Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Ежегодная инвентаризация урожая Канады AAFC
Начиная с 2009 года, группа по наблюдению за Землей Научно-технологического отделения (STB) Министерства сельского хозяйства и агропродовольствия Канады (AAFC) начала процесс создания ежегодных цифровых карт типов культур. Сосредоточившись на провинциях прерий в 2009 и 2010 годах, методология на основе дерева решений (DT) …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Пакет продуктов WorldCereal 10 m 2021 Европейского космического агентства (ESA) состоит из карт годовых и сезонных урожаев в глобальном масштабе и их соответствующей достоверности. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Дополнительная информация о содержании этих продуктов и методологии, использованной для …
Система классификации WorldCereal Европейского космического агентства (ESA) нацелена на производство продукции в течение одного месяца после окончания определенного сезона роста. В связи с динамичным характером этих сезонов роста по всему миру была проведена глобальная стратификация по агроэкологическим зонам (AEZ) на основе …
ESA WorldCereal Активные сельскохозяйственные культуры 10 м v100
Набор продуктов Европейского космического агентства (ESA) WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 содержит глобальные сезонные маркеры активных пахотных земель. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Продукты активных пахотных земель указывают, был ли пиксель, идентифицированный как временные культуры, активно …
Европейская карта типов сельскохозяйственных культур, основанная на наблюдениях Sentinel-1 и LUCAS Copernicus 2018 in-situ за 2018 год; и карта, основанная на наблюдениях Sentinel-2 и LUCAS Copernicus 2022 за 2022 год. Используя уникальное исследование LUCAS 2018 Copernicus in-situ, набор данных 2018 года является первой континентальной картой типов сельскохозяйственных культур…
GFSAD1000: Маска посевных площадей для многоцелевого исследования, площадь пахотных земель 1 км, данные анализа глобальной продовольственной поддержки
GFSAD — это финансируемый NASA проект по предоставлению глобальных данных о пахотных землях с высоким разрешением и их водопользовании, которые способствуют глобальной продовольственной безопасности в двадцать первом веке. Продукты GFSAD получаются с помощью данных дистанционного зондирования с нескольких датчиков (например, Landsat, MODIS, AVHRR), вторичных данных и данных полевых участков…
Этот набор данных содержит индексы засухи, полученные из 4-километрового ежедневного набора данных Gridded Surface Meteorological (GRIDMET). Предоставленные индексы засухи включают стандартизированный индекс осадков (SPI), индекс потребности в испарительной засухе (EDDI), стандартизированный индекс эвапотранспирации осадков (SPEI), индекс интенсивности засухи Палмера (PDSI) и Палмер …
Набор данных представляет собой 10-метровую глобальную карту промышленных и мелких масличных пальм за 2019 год. Она охватывает районы, где были обнаружены плантации масличных пальм. Классифицированные изображения являются выходом сверточной нейронной сети на основе полугодовых композитов Sentinel-1 и Sentinel-2. Подробнее см. в статье…
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Слой данных о сельскохозяйственных угодьях (CDL) — это слой данных о почвенном покрове, специфичный для сельскохозяйственных культур, который ежегодно создается для континентальной части США с использованием спутниковых снимков среднего разрешения и обширных сельскохозяйственных наземных данных. CDL создается Министерством сельского хозяйства США, Национальной службой сельскохозяйственной статистики (NASS), Отделом исследований и разработок, …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis webpage provides access to a variety of datasets related to global crop mapping and monitoring.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets include information on crop type, extent, and agricultural practices.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData is derived from various sources, including satellite imagery and ground truth observations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSeveral datasets offer global coverage, while others focus on specific regions like the US, Canada, and Europe.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets can be used for agricultural research, land management, and food security analysis.\u003c/p\u003e\n"]]],["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"],null,[]]
