2009'dan itibaren, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) Bilim ve Teknoloji Bölümü (STB) Yer Gözlem Ekibi, yıllık mahsul türü dijital haritaları oluşturma sürecine başladı. 2009 ve 2010'da Prairie Eyaletleri'ne odaklanan, karar ağacı (DT) tabanlı bir metodoloji …
Not: Bu veri kümesi henüz hakemli incelemeden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasını inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temeldeki alanın ürünün bulunduğuna dair piksel başına tahmini olasılığı sağlar. Olasılık tahminleri 10 metrelik çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Not: Bu veri kümesi henüz hakemli incelemeden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasını inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temeldeki alanın ürünün bulunduğuna dair piksel başına tahmini olasılığı sağlar. Olasılık tahminleri 10 metrelik çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Avrupa Uzay Ajansı (ESA) WorldCereal 10 m 2021 ürün paketi, küresel ölçekte yıllık ve mevsimsel ürün haritalarından ve bu haritalara ilişkin güven düzeylerinden oluşur. Bu veriler, ESA-WorldCereal projesi kapsamında oluşturulmuştur. Bu ürünlerin içeriği ve …
Avrupa Uzay Ajansı (ESA) WorldCereal sınıflandırma sistemi, belirli bir büyüme sezonunun sona ermesinden sonraki bir ay içinde ürün üretmeyi hedefler. Dünya genelindeki bu büyüme sezonlarının dinamik yapısı nedeniyle, tarımsal ekolojik bölgelere (AEZ) göre küresel bir tabakalandırma yapıldı.
Avrupa Uzay Ajansı (ESA) WorldCereal Etkin Tarım Arazisi 10 m 2021 ürün paketi, dünya ölçeğinde mevsimsel olarak etkin tarım arazisi işaretçileri içerir. Bu veriler, ESA-WorldCereal projesi kapsamında oluşturulmuştur. Etkin tarım arazisi ürünleri, geçici tarım ürünleri olarak tanımlanan bir pikselin etkin bir şekilde kullanılıp kullanılmadığını gösterir.
2018 için Sentinel-1 ve LUCAS Copernicus 2018 yerinde gözlemlerine dayalı Avrupa mahsul türü haritası ve 2022 için Sentinel-2 ve LUCAS Copernicus 2022'ye dayalı bir harita. Benzersiz LUCAS 2018 Copernicus yerinde anketinden yararlanan 2018 veri kümesi, kıtasal ölçekte ilk ürün türü haritası …
GFSAD, yirmi birinci yüzyılda küresel gıda güvenliğine katkıda bulunan yüksek çözünürlüklü küresel tarım arazisi verileri ve bu arazilerin su kullanımıyla ilgili veriler sağlayan, NASA tarafından finanse edilen bir projedir. GFSAD ürünleri, çok sensörlü uzaktan algılama verileri (ör. Landsat, MODIS, AVHRR), ikincil veriler ve tarla parsel verileri …
Bu veri kümesi, 4 km'lik günlük ızgara yüzey meteorolojisi (GRIDMET) veri kümesinden türetilen kuraklık indekslerini içerir. Sağlanan kuraklık indeksleri arasında standart yağış indeksi (SPI), buharlaşmalı kuraklık talebi indeksi (EDDI), standart yağış evapotranspirasyon indeksi (SPEI), Palmer Kuraklık Şiddet İndeksi (PDSI) ve Palmer …
Veri kümesi, 2019 yılı için 10 milyon küresel endüstriyel ve küçük ölçekli palmiye yağı haritası. Bu harita, palmiye yağı plantasyonlarının tespit edildiği alanları kapsar. Sınıflandırılmış görüntüler, Sentinel-1 ve Sentinel-2 yarı yıllık kompozitlerine dayalı bir konvolusyonel nöral ağın çıktısıdır. Daha fazla bilgi için makaleyi inceleyin.
Not: Bu veri kümesi henüz hakemli incelemeden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasını inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temeldeki alanın ürünün bulunduğuna dair piksel başına tahmini olasılığı sağlar. Olasılık tahminleri 10 metrelik çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Not: Bu veri kümesi henüz hakemli incelemeden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasını inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temeldeki alanın ürünün bulunduğuna dair piksel başına tahmini olasılığı sağlar. Olasılık tahminleri 10 metrelik çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Ekin Tarlası Veri Katmanı (CDL), orta çözünürlüklü uydu görüntüleri ve kapsamlı tarımsal yer gerçekliği kullanılarak kıta ABD için her yıl oluşturulan, ürüne özel bir arazi örtüsü veri katmanıdır. CDL, USDA, Ulusal Tarım İstatistikleri Servisi (NASS), Araştırma ve Geliştirme Bölümü tarafından oluşturulur.
[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,[]]
