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カカオ確率モデル 2025a
注: このデータセットはまだピアレビューされていません。詳細については、GitHub の README をご覧ください。この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占有されているピクセル単位の推定確率を提供します。確率の推定値は 10 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
コーヒーの確率モデル 2025a
注: このデータセットはまだピアレビューされていません。詳細については、GitHub の README をご覧ください。この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占有されているピクセル単位の推定確率を提供します。確率の推定値は 10 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
EC JRC の森林被覆グローバル マップ(2020 年版、V2)
森林被覆のグローバル マップは、2020 年の森林の有無を 10 メートルの空間分解能で空間的に明示的に表現したものです。2020 年は、欧州連合の「… の利用可能化に関する」規制の締め切り日に対応しています。 eudr forest forest-biomass jrc -
Forest Persistence v0
注: このデータセットはまだピアレビューされていません。詳細については、このモデルに関連付けられている GitHub の README をご覧ください。この画像は、2020 年にピクセル領域が手つかずの森林で占められているかどうかを示すピクセル単位のスコア([0, 1])を提供します。これらのスコアは… biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
森林タイプのグローバル マップ(2020 年)
森林タイプのグローバル マップは、2020 年の原生林、自然再生林、植林(プランテーション林を含む)を 10 メートルの空間分解能で空間的に明示的に表現したものです。これらの森林タイプをマッピングするためのベースレイヤは、森林被覆の範囲です。 eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest -
世界の天然林 2020
Natural Forests of the World 2020 は、2020 年の自然林の確率を 10 メートルの解像度で示すグローバル マップを提供します。このツールは、欧州連合の森林破壊防止法(EUDR)などの取り組みや、森林の保全とモニタリングを支援するために開発されました。地図 … biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
Palm 確率モデル 2025a
注: このデータセットはまだピアレビューされていません。詳細については、GitHub の README をご覧ください。この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占有されているピクセル単位の推定確率を提供します。確率の推定値は 10 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Rubber Tree Probability モデル 2025a
注: このデータセットはまだピアレビューされていません。詳細については、GitHub の README をご覧ください。この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占有されているピクセル単位の推定確率を提供します。確率の推定値は 10 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership
Datasets tagged eudr in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe datasets provide information on global forest cover, including forest presence, absence, and types, at 10m resolution for the year 2020.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThere are probability models for cocoa, palm, and rubber tree occupation, offering per-pixel likelihood estimates at 10m resolution.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eA Forest Persistence dataset provides scores indicating undisturbed forest areas in 2020, aiding in deforestation analysis.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMany of the datasets are associated with the Forest Data Partnership and some are pre-review, requiring caution in interpretation and application.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets support various applications like biodiversity conservation, land use planning, and compliance with EU deforestation regulations.\u003c/p\u003e\n"]]],["Multiple datasets offer 10m resolution spatial data. Two datasets map global forest cover and types for 2020, distinguishing between primary, naturally regenerating, and planted forests. Three other datasets provide per-pixel probability estimates for cocoa, palm, and rubber tree presence. Finally, one dataset quantifies the likelihood of undisturbed forest in 2020. These probability models are marked as pre-peer review. All of them are made for the regulation from the European Union.\n"],null,[]]