-
مجموعة بيانات صور غابات البرازيل لعام 2008: خريطة أساس تحليلية
توفّر مجموعة البيانات هذه خريطة أساسية متعددة الأطياف (الأخضر والأحمر والأشعة تحت الحمراء القريبة) للبرازيل بدقة تصل إلى 10 أمتار، تم التقاطها بشكل أساسي في عام 2008، لدعم تنفيذ "قانون الغابات البرازيلي". يتم تجميع الفسيفساء من بيانات الأقمار الصناعية SPOT 2 وSPOT 4 وSPOT 5. وهي بمثابة نسخة بدقة أعلى … البرازيل قانون الغابات Google صور متعددة الأطياف صور الأقمار الصناعية -
مجموعة بيانات صور غابات البرازيل لعام 2008: خريطة أساسية مرئية
توفّر مجموعة البيانات هذه خريطة أساسية مرئية للبرازيل بدقة تصل إلى 5 أمتار، تم التقاطها بشكل أساسي في عام 2008، لدعم تنفيذ "قانون الغابات البرازيلي". يتم تجميع الفسيفساء من بيانات الأقمار الصناعية SPOT 2 وSPOT 4 وSPOT 5. وهي بديل عالي الدقة لـ … brazil deforestation forest-code google rgb satellite-imagery -
Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
Cloud Score+ هو معالج لتقييم الجودة (QA) لصور الأقمار الصناعية الضوئية ذات الدقة المتوسطة إلى العالية. يتم إنتاج مجموعة بيانات Cloud Score+ S2_HARMONIZED بشكل تشغيلي من مجموعة Sentinel-2 L1C المتوافقة، ويمكن استخدام نواتج Cloud Score+ لتحديد وحدات البكسل الواضحة نسبيًا وإزالة السُحب بفعالية … cloud google صور القمر الصناعي sentinel2-derived -
Dynamic World V1
Dynamic World هي مجموعة بيانات لاستخدامات الأراضي والغطاء الأرضي (LULC) بدقة 10 أمتار في الوقت الفعلي تقريبًا، وتشمل احتمالات الفئات ومعلومات التصنيف لتسع فئات. تتوفّر توقّعات Dynamic World لمجموعة Sentinel-2 L1C من 27-06-2015 حتى الآن. يتراوح معدّل تكرار إعادة زيارة Sentinel-2 بين يومين و5 أيام … global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
Earth Timelapse v0
تقدّم مجموعة بيانات Earth Timelapse سجلاً مرئيًا للتغييرات التي طرأت على كوكب الأرض على مدار أربعة عقود، من عام 1984 إلى عام 2022. جمعت Google هذه البيانات من بيتابايت من الملاحظات الفضائية التي حصلت عليها من مهام Landsat التابعة لوكالة ناسا/هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية (Landsat 4 و5 و7 و8 و9) وكوكبة الأقمار الصناعية Copernicus Sentinel-2 التابعة لوكالة الفضاء الأوروبية، وهي … copernicus عالمي google مستمد من لاندسات مجموعة بيانات الناشر صور الأقمار الصناعية -
GEM-15: نماذج الارتفاع عن سطح الأرض والتضاريس شبه العالمية (15 مترًا) (تجريبية)
Google's Near-Global Elevation Models at 15m (GEM-15) هي مجموعة بيانات تجريبية (قيد المراجعة) للارتفاعات شبه العالمية بدقة 15 مترًا، وهي مستمدّة من صور الأقمار الصناعية المجسمة الضوئية التي تقل دقتها عن المتر. تم إنشاء مجموعة البيانات من صور مجسّمة بصرية تم الحصول عليها حتى عام 2024 (بشكل أساسي صور Pléiades Neo بدقة 30 سم من 2022 إلى 2024، بالإضافة إلى … climate-and-sustainability dem elevation elevation-topography google height -
شرائح Google العالمية المستندة إلى Landsat لتغيير واصلة التقطيع المستمر (CCDC) (من 1999 إلى 2019)
تحتوي هذه المجموعة على نتائج محسوبة مسبقًا من تشغيل خوارزمية "الرصد والتصنيف المستمرَّين للتغييرات" (CCDC) على بيانات انعكاسية سطح Landsat على مدار 20 عامًا. CCDC هي خوارزمية للعثور على نقاط التغيير تستخدم التوافق التوافقي مع حدّ ديناميكي لجذر الخطأ التربيعي المتوسّط (RMSE) من أجل رصد نقاط التغيير في بيانات السلاسل الزمنية. الـ … change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
طبقات خرائط المياه السطحية العالمية من JRC، الإصدار 1.2 [متوقّفة نهائيًا]
تحتوي مجموعة البيانات هذه على خرائط للموقع الجغرافي والتوزيع الزمني للمياه السطحية من عام 1984 إلى عام 2019، وتوفّر إحصاءات حول مدى تغيُّر هذه المسطحات المائية. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على المقالة الأكاديمية ذات الصلة: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
