-
Cocoa Probability model 2025a
Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur. agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Coffee Probability model 2025a
Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur. agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
EC JRC global map of forest cover 2020, V2
Orman örtüsünün küresel haritası, 2020 yılı için 10 m mekansal çözünürlükte orman varlığı ve yokluğunun mekansal olarak açık bir gösterimini sağlar. 2020 yılı, Avrupa Birliği'nin "… eudr forest forest-biomass jrc -
Forest Persistence v0
Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu modelle ilişkili GitHub README dosyasına bakın. Bu resimde, piksel alanının 2020 yılında bozulmamış ormanla kaplı olup olmadığını gösteren piksel başına bir puan (0 ile 1 arasında) sağlanır. Bu puanlar … biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
2020'de orman türlerinin dünya haritası
Orman türlerinin küresel haritası, 2020 yılı için 10 m mekansal çözünürlükte birincil orman, doğal olarak yenilenen orman ve dikilmiş ormanın (plantasyon ormanı dahil) mekansal olarak açık bir gösterimini sağlar. Bu orman türlerinin haritasını çıkarmak için kullanılan temel katman, orman örtüsünün kapsamıdır. eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest -
Dünyanın Doğal Ormanları 2020
Natural Forests of the World 2020 (Dünyanın Doğal Ormanları 2020), 10 metre çözünürlükte 2020 yılına ait doğal orman olasılığının küresel haritasını sunar. Bu araç, Avrupa Birliği'nin Ormansızlaşma Yönetmeliği (EUDR) gibi girişimlerin yanı sıra ormanların korunması ve izlenmesine yönelik diğer çalışmaları desteklemek için geliştirilmiştir. Harita … biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
Palm Probability model 2025a
Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur. agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Rubber Tree Probability model 2025a
Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur. 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,[]]