-
Fildişi Sahili BNETD 2020 Arazi Örtüsü Haritası
Fildişi Sahili BNETD 2020 Arazi Örtüsü Haritası, Fildişi Sahili Hükümeti tarafından ulusal bir kurum olan Ulusal Çalışma Ofisi Teknikleri ve Kalkınma Coğrafi Bilgi ve Dijital Merkezi (BNETD-CIGN) aracılığıyla Avrupa Birliği'nin teknik ve mali desteğiyle üretilmiştir. Metodoloji … classification deforestation forest landcover landuse-landcover -
EC JRC küresel orman örtüsü haritası 2020, V3
Orman örtüsünün küresel haritası, 2020 yılına ait 10 metre uzamsal çözünürlükte orman varlığı ve yokluğunun uzamsal olarak ayrıntılı bir gösterimini sunar. 2020 yılı, Avrupa Birliği'nin "… üzerinde kullanıma sunulacak ürünler ve belirli emtialar ile ilgili" Yönetmeliği'nin son tarihine karşılık gelir. eudr forest forest-biomass jrc -
EC JRC global map of forest types 2020, V1
Orman türlerinin küresel haritası, 2020 yılı için 10 metre uzamsal çözünürlükte birincil orman, doğal olarak yeniden oluşan orman ve dikilmiş ormanların (plantasyon ormanı dahil) uzamsal olarak ayrıntılı gösterimini sunar. Bu orman türlerini haritalandırmak için kullanılan temel katman, orman örtüsünün kapsamıdır. eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest -
2007, 2010, 2015-2022 için ESA CCI Yer Üstü Biyokütlesi (v6.0)
v6.0 sürümüne güncellenen bu veri kümesi, 2007, 2010, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021 ve 2022 yıllarına ait orman üstü biyokütle tahminlerini sağlar. Bu tahminler, yıla bağlı olarak Copernicus Sentinel-1'den elde edilen bir dizi Dünya gözlem verisinden türetilir. biyokütle cci ekosistemler esa orman -
Avrupa Birincil Orman Veri Kümesi - Noktalar
Avrupa'daki birincil orman verileri, birincil ormanların çoğunlukla saha tabanlı 48 farklı veri kümesini uyumlu hale getirir ve 33 ülkeye yayılmış 18.411 ayrı alanı (41,1 milyon hektar) içerir. Bu alanlar, çoğunlukla yaşlı, geç ardışık ormanları kapsar ancak doğal bozulmalar sonrasında oluşan bazı erken seral aşamaları ve genç ormanları da içerir... avrupa orman orman biyokütlesi tablo -
Avrupa Birincil Orman Veri Kümesi - Poligonlar
Avrupa'daki birincil orman verileri, birincil ormanların çoğunlukla saha tabanlı 48 farklı veri kümesini uyumlu hale getirir ve 33 ülkeye yayılmış 18.411 ayrı alanı (41,1 milyon hektar) içerir. Bu alanlar, çoğunlukla yaşlı, geç ardışık ormanları kapsar ancak doğal bozulmalar sonrasında oluşan bazı erken seral aşamaları ve genç ormanları da içerir... avrupa orman orman biyokütlesi tablo -
FORMA Uyarı Eşikleri
WRI'dan NOT: WRI, FORMA uyarılarını güncellemeyi durdurmaya karar verdi. Amaç, Global Forest Watch kullanıcı deneyimini basitleştirmek ve gereksiz işlemleri azaltmaktı. Terra-i ve GLAD'in daha sık kullanıldığını tespit ettik. Ayrıca, GLAD'i standart olarak kullanarak Terra-i'nin FORMA'dan daha iyi performans gösterdiğini tespit ettik. daily deforestation fire forest forma gfw -
FORMA uyarıları
WRI'dan NOT: WRI, FORMA uyarılarını güncellemeyi durdurmaya karar verdi. Amaç, Global Forest Watch kullanıcı deneyimini basitleştirmek ve gereksiz işlemleri azaltmaktı. Terra-i ve GLAD'in daha sık kullanıldığını tespit ettik. Ayrıca, GLAD'i standart olarak kullanarak Terra-i'nin FORMA'dan daha iyi performans gösterdiğini tespit ettik. daily deforestation fire forest forma gfw -
FORMA Raw Output FIRMS
