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Brazil Forest Imagery Dataset 2008: Analytic Basemap
Dieses Dataset enthält eine multispektrale Basiskarte (grün, rot und Nahinfrarot) von Brasilien mit einer Auflösung von bis zu 10 Metern, die hauptsächlich im Jahr 2008 aufgenommen wurde. Sie soll die Umsetzung des brasilianischen Waldschutzgesetzes (Código Florestal brasileiro) unterstützen. Das Mosaik wird aus SPOT 2-, 4- und 5-Satellitendaten synthetisiert. Es dient als höher aufgelöste … brazil forest-code google imagery multispectral satellite-imagery -
Brazil Forest Imagery Dataset 2008: Visual Basemap
Dieses Dataset enthält eine Basiskarte von Brasilien mit visuellem Bildmaterial mit einer Auflösung von bis zu 5 Metern, das hauptsächlich im Jahr 2008 aufgenommen wurde. Es soll die Umsetzung des brasilianischen Waldschutzgesetzes (Código Florestal brasileiro) unterstützen. Das Mosaik wird aus SPOT 2-, 4- und 5-Satellitendaten synthetisiert. Es dient als hochauflösende Alternative zu … brazil deforestation forest-code google rgb satellite-imagery -
Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
Cloud Score+ ist ein Prozessor zur Qualitätssicherung (QS) für optische Satellitenbilder mit mittlerer bis hoher Auflösung. Das Cloud Score+ S2_HARMONIZED-Dataset wird operativ aus der harmonisierten Sentinel-2 L1C-Sammlung erstellt. Die Cloud Score+-Ausgaben können verwendet werden, um relativ klare Pixel zu identifizieren und Wolken effektiv zu entfernen … cloud google satellite-imagery sentinel2-derived -
Dynamic World V1
Dynamic World ist ein Dataset zur Landnutzung und Bodenbedeckung (Land Use/Land Cover, LULC) mit einer Auflösung von 10 m und Daten nahezu in Echtzeit (near real-time, NRT). Es enthält Klassenwahrscheinlichkeiten und Labelinformationen für neun Klassen. Vorhersagen von Dynamic World sind für die Sentinel-2 L1C-Sammlung vom 27.06.2015 bis heute verfügbar. Die Wiederholungsfrequenz von Sentinel-2 liegt zwischen 2 und 5 Tagen… global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
Earth Timelapse v0
Der Datensatz „Earth Timelapse“ enthält eine visuelle Aufzeichnung der Veränderungen auf der Erde über vier Jahrzehnte, von 1984 bis 2022. Das Dataset wurde von Google aus Petabyte an weltraumgestützten Beobachtungen synthetisiert, die von den NASA/USGS-Landsat-Missionen (Landsat 4, 5, 7, 8 und 9) und der Copernicus Sentinