD-Extent30(Continuous Global Mangrove Dynamics-Annual Mangrove Extent at 30-m resolution)データセットは、1984 年から 2023 年までの全球の年間のマングローブ分布を提供します。データセットは単一の Earth Engine FeatureCollection として配布され、各フィーチャーは特定の年のマングローブ ポリゴンを表します。データセット … annual coastal forest-biomass global landsat-derived landuse-landcover -
世界の年間マングローブの樹冠被覆率(1984 ~ 2023 年)
このデータセットは、1984 年から 2023 年までの 30 m の空間解像度で、グローバルな年間のマングローブの樹冠被覆率(FCC)を提供します。これにより、樹冠の劣化と回復、ブルーカーボン評価、沿岸生態系のモニタリングなど、長期的なマングローブの動態の大規模な分析をサポートします。FCC は、各 Landsat の割合を数値化します。 annual coastal forest-biomass global landsat-derived mangrove -
Murray Global Intertidal Change Classification
Murray Global Intertidal Change Dataset には、707,528 枚の Landsat アーカイブ画像の教師あり分類によって作成された干潟生態系のグローバル マップが含まれています。各ピクセルは、世界中に分布するトレーニング データセットを参照して、干潟、恒久的な水域、その他のいずれかに分類されました。この場合、 coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Murray Global Intertidal Change Data Mask
Murray Global Intertidal Change Dataset には、707,528 枚の Landsat アーカイブ画像の教師あり分類によって作成された干潟生態系のグローバル マップが含まれています。各ピクセルは、世界中に分布するトレーニング データセットを参照して、干潟、恒久的な水域、その他のいずれかに分類されました。この場合、 coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Murray Global Intertidal Change QA ピクセル数
Murray Global Intertidal Change Dataset には、707,528 枚の Landsat アーカイブ画像の教師あり分類によって作成された干潟生態系のグローバル マップが含まれています。各ピクセルは、世界中に分布するトレーニング データセットを参照して、干潟、恒久的な水域、その他のいずれかに分類されました。この場合、 coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Murray Global Tidal Wetland Change v1.0(1999 年~ 2019 年)
Murray Global Tidal Wetland Change Dataset には、世界の潮汐湿地の範囲とその変化を示す地図が含まれています。この地図は、(i) 潮汐湿地(潮汐湿地、潮汐… coastal ecosystem intertidal landsat-derived mangrove murray
Datasets tagged coastal in Earth Engine
[null,null,[],[],["The content describes the Murray Global datasets, which map tidal wetland and intertidal flat ecosystems. The Tidal Wetland Change Dataset estimates the global distribution of tidal marshes and other tidal ecosystems. The Intertidal Change datasets classify pixels from 707,528 Landsat images into tidal flat, permanent water, or other categories. These datasets use a globally distributed training data to classify and map the global extent of intertidal areas and track changes.\n"]]