2009'dan itibaren, Agriculture and Agri-Food Canada'daki (AAFC) Bilim ve Teknoloji Şubesi'nin (STB) Dünya Gözlem Ekibi, yıllık ürün türü dijital haritaları oluşturma sürecini başlattı. 2009 ve 2010'da Prairie eyaletlerine odaklanan bir karar ağacı (KA) tabanlı metodoloji …
Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. Ayrıntılar için Orman Verileri Ortaklığı ile ilgili teknik belgelere bakın.
Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. Ayrıntılar için Orman Verileri Ortaklığı ile ilgili teknik belgelere bakın.
Avrupa Uzay Ajansı'nın (ESA) WorldCereal 10 m 2021 ürün paketi, küresel ölçekte yıllık ve mevsimlik mahsul haritalarından ve bunlarla ilgili güven düzeylerinden oluşur. Bu görüntüler, ESA-WorldCereal projesi kapsamında oluşturulmuştur. Bu ürünlerin içeriği ve … için kullanılan metodoloji hakkında daha fazla bilgi
Avrupa Uzay Ajansı'nın (ESA) WorldCereal sınıflandırma sistemi, belirli bir büyüme sezonunun bitiminden sonraki bir ay içinde ürün oluşturmayı hedefler. Dünyanın dört bir yanındaki bu büyüme mevsimlerinin dinamik yapısı nedeniyle, Agro-Ekolojik Bölgeler (AEZ) olarak küresel bir katmanlandırma yapıldı.
Avrupa Uzay Ajansı (ESA) WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 ürün paketi, küresel ölçekte mevsimsel aktif tarım arazisi işaretçileri içerir. Bu görüntüler, ESA-WorldCereal projesi kapsamında oluşturulmuştur. Etkin tarım arazisi ürünleri, geçici mahsul olarak tanımlanan bir pikselin etkin bir şekilde … olup olmadığını gösterir.
2018 için Sentinel-1 ve LUCAS Copernicus 2018 yerinde gözlemlerine dayalı Avrupa mahsul türü haritaları ve 2022 için Sentinel-1, Sentinel-2 ve yardımcı verilerin LUCAS Copernicus 2022 gözlemleriyle birleşimi. Benzersiz LUCAS 2018 Copernicus yerinde anketine dayanan bu veri kümesi, ilk …
GFSAD, NASA tarafından finanse edilen ve yirmi birinci yüzyılda küresel gıda güvenliğine katkıda bulunan yüksek çözünürlüklü küresel tarım arazisi verileri ve su kullanımını sağlayan bir projedir. GFSAD ürünleri, çok sensörlü uzaktan algılama verileri (ör.Landsat, MODIS, AVHRR), ikincil veriler ve saha alanı verileri aracılığıyla elde edilir.
Bu veri kümesi, 4 km'lik günlük Izgaralanmış Yüzey Meteoroloji (GRIDMET) veri kümesinden elde edilen kuraklık indekslerini içerir. Sağlanan kuraklık indeksleri arasında standart yağış indeksi (SPI), buharlaşma kuraklık talebi indeksi (EDDI), standart yağış evapotranspirasyon indeksi (SPEI), Palmer kuraklık şiddet indeksi (PDSI) ve Palmer …
Veri kümesi, 2019 yılına ait 10 metre çözünürlüklü küresel bir endüstriyel ve küçük ölçekli yağ palmiyesi haritasıdır. Palmiye yağı tarlalarının tespit edildiği alanları kapsar. Sınıflandırılmış görüntüler, Sentinel-1 ve Sentinel-2'nin altı aylık kompozitlerine dayalı bir evrişimli nöral ağın çıkışıdır. Ek bilgiler için makaleyi inceleyin.
Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. Ayrıntılar için Orman Verileri Ortaklığı ile ilgili teknik belgelere bakın.
Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. Ayrıntılar için Orman Verileri Ortaklığı ile ilgili teknik belgelere bakın.
Ekin Alanı Veri Katmanı (CDL), orta çözünürlüklü uydu görüntüleri ve kapsamlı tarımsal yer gerçeği kullanılarak ABD'nin kıta kısmı için her yıl oluşturulan, ekinlere özgü bir arazi örtüsü veri katmanıdır. CDL, USDA, National Agricultural Statistics Service (NASS), Research and Development Division, … tarafından oluşturulur.
[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"]]