WRI'dan NOT: WRI, FORMA uyarılarını güncellemeyi durdurmaya karar verdi. Amaç, Global Forest Watch kullanıcı deneyimini basitleştirmek ve gereksiz işlemleri azaltmaktı. Terra-i ve GLAD'in daha sık kullanıldığını tespit ettik. Ayrıca, GLAD'i standart olarak kullanarak Terra-i'nin FORMA'dan daha iyi performans gösterdiğini tespit ettik. daily deforestation fire forest forma gfw -
FORMA Ham Çıkış NDVI
WRI'dan NOT: WRI, FORMA uyarılarını güncellemeyi durdurmaya karar verdi. Amaç, Global Forest Watch kullanıcı deneyimini basitleştirmek ve gereksiz işlemleri azaltmaktı. Terra-i ve GLAD'in daha sık kullanıldığını tespit ettik. Ayrıca, GLAD'i standart olarak kullanarak Terra-i'nin FORMA'dan daha iyi performans gösterdiğini tespit ettik. günlük ormanların yok edilmesi orman orman biyokütlesi forma gfw -
FORMA Bitki Örtüsü T-İstatistikleri
WRI'dan NOT: WRI, FORMA uyarılarını güncellemeyi durdurmaya karar verdi. Amaç, Global Forest Watch kullanıcı deneyimini basitleştirmek ve gereksiz işlemleri azaltmaktı. Terra-i ve GLAD'in daha sık kullanıldığını tespit ettik. Ayrıca, GLAD'i standart olarak kullanarak Terra-i'nin FORMA'dan daha iyi performans gösterdiğini tespit ettik. günlük ormanların yok edilmesi orman orman biyokütlesi forma gfw -
Farmscapes 2020
Farmscapes 2020 veri kümesi, İngiltere'nin tarım arazilerindeki üç temel yarı doğal özellik için yüksek çözünürlüklü (25 cm) çitler, ormanlık alanlar ve taş duvarlar gibi olasılık haritaları sağlar. Bu veri kümesi, Oxford'daki Leverhulme Centre for Nature Recovery ile işbirliği içinde geliştirilmiş olup şu tür uygulamalar için temel olarak kullanılabilir: biodiversity climate conservation ecological-connectivity forest landuse-landcover -
Farmscapes 2020 Vectorised
Bu, Farmscapes 2020 raster veri kümesinin vektörize edilmiş sürümüdür. İngiltere'nin tarım arazilerindeki ince ölçekli yarı doğal arazi özelliklerini (özellikle çitler, ormanlık alanlar ve taş duvarlar) temsil eden poligon geometrileri sağlar. Bu veri kümesi, Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery ile işbirliği içinde geliştirilmiş olup şu tür uygulamalar için temel olarak kullanılabilir: biodiversity climate conservation ecological-connectivity forest landuse-landcover -
Orman Tipolojisi (ForTy) 2020 v1.0
Forest Typology (ForTy) v1 veri kümesi, 2020 yılı için 65°G ile 84°K enlemleri arasındaki tüm kara alanlarını kapsayan 10 m çözünürlükte sınıfa göre küresel bir olasılık haritasından oluşur. Altı sınıflı tipoloji, FAO ve AB Ormansızlaşma Yönetmeliği (EUDR) tanımlarıyla uyumludur: 1. Sınıf … alphaearth-derived biodiversity climate conservation deforestation eudr -
Forest proximate people (FPP) 1.0
"Orman Yakınındaki İnsanlar" (FPP) veri kümesi, Ormanlar Üzerine İşbirliği Ortaklığı'nın (CPF) ormanla ilgili temel göstergeler kümesinin (GCS) 13 numaralı göstergesi olan "aşırı yoksulluk içinde yaşayan ve ormanlara bağımlı olan insanların sayısı"nın geliştirilmesine katkıda bulunan veri katmanlarından biridir. FPP veri kümesi, … agriculture fao forest global plant-productivity population -
IPCC Yer Üstü Biyokütle 1. Katman Tahminleri İçin Küresel 2020 Orman Sınıflandırması, V1
Bu veri kümesi, 2020'de yaklaşık 30 metre çözünürlükte durum/koşula göre belirlenen küresel orman sınıflarını sağlar. Veriler, 2006 IPCC Ulusal Sera Gazı Yönergeleri'nin 2019'da İyileştirilmesi'nde doğal ormanlardaki yer üstü kuru odunsu biyokütle yoğunluğu (AGBD) için 1. katman tahminleri oluşturmayı destekler. aboveground biomass carbon classification forest forest-biomass -
Küresel 3 sınıflı PALSAR-2/PALSAR Orman/Orman Olmayan Alan Haritası
