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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 … agriculture alphaearth-derived biodiversity cocoa conservation crop -
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 … agriculture biodiversity coffee conservation crop eudr -
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 … agriculture alphaearth-derived biodiversity coffee conservation crop> -
Globale Karte der Waldbedeckung 2020 des EC JRC, V3
Die globale Karte der Waldfläche bietet eine räumlich explizite Darstellung des Vorhandenseins und Nichtvorhandenseins von Wald für das Jahr 2020 mit einer räumlichen Auflösung von 10 m. Das Jahr 2020 entspricht dem Stichtag der Verordnung der Europäischen Union „über die Bereitstellung auf dem Markt von … eudr forest forest-biomass jrc -
Globale Karte der Waldtypen 2020 des EC JRC, V1
Die globale Karte der Waldtypen bietet eine räumlich explizite Darstellung von Primärwald, natürlich nachwachsendem Wald und gepflanztem/aufgeforstetem Wald (einschließlich Waldplantagen) für das Jahr 2020 mit einer räumlichen Auflösung von 10 m. Die Basisebene für die Kartierung dieser Waldtypen ist die Ausdehnung der Waldbedeckung. eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest -
Forest Persistence v0
Dieses Bild enthält einen pixelgenauen Wert (im Bereich [0, 1]), der angibt, ob der Pixelbereich im Jahr 2020 von unberührtem Wald bedeckt war. Diese Werte werden mit einer Auflösung von 30 Metern bereitgestellt und wurden durch einen Ansatz zur Kombination mehrerer Walddatenquellen generiert, bei dem die Beweise zusammengeführt werden. biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
ForTy (Forest Typology) 2020 v1.0
Das Dataset „Forest Typology (ForTy) v1“ besteht aus einer globalen Wahrscheinlichkeitskarte pro Klasse mit einer Auflösung von 10 m, die alle Landflächen zwischen 65° S und 84° N für das Jahr 2020 abdeckt. Die Typologie mit sechs Klassen entspricht den Definitionen der FAO und der EU-Verordnung zur Entwaldung (EUDR): Klasse 1 … alphaearth-derived biodiversity climate conservation deforestation eudr -
Natural Forests of the World 2020
„Natural Forests of the World 2020“ bietet eine globale Karte der Wahrscheinlichkeit natürlicher Wälder für das Jahr 2020 mit einer Auflösung von 10 Metern. Sie wurde entwickelt, um Initiativen wie die EU-Entwaldungsverordnung (EUDR) und andere Bemühungen zum Schutz und zur Überwachung von Wäldern zu unterstützen. Die Karte… biodiversity climate conservation deforestation eudr forest> -
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 … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
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 … agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
Wahrscheinlichkeitsmodell für Kautschuk 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 … agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
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 … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership
