Datasets tagged crop in Earth Engine

  • Kanada – AAFC Annual Crop Inventory

    2009 begann das Earth Observation Team des Science and Technology Branch (STB) bei Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) mit der Erstellung jährlicher digitaler Karten für Nutzpflanzen. Mit Schwerpunkt auf den Prärieprovinzen in den Jahren 2009 und 2010 wurde eine auf Entscheidungsbäumen basierende Methodik …
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  • Kakao-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025a

    Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
    agriculture biodiversity cocoa conservation crop eudr
  • Kakao-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025b

    Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
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  • Wahrscheinlichkeitsmodell für Kaffee 2025a

    Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
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  • Wahrscheinlichkeitsmodell für Kaffee 2025b

    Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
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  • ESA WorldCereal 10 m v100

    Die Produktreihe „WorldCereal 10 m 2021“ der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) besteht aus jährlichen und saisonalen Karten von Nutzpflanzen auf globaler Ebene sowie den zugehörigen Konfidenzwerten. Sie wurden im Rahmen des ESA-WorldCereal-Projekts generiert. Weitere Informationen zum Inhalt dieser Produkte und zur Methodik, die zum …
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  • ESA WorldCereal AEZ v100

    Das WorldCereal-Klassifizierungssystem der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) zielt darauf ab, Produkte innerhalb eines Monats nach dem Ende einer bestimmten Vegetationsperiode zu generieren. Aufgrund der dynamischen Natur dieser Vegetationsperioden weltweit wurde eine globale Stratifizierung in agroökologische Zonen (AEZ) auf der Grundlage von … durchgeführt.
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  • ESA WorldCereal Active Cropland 10 m v100

    Die Produktreihe „WorldCereal Active Cropland 10 m 2021“ der European Space Agency (ESA) enthält saisonale Marker für aktive Ackerflächen auf globaler Ebene. Sie wurden im Rahmen des ESA-WorldCereal-Projekts generiert. Die Produkte für aktives Ackerland geben an, ob ein als zeitweiliges Ackerland identifizierter Pixel während einer bestimmten Vegetationsperiode…
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  • EUCROPMAP

    Europäische Karten des Erntetyps auf Grundlage von Sentinel-1- und LUCAS Copernicus-In-situ-Beobachtungen für 2018 sowie einer Kombination aus Sentinel-1-, Sentinel-2- und Hilfsdaten mit LUCAS Copernicus-Beobachtungen für 2022. Dieser Datensatz basiert auf der einzigartigen LUCAS 2018-Copernicus-In-situ-Erhebung und ist der erste …
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  • GFSAD1000: Cropland Extent 1km Multi-Study Crop Mask, Global Food-Support Analysis Data

    Das GFSAD ist ein von der NASA finanziertes Projekt, das hochauflösende globale Daten zu Anbauflächen und deren Wasserverbrauch bereitstellt, um zur globalen Ernährungssicherheit im 21. Jahrhundert beizutragen. Die GFSAD-Produkte werden aus Fernerkundungsdaten von mehreren Sensoren (z. B. Landsat, MODIS, AVHRR), Sekundärdaten und Daten aus Feldversuchen abgeleitet.
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  • GRIDMET DROUGHT: CONUS Drought Indices

    Dieser Datensatz enthält Dürreindizes, die aus dem täglichen GRIDMET-Datensatz (Gridded Surface Meteorological) mit einer Auflösung von 4 km abgeleitet wurden. Die bereitgestellten Dürreindizes umfassen den standardisierten Niederschlagsindex (Standardized Precipitation Index, SPI), den Index für die Verdunstungsdürre (Evaporative Drought Demand Index, EDDI), den standardisierten Index für die Gesamtverdunstung von Niederschlag (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI), den Palmer-Dürre-Index (Palmer Drought Severity Index, PDSI) und Palmer…
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  • Globale Karte der Ölpalmenplantagen

    Das Dataset ist eine globale Karte der industriellen und kleinbäuerlichen Ölpalmen für 2019 mit einer Auflösung von 10 m. Sie umfasst Gebiete, in denen Ölpalmenplantagen entdeckt wurden. Die klassifizierten Bilder sind die Ausgabe eines Convolutional Neural Network, das auf halbjährlichen Sentinel-1- und Sentinel-2-Composites basiert. Weitere Informationen finden Sie im Artikel …
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  • Palmen-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025a

    Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
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  • Palmen-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025b

    Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
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  • Wahrscheinlichkeitsmodell für Gummi 2025b

    Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
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  • Gummibaum-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025a

    Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von dem Agrarrohstoff bedeckt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von einem Modell für maschinelles Lernen generiert. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation zur Forest Data Partnership …
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  • USDA NASS Cropland Data Layers

    Der Cropland Data Layer (CDL) ist eine kulturspezifische Datenebene zur Bodenbedeckung, die jährlich für die kontinentalen USA mithilfe von Satellitenbildern mit mittlerer Auflösung und umfangreichen landwirtschaftlichen Grundwahrheitsdaten erstellt wird. Die CDL wird vom USDA, National Agricultural Statistics Service (NASS), Research and Development Division, …
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