Bu veri kümesinin 2017-2020 yılları için 4 sınıflı daha yeni bir sürümünü JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 adresinde bulabilirsiniz. Küresel orman/orman dışı harita (FNF), küresel 25 m çözünürlüklü PALSAR-2/PALSAR SAR mozaikindeki SAR görüntüsünü (geri saçılma katsayısı) sınıflandırarak oluşturulur. Bu sayede, güçlü ve düşük geri saçılma pikselleri … alos alos2 classification eroc forest forest-biomass -
Küresel 4 sınıflı PALSAR-2/PALSAR Orman/Orman Olmayan Alan Haritası
Küresel orman/orman dışı harita (FNF), küresel 25 m çözünürlüklü PALSAR-2/PALSAR SAR mozaikindeki SAR görüntüsünün (geri saçılma katsayısı) sınıflandırılmasıyla oluşturulur. Bu sınıflandırmada, güçlü ve düşük geri saçılma pikselleri sırasıyla "orman" ve "orman dışı" olarak atanır. Burada "orman", … ile doğal orman olarak tanımlanır. alos alos2 classification eroc forest forest-biomass -
Küresel Yer Üstü ve Yer Altı Biyokütle Karbon Yoğunluğu Haritaları
Bu veri kümesi, 2010 yılına ait, 300 metre uzamsal çözünürlükte yer üstü ve yer altı biyokütle karbon yoğunluğunun zamansal olarak tutarlı ve uyumlu küresel haritalarını sağlar. Yer üstü biyokütle haritası; odunsu, çayır, tarım arazisi ve tundra biyokütlesinin uzaktan algılanmış, arazi örtüsüne özgü haritalarını birleştirir. Giriş haritaları … aboveground biomass carbon density forest forest-biomass -
Global Forest Canopy Height, 2005
Bu veri kümesi, Geoscience Laser Altimeter System'den (GLAS) alınan uzay tabanlı lidar verilerinin (2005) ve yardımcı coğrafi verilerin birleştirilmesiyle elde edilen küresel ağaç yüksekliklerini gösterir. Ayrıntılar için Simard ve diğerleri (2011) makalesine bakın. canopy forest forest-biomass geophysical jpl nasa -
Global Forest Cover Change (GFCC) Tree Cover Multi-Year Global 30m
Landsat Vegetation Continuous Fields (VCF) ağaç örtüsü katmanları, yüksekliği 5 metreden fazla olan odunsu bitkilerle kaplı her 30 metrelik pikseldeki yatay zemin yüzdesinin tahminlerini içerir. Veri kümesi, 2000, 2005, 2010 yıllarında merkezlenen dört dönem için kullanılabilir. orman orman biyokütlesi glcf landsat-derived nasa umd -
SAYIM metrikleriyle birlikte, 12 km piksel boyutunda, GEDI bitki örtüsü yapısı metrikleri ve biyokütle yoğunluğu
Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden türetilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı metriklerinden oluşur. Bu veri kümesi, neredeyse küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, aşağıdakileri içerir: biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse -
1 km piksel boyutuna sahip, COUNTS metrikleriyle birlikte ızgaralı GEDI bitki örtüsü yapısı metrikleri ve biyokütle yoğunluğu
Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı ölçümlerinden oluşur. Bu veri kümesi, küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, … biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse -
SAYIM metrikleriyle ızgaralı GEDI bitki örtüsü yapısı metrikleri ve biyokütle yoğunluğu, 6 km piksel boyutu
Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı ölçümlerinden oluşur. Bu veri kümesi, küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, … biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse -
Izgaralı GEDI Bitki Örtüsü Yapısı Metrikleri ve Biyokütle Yoğunluğu, 12 KM piksel boyutu
Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden türetilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı metriklerinden oluşur. Bu veri kümesi, neredeyse küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, aşağıdakileri içerir: biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse -
Izgaralı GEDI Bitki Örtüsü Yapısı Metrikleri ve Biyokütle Yoğunluğu, 1 KM piksel boyutu
Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı ölçümlerinden oluşur. Bu veri kümesi, küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, … biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse -
Izgaralı GEDI Bitki Örtüsü Yapısı Metrikleri ve Biyokütle Yoğunluğu, 6 KM piksel boyutu
Bu veri kümesi, NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 2 ve 4A ürünlerinden elde edilen, 25 m çapında lidar ayak izleriyle ilişkili, neredeyse küresel, analize hazır, çok çözünürlüklü ızgaralı bitki örtüsü yapısı ölçümlerinden oluşur. Bu veri kümesi, küresel bitki örtüsü yapısının kapsamlı bir temsilini sunar. Bu temsil, … biyokütle ağaç tepesi orman orman biyokütlesi gedi larse -
Hansen Global Forest Change 1.13 sürümü (2000-2025)
Küresel orman alanını ve değişimini karakterize etmede Landsat görüntüleri üzerinde yapılan zaman serisi analizinin sonuçları. "İlk" ve "son" bantlar, kırmızı, NIR, SWIR1 ve SWIR2'ye karşılık gelen Landsat spektral bantları için mevcut ilk ve son yıllardan alınan referans çok bantlı görüntülerdir. Referans kompozit görüntüleri, … forest forest-biomass geophysical landsat-derived umd -
Kanada 2019 için Landsat'ten elde edilen orman yaşı
Kanada'daki birincil orman veri kümesi, Kanada'nın ormanlık ekolojik bölgelerinde 2019 yılına ait 30 metre uzamsal çözünürlükte uydu tabanlı bir orman yaşı haritasıdır. Yaşı belirlemek için Landsat'ten (bozulmalar, yüzey yansıtma kompozitleri, orman yapısı) ve MODIS'ten (brüt birincil üretim) uzaktan algılanan veriler kullanılır. Orman yaşı … olabilir canada orman orman biyokütlesi -
Yanık Şiddetindeki Trendleri İzleme (MTBS) Yanık Şiddeti Görüntüleri
Yanma şiddeti mozaikleri, kıta ABD'si, Alaska, Hawaii ve Porto Riko'daki tüm MTBS yangınları için MTBS yanma şiddeti sınıflarının tematik raster görüntülerinden oluşur. Mozaiklenmiş yanma şiddeti görüntüleri, ABD eyaletine göre her yıl derlenir ve … eros fire forest gtac landcover landsat-derived -
NEON Canopy Height Model (CHM)
Kanopi tepesinin çıplak toprağın üzerindeki yüksekliği (Kanopi Yükseklik Modeli; CHM). CHM, NEON LiDAR nokta bulutundan elde edilir ve LiDAR araştırmasının tüm uzamsal alanı boyunca sürekli bir kanopi yüksekliği tahminleri yüzeyi oluşturularak üretilir. … airborne canopy forest forest-biomass highres lidar -
NEON Canopy Nitrogen Content (CNC)
NEON bitki yaprağı kimyası gözlemleriyle kalibre edilmiş ve NEON Görüntüleme Spektrometresi'nden (NIS) elde edilen L1 yüzey yönlü yansıtma ile tahmin edilmiş, modellenmiş ağaç örtüsü azot konsantrasyonu. Bantlar şunları içerir: 1) ağaç örtüsü azot yüzdesi, 2) ağaç örtüsü azot modeli belirsizliği, 3) iğne yapraklı ve iğne yapraklı olmayan model için sınıflandırma sonucu ve … airborne canopy forest highres hyperspectral neon -
NEON Dijital Rakım Modeli (DEM)
NEON LiDAR verilerinden elde edilen yüzeyin (DSM) ve arazinin (DTM) dijital modelleri. DSM: Yüzey özellikleri (bitki örtüsü ve insan yapımı yapılarla birlikte topografik bilgiler). DTM: Çıplak arazi yüksekliği (bitki örtüsü ve insan yapımı yapılar kaldırılmış topografik bilgiler). Resimlerde, ortalama deniz seviyesinin üzerinde metre cinsinden yükseklikler verilmiştir. airborne dem elevation-topography forest highres lidar -