طبقات خرائط المياه السطحية العالمية من مركز الأبحاث المشتركة (JRC)، الإصدار 1.4
تحتوي مجموعة البيانات هذه على خرائط للموقع الجغرافي والتوزيع الزمني للمياه السطحية من عام 1984 إلى 2021، وتقدّم إحصاءات حول مدى تغيُّر هذه المسطحات المائية. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على المقالة الأكاديمية ذات الصلة: High-resolution mapping of global surface water and its … change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface -
البيانات الوصفية الخاصة بخريطة Global Surface Water من مركز الأبحاث المشترك، الإصدار 1.4
تحتوي مجموعة البيانات هذه على خرائط للموقع الجغرافي والتوزيع الزمني للمياه السطحية من عام 1984 إلى 2021، وتقدّم إحصاءات حول مدى تغيُّر هذه المسطحات المائية. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على المقالة الأكاديمية المرتبطة في المجلة: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Monthly Water History, v1.4
تحتوي مجموعة البيانات هذه على خرائط للموقع الجغرافي والتوزيع الزمني للمياه السطحية من عام 1984 إلى 2021، وتقدّم إحصاءات حول مدى تغيُّر هذه المسطحات المائية. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على المقالة الأكاديمية ذات الصلة: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC Monthly Water Recurrence, v1.4
تحتوي مجموعة البيانات هذه على خرائط للموقع الجغرافي والتوزيع الزمني للمياه السطحية من عام 1984 إلى 2021، وتقدّم إحصاءات حول مدى تغيُّر هذه المسطحات المائية. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على المقالة الأكاديمية ذات الصلة: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
سجلّ تصنيف المياه السنوي في JRC، الإصدار 1.4
تحتوي مجموعة البيانات هذه على خرائط للموقع الجغرافي والتوزيع الزمني للمياه السطحية من عام 1984 إلى 2021، وتقدّم إحصاءات حول مدى تغيُّر هذه المسطحات المائية. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على المقالة الأكاديمية ذات الصلة: High-resolution mapping of global surface water and its … annual geophysical google history jrc landsat-derived -
تصنيف التغيّر في المناطق الواقعة بين المد والجزر على مستوى العالم من "موراي"
تحتوي مجموعة بيانات "موراي العالمية للتغيّر في المناطق المدّية" على خرائط عالمية للنظم البيئية للمناطق المدّية تم إنتاجها من خلال تصنيف خاضع للإشراف لـ 707,528 صورة من "أرشيف Landsat". تم تصنيف كل بكسل إلى مسطحات مد وجزر أو مياه دائمة أو غير ذلك بالرجوع إلى مجموعة موزعة عالميًا من بيانات التدريب. الـ … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
قناع بيانات التغيّر العالمي في المناطق المدّية من "موراي"
تحتوي مجموعة بيانات Murray Global Intertidal Change على خرائط عالمية للنظم البيئية للمسطحات الطينية التي تم إنشاؤها من خلال تصنيف خاضع للإشراف لـ 707,528 صورة من أرشيف Landsat. تم تصنيف كل بكسل إلى مسطحات مد وجزر أو مياه دائمة أو غير ذلك بالرجوع إلى مجموعة موزعة عالميًا من بيانات التدريب. الـ … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Murray Global Intertidal Change QA Pixel Count
تحتوي "مجموعة بيانات التغيّر العالمي في المناطق المدّية" (Murray Global Intertidal Change Dataset) على خرائط عالمية للنظم البيئية للمناطق المدّية تم إنتاجها من خلال تصنيف خاضع للإشراف لـ 707,528 صورة من "أرشيف Landsat". تم تصنيف كل بكسل إلى مسطحات مد وجزر أو مياه دائمة أو غير ذلك بالرجوع إلى مجموعة موزعة عالميًا من بيانات التدريب. الـ … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
صور SPOT متعددة الأطياف بدقة 10-20 مترًا، البرازيل
