-
Cocoa Probability model 2025a
注: このデータセットはまだ査読を受けていません。詳細については、GitHub の README をご覧ください。この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占有されている可能性をピクセル単位で推定します。確率の推定値は 10 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 農業 生物多様性 保全 作物 eudr forestdatapartnership -
コーヒーの確率モデル 2025a
注: このデータセットはまだ査読を受けていません。詳細については、GitHub の README をご覧ください。この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占有されている可能性をピクセル単位で推定します。確率の推定値は 10 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 農業 生物多様性 保全 作物 eudr forestdatapartnership -
Forest Persistence v0
注: このデータセットはまだ査読を受けていません。詳細については、このモデルに関連付けられている GitHub README をご覧ください。この画像は、2020 年にピクセル領域が未開の森林に占有されているかどうかを示すピクセル単位のスコア([0, 1])を示しています。これらのスコアは次のとおりです。 生物多様性 保全 森林伐採 eudr 森林バイオマス forestdatapartnership -
パーム油プランテーションの世界地図
このデータセットは、2019 年の 10 m の世界的な工業用および小規模な油ヤシマップです。対象となるのは、油ヤシのプランテーションが検出された地域です。分類された画像は、Sentinel-1 と Sentinel-2 の半年間の合成画像に基づく畳み込みニューラル ネットワークの出力です。その他の情報については、記事をご覧ください。 農業 生物多様性 保全 作物 グローバル 土地利用 -
Palm Probability model 2025a
注: このデータセットはまだ査読を受けていません。詳細については、GitHub の README をご覧ください。この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占有されている可能性をピクセル単位で推定します。確率の推定値は 10 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 農業 生物多様性 保全 作物 eudr forestdatapartnership -
RESOLVE Ecoregions 2017
2017 年に更新された RESOLVE エコリージョン データセットには、地球上の 846 の陸上エコリージョンが描写されています。スタイル設定された地図は、https://ecoregions2017.appspot.com/ または Earth Engine で確認できます。最も単純な定義では、エコリージョンは地域に広がる生態系です。具体的には、エコリージョンは明確な集合を表します。 生物多様性 保全 生態地域 生態系 世界 表 -
ゴムノキの確率モデル 2025a
注: このデータセットはまだ査読を受けていません。詳細については、GitHub の README をご覧ください。この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占有されている可能性をピクセル単位で推定します。確率の推定値は 10 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 農業 生物多様性 保全 作物 eudr forestdatapartnership
Datasets tagged conservation in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis collection of datasets focuses on biodiversity, conservation, and land use, offering insights into various ecosystems and agricultural practices.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt includes global maps of oil palm plantations and terrestrial ecoregions, along with probability models for cocoa, palm, and rubber tree distributions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSeveral datasets provide high-resolution (10m) data, enabling detailed analysis of land cover and potential environmental impacts.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSome datasets, particularly those related to cocoa, palm, and rubber tree probabilities, are pre-review and should be interpreted with caution.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Forest Persistence dataset helps identify undisturbed forest areas, contributing to deforestation monitoring efforts.\u003c/p\u003e\n"]]],["The datasets include a 2019 global map of industrial and smallholder oil palm plantations derived from Sentinel-1 and Sentinel-2 data, and a 2017 depiction of 846 terrestrial ecoregions. Additionally, there are per-pixel probability models at 10-meter resolution for cocoa, palm, and rubber tree occupancy, as well as a 2020 per-pixel score indicating undisturbed forest areas. Each model is associated with GitHub README for additional information.\n"],null,[]]