NEON RGB Kamera Görüntüleri
En yakın komşu yeniden örnekleme kullanılarak sabit ve tekdüze bir uzamsal ızgara üzerinde mozaiklenmiş ve çıkışı yapılmış yüksek çözünürlüklü Kırmızı-Yeşil-Mavi (RGB) ortorektifiye edilmiş kamera görüntüleri; uzamsal çözünürlük 0,1 m'dir. Dijital kamera, NEON Airborne Observation Platform'daki (AOP) bir dizi cihazın parçasıdır. Bu cihazlar arasında … da bulunur. airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
NEON Yüzey İki Yönlü Yansıma
NEON AOP Yüzey Çift Yönlü Yansıtma, ~380 nm ile 2.510 nm arasındaki dalga boylarını kapsayan 426 bant içeren bir hiperspektral VSWIR (görünürden kısa dalga kızılötesine) veri ürünüdür. Yansıtma, 10.000 faktörüyle ölçeklendirilir. 1.340-1.445 nm ve 1.790-1.955 nm arasındaki dalga boyları … olarak ayarlanır. airborne forest highres hyperspectral neon neon-prod-earthengine -
NEON Yüzey Yönlü Yansıtma
NEON AOP Yüzey Yönlü Yansıtma, ~380 nm ile 2.510 nm arasındaki dalga boylarını kapsayan 426 bant içeren, hiper spektral bir VSWIR (görünürden kısa dalga kızılötesine) veri ürünüdür. Yansıtma, 10.000 faktörüyle ölçeklendirilir. 1340-1445 nm ve 1790-1955 nm arasındaki dalga boyları … olarak ayarlanır. airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
NICFI Uydu Verileri Programı: Tropikal Orman İzleme İçin Temel Haritalar - Afrika
Bu görüntü koleksiyonu, tropik orman kaybını azaltmak ve tersine çevirmek, iklim değişikliğiyle mücadeleye katkıda bulunmak, biyoçeşitliliği korumak, ormanların yeniden büyümesine, restorasyonuna ve iyileştirilmesine katkıda bulunmak ve sürdürülebilir kalkınmayı kolaylaştırmak gibi temel amaçlarla tropik bölgelerin yüksek çözünürlüklü uydu izlemesine erişim sağlar. basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
NICFI Uydu Verileri Programı: Tropikal Orman İzleme için Temel Haritalar - Amerika
Bu görüntü koleksiyonu, tropik orman kaybını azaltmak ve tersine çevirmek, iklim değişikliğiyle mücadeleye katkıda bulunmak, biyoçeşitliliği korumak, ormanların yeniden büyümesine, restorasyonuna ve iyileştirilmesine katkıda bulunmak ve sürdürülebilir kalkınmayı kolaylaştırmak gibi temel amaçlarla tropik bölgelerin yüksek çözünürlüklü uydu izlemesine erişim sağlar. basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
NICFI Uydu Veri Programı: Tropikal Orman İzleme için Temel Haritalar - Asya
Bu görüntü koleksiyonu, tropik orman kaybını azaltmak ve tersine çevirmek, iklim değişikliğiyle mücadeleye katkıda bulunmak, biyoçeşitliliği korumak, ormanların yeniden büyümesine, restorasyonuna ve iyileştirilmesine katkıda bulunmak ve sürdürülebilir kalkınmayı kolaylaştırmak gibi temel amaçlarla tropik bölgelerin yüksek çözünürlüklü uydu izlemesine erişim sağlar. basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Natural Forests of the World 2020 (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 Ormansızlaştırma Yönetmeliği (EUDR) gibi girişimlerin yanı sıra ormanların korunması ve izlenmesine yönelik diğer çalışmaları desteklemek için geliştirilmiştir. Harita … biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
Birincil Nemli Tropikal Ormanlar
Birincil nemli tropikal ormanlar, küresel ekosistem hizmetlerinin çoğunu sağlar ancak ekonomik etkenler nedeniyle sürekli olarak temizlenme tehdidi altındadır. Ulusal arazi kullanımı planlamasını kolaylaştırmak ve ekonomik kalkınma ile ekosistem hizmetlerinin sürdürülmesi hedeflerini dengelemek için birincil nemli tropikal orman haritası oluşturuldu. forest forest-biomass global landsat-derived umd -