توفّر هذه المجموعة صورًا أولية متعددة الأطياف من الأقمار الصناعية SPOT 2 وSPOT 4 وSPOT 5 التي تعود لعام 2008 في البرازيل. تم تصميم هذه المهام، التي تديرها "المركز الوطني للدراسات الفضائية" (CNES)، لتوفير صور بصرية عالية الدقة وواسعة النطاق لإدارة موارد الأرض. استخدم القمران SPOT 2 و4 أجهزة استشعار HRV وHRVIR … البرازيل قانون الغابات Google متعدد الأطياف صور الأقمار الصناعية SPOT -
صور SPOT متعددة الأطياف بألوان طبيعية زائفة بدقة 10-20 مترًا، البرازيل
تحتوي هذه المجموعة على صور RGB "بألوان طبيعية زائفة" تعود لعام 2008، وهي مستمَدة من النطاقات المتعدّدة الأطياف الأصلية للأقمار الصناعية SPOT 2 وSPOT 4 وSPOT 5 في البرازيل. بما أنّ مستشعرات HRV وHRG لم تتضمّن نطاقًا أزرقًا أصليًا، يركّب هذا المنتج تمثيلاً بتنسيق RGB لتقريب … البرازيل قانون الغابات google rgb صور الأقمار الصناعية spot -
صور SPOT أحادية اللون بدقة مكانية تتراوح بين 5 و10 أمتار، البرازيل
تحتوي هذه المجموعة على النطاقات اللونية الأحادية (PAN) الأولية من الأقمار الصناعية SPOT 2 وSPOT 4 وSPOT 5 في البرازيل في العام 2008 تقريبًا. يوفّر مستشعر الألوان الأحادية أعلى دقة مكانية أصلية للمهام، حيث يلتقط الضوء عبر طيف مرئي واسع (من 0.51 إلى 0.73 ميكرومتر للقمر الصناعي SPOT 2، ومن 0.61 إلى 0.68 … البرازيل قانون الغابات Google صور صور الأقمار الصناعية SPOT -
صور SPOT الملوّنة الزائفة الطبيعية والمحسّنة الدقة من 5 إلى 10 أمتار، البرازيل
توفّر هذه المجموعة صورًا عالية الدقة من الأقمار الصناعية SPOT 2 و4 و5، وهي صور ملوّنة زائفة ومحسّنة للبرازيل في عام 2008 تقريبًا. عند توفّر صورة أحادية اللون عالية الدقة، تم دمجها مع بيانات متعددة الأطياف لتحقيق تفاصيل مكانية محسّنة (تصل إلى 5 أمتار لـ SPOT 5 أو 10 أمتار … البرازيل قانون الغابات Google أحمر وأخضر وأزرق صور الأقمار الصناعية SPOT -
تضمين القمر الصناعي (الإصدار 1)
مجموعة بيانات Google Satellite Embedding هي مجموعة عالمية من التضمينات الجغرافية المكانية المستخلَصة والجاهزة للتحليل. كل بكسل يبلغ طول ضلعه 10 أمتار في مجموعة البيانات هذه هو تمثيل بـ 64 بُعدًا، أو "متّجه تضمين"، يشفّر المسارات الزمنية لظروف السطح في ذلك البكسل وحوله كما تقيسها مختلف … سنوي عالمي google مشتق من Landsat صور الأقمار الصناعية مشتق من Sentinel-1 -
معهد الموارد العالمية (WRI)/Google DeepMind: العوامل العالمية لفقدان الغابات من 2001 إلى 2022، الإصدار 1.0
تحدّد مجموعة البيانات هذه العامل الرئيسي لفقدان الغطاء الشجري من عام 2001 إلى عام 2022 على مستوى العالم بدقة 1 كيلومتر. تم إنتاج البيانات من قِبل "معهد الموارد العالمية" (WRI) وGoogle DeepMind، وتم تطويرها باستخدام نموذج شبكة عصبية عالمية (ResNet) تم تدريبه على مجموعة من العيّنات التي تم جمعها … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
مجموعة بيانات WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
تحدّد مجموعة البيانات هذه السبب الرئيسي لفقدان الغطاء الشجري في العالم خلال الفترة من 2001 إلى 2023 بدقة مكانية تبلغ 1 كيلومتر. تم إنشاء هذه البيانات من قِبل معهد الموارد العالمية (WRI) وGoogle DeepMind باستخدام نموذج شبكة عصبية عالمي (ResNet) تم تدريبه على مجموعة من العيّنات التي تم جمعها … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
تحدّد مجموعة البيانات هذه العامل الرئيسي لفقدان الغطاء الشجري من عام 2001 إلى عام 2024 على مستوى العالم بدقة 1 كيلومتر. تم إنشاء هذه البيانات من قِبل معهد الموارد العالمية (WRI) وGoogle DeepMind باستخدام نموذج شبكة عصبية عالمي (ResNet) تم تدريبه على مجموعة من العيّنات التي تم جمعها … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2025 v1.3
تحدّد مجموعة البيانات هذه العامل الرئيسي لفقدان الغطاء الشجري من عام 2001 إلى عام 2025 على مستوى العالم بدقة 1 كيلومتر. تم إنشاء هذه البيانات من قِبل معهد الموارد العالمية (WRI) وGoogle DeepMind باستخدام نموذج شبكة عصبية عالمي (ResNet) تم تدريبه على مجموعة من العيّنات التي تم جمعها … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
