-
Model prawdopodobieństwa dotyczący kakao 2025a
Uwaga: ten zbiór danych nie został jeszcze zweryfikowany przez inne osoby. Więcej informacji znajdziesz w pliku README na GitHubie. Ta kolekcja obrazów zawiera szacunkowe prawdopodobieństwo dla każdego piksela, że dany obszar jest zajęty przez towar. Prognozy prawdopodobieństwa są podawane z dokładnością do 10 metrów i zostały wygenerowane przez … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Model prawdopodobieństwa dotyczący kawy 2025a
Uwaga: ten zbiór danych nie został jeszcze zweryfikowany przez inne osoby. Więcej informacji znajdziesz w pliku README na GitHubie. Ta kolekcja obrazów zawiera szacunkowe prawdopodobieństwo dla każdego piksela, że dany obszar jest zajęty przez towar. Prognozy prawdopodobieństwa są podawane z dokładnością do 10 metrów i zostały wygenerowane przez … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Globalna mapa pokrywy leśnej EC JRC 2020, V2
Globalna mapa pokrywy leśnej przedstawia przestrzenną reprezentację obecności i braku lasów w 2020 roku w rozdzielczości przestrzennej 10 m. Rok 2020 odpowiada dacie granicznej rozporządzenia Unii Europejskiej „w sprawie udostępniania na … eudr forest forest-biomass jrc -
Forest Persistence v0
Uwaga: ten zbiór danych nie został jeszcze zweryfikowany przez inne osoby. Więcej informacji znajdziesz w pliku README w GitHubie powiązanym z tym modelem. Ten obraz zawiera wynik dla każdego piksela (w zakresie [0, 1]), który wskazuje, czy obszar piksela jest zajęty przez nienaruszony las w 2020 roku. Te wyniki to… biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
Globalna mapa typów lasów w 2020 r.
Globalna mapa typów lasów przedstawia przestrzenną reprezentację lasów pierwotnych, lasów odnawiających się naturalnie i lasów sadzonych (w tym plantacji leśnych) w 2020 roku w rozdzielczości przestrzennej 10 m. Warstwą podstawową do mapowania tych typów lasów jest zasięg pokrywy leśnej… eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest -
Natural Forests of the World 2020
Natural Forests of the World 2020 to globalna mapa prawdopodobieństwa występowania lasów naturalnych w 2020 roku w rozdzielczości 10 metrów. Zostało ono opracowane z myślą o wspieraniu inicjatyw takich jak rozporządzenie Unii Europejskiej w sprawie wylesiania (EUDR) oraz innych działań na rzecz ochrony i monitorowania lasów. Mapa… biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
Model prawdopodobieństwa Palm 2025a
Uwaga: ten zbiór danych nie został jeszcze zweryfikowany przez inne osoby. Więcej informacji znajdziesz w pliku README na GitHubie. Ta kolekcja obrazów zawiera szacunkowe prawdopodobieństwo dla każdego piksela, że dany obszar jest zajęty przez towar. Prognozy prawdopodobieństwa są podawane z dokładnością do 10 metrów i zostały wygenerowane przez … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Model prawdopodobieństwa Rubber Tree 2025a
Uwaga: ten zbiór danych nie został jeszcze zweryfikowany przez inne osoby. Więcej informacji znajdziesz w pliku README na GitHubie. Ta kolekcja obrazów zawiera szacunkowe prawdopodobieństwo dla każdego piksela, że dany obszar jest zajęty przez towar. Prognozy prawdopodobieństwa są podawane z dokładnością do 10 metrów i zostały wygenerowane przez … 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,[]]