SCANFI: the Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product1.2
Bu veri yayını; geniş arazi örtüsü türü, orman örtüsü yüksekliği, taç kapanma derecesi ve yer üstü ağaç biyokütlesinin 2020 yılına ait Kanada'nın uçtan uca haritalarını temsil eden 30 metre çözünürlüklü bir dizi raster dosyası ile birlikte çeşitli büyük ağaç türlerinin tür bileşimini içerir. The Spatialized CAnadian National … canada forest forest-biomass publisher-dataset tree-cover -
Ağaç yakınında yaşayan kişiler (TPP) 1.0
"Ağaçlara Yakın İnsanlar" (TPP), Ormanlar Üzerine İşbirliği Ortaklığı'nın (CPF) ormanlarla ilgili göstergelerden oluşan Küresel Temel Seti'ndeki (GCS) 13 numaralı göstergenin (aşırı yoksulluk içinde yaşayan ve ormanlara bağımlı olan insanların sayısı) geliştirilmesine katkıda bulunan veri kümelerinden biridir. Üçüncü taraf sağlayıcı veri kümesi 4 farklı tahmin sunar: agriculture fao forest global plant-productivity population -
USFS Landscape Change Monitoring System v2025-11 (CONUS ve OCONUS)
Bu ürün, Landscape Change Monitoring System (LCMS) veri paketinin bir parçasıdır. Her yıl için LCMS ile modellenmiş değişiklikleri, arazi örtüsünü ve/veya arazi kullanım sınıflarını gösterir. Ayrıca, Alaska (AK), Porto Riko (PR) ve Hawaii (HI) dahil olmak üzere ABD'nin bitişik eyaletlerinin (CONUS) yanı sıra CONUS dışındaki alanları (OCONUS) da kapsar. change-detection forest gtac gtac-data-publish landcover landuse -
USFS Tree Canopy Cover v2025-6 (CONUS ve OCONUS)
ABD Tarım Bakanlığı, Orman Hizmetleri (USFS) tarafından üretilen Ağaç Örtüsü Alanları (TCC) veri paketi, 1985-2025 yılları arasındaki yıllık uzaktan algılamaya dayalı harita çıktılarıdır. Bu veriler, ABD Jeoloji Araştırmaları Kurumu tarafından yönetilen Ulusal Arazi Örtüsü Veritabanı (NLCD) projesini destekler. forest gtac gtac-data-publish landuse-landcover publisher-dataset redcastle-resources -
USFS TreeMap v2016 (Conterminous United States)
Bu ürün, TreeMap veri paketinin bir parçasıdır. 2016'da ABD'nin kıta kısmındaki tüm ormanlık alanlarda canlı ve ölü ağaç sayısı, biyokütle ve karbon gibi orman özellikleriyle ilgili ayrıntılı mekansal bilgiler sağlar. TreeMap v2016, bir resim, bir … biyokütle karbon iklim değişikliği conus orman orman biyokütlesi -
USFS TreeMap v2020
Bu ürün, TreeMap veri paketinin bir parçasıdır. 2020'de ABD'nin ormanlık alanının tamamındaki canlı ve ölü ağaç sayısı, biyokütle ve karbon gibi orman özellikleriyle ilgili ayrıntılı uzamsal bilgiler sağlar. TreeMap v2020, 22 bantlı 30 x 30 m … aboveground biomass carbon climate-change conus forest -
USFS TreeMap v2022
Bu ürün, TreeMap veri paketinin bir parçasıdır. 2022'de ABD'nin ormanlık alanlarının tamamındaki canlı ve ölü ağaç sayısı, biyokütle ve karbon gibi orman özellikleri hakkında ayrıntılı mekansal bilgiler sağlar. TreeMap v2022, 22 bantlı 30 x 30 m … aboveground biomass carbon climate-change conus forest -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Bu veri kümesi, 2001-2022 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
Bu veri kümesi, 2001-2023 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
Bu veri kümesi, 2001-2024 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte ağaç örtüsü kaybının temel nedenini gösterir. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2025 v1.3
Bu veri kümesi, 2001-2025 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
