Datasets tagged crop in Earth Engine
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Ежегодная инвентаризация урожая Канады AAFC
Начиная с 2009 года, группа дистанционного зондирования Земли Научно-технического отдела (STB) Министерства сельского хозяйства и продовольствия Канады (AAFC) начала процесс создания ежегодных цифровых карт типов сельскохозяйственных культур. В 2009 и 2010 годах, сосредоточившись на провинциях Прерий, была применена методология, основанная на дереве решений (DT)…
Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub. Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub. Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Пакет продуктов Европейского космического агентства (ESA) WorldCereal 10 m 2021 включает в себя глобальные карты годовых и сезонных урожаев, а также данные об уровне достоверности этих карт. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Более подробная информация о содержании этих продуктов и используемой методологии…
Классификационная система WorldCereal Европейского космического агентства (ESA) направлена на определение продукции, произведенной в течение одного месяца после окончания конкретного вегетационного периода. Ввиду динамичного характера этих вегетационных периодов по всему миру, была проведена глобальная стратификация на агроэкологические зоны (АЭЗ) на основе…
Пакет продуктов Европейского космического агентства (ESA) WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 содержит глобальные сезонные маркеры активных сельскохозяйственных угодий. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Продукты, отображающие активные сельскохозяйственные угодья, показывают, активно ли обрабатывался пиксель, идентифицированный как временный сельскохозяйственный участок…
Карты типов сельскохозяйственных культур Европы, основанные на данных наблюдений Sentinel-1 и LUCAS Copernicus 2018 за 2018 год, а также на комбинации данных Sentinel-1, Sentinel-2 и вспомогательных данных с данными наблюдений LUCAS Copernicus 2022 за 2022 год. Этот набор данных, основанный на уникальном исследовании LUCAS 2018 Copernicus, представляет собой первое…
GFSAD1000: Маска посевов для нескольких исследований площади пахотных земель с точностью до 1 км, данные глобального анализа продовольственной безопасности.
GFSAD — это финансируемый НАСА проект, цель которого — предоставить высокоточные глобальные данные о сельскохозяйственных угодьях и их водопотреблении, способствующие обеспечению глобальной продовольственной безопасности в XXI веке. Продукты GFSAD создаются на основе данных дистанционного зондирования с использованием нескольких датчиков (например, Landsat, MODIS, AVHRR), вторичных данных и данных полевых участков…
GRIDMET ЗАСУХА: Индексы засухи на территории континентальной части США
Этот набор данных содержит индексы засухи, полученные на основе ежедневных метеорологических данных GRIDMET с разрешением 4 км. Представленные индексы засухи включают стандартизированный индекс осадков (SPI), индекс испарительной засухи (EDDI), стандартизированный индекс осадков и испарения (SPEI), индекс засушливости Палмера (PDSI) и индекс Палмера…
Данный набор данных представляет собой глобальную карту плантаций масличной пальмы с разрешением 10 м за 2019 год, охватывающую территории, где были обнаружены плантации масличной пальмы. Классифицированные изображения являются результатом работы сверточной нейронной сети на основе полугодовых композитов Sentinel-1 и Sentinel-2. См. статью для получения дополнительной информации…
Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub. Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Примечание: Этот набор данных еще не прошел рецензирование. Дополнительную информацию см. в файле README на GitHub. Данная коллекция изображений предоставляет оценку вероятности того, что рассматриваемая область занята данным товаром, для каждого пикселя. Оценки вероятности представлены с разрешением 10 метров и были получены с помощью…
Слои данных о сельскохозяйственных угодьях USDA NASS
Слой данных о сельскохозяйственных угодьях (Cropland Data Layer, CDL) — это слой данных о растительном покрове, создаваемый ежегодно для континентальной части Соединенных Штатов с использованием спутниковых снимков среднего разрешения и обширных данных полевых исследований в сельском хозяйстве. Слой CDL создается Министерством сельского хозяйства США, Национальной службой сельскохозяйственной статистики (NASS), Отделом исследований и разработок…
[null,null,[],[],["Agricultural agencies and projects are creating datasets for crop mapping and analysis. Actions include generating annual crop maps, like Canada's AAFC using a Decision Tree methodology, and ESA's WorldCereal project producing global-scale crop maps. Other datasets provide oil palm plantation maps, cropland extent data, and drought indices. Recent models also estimate cocoa, palm, and rubber tree probabilities at a per-pixel level, with some data focused on specific regions like Europe, the US, or Canada, while others are global.\n"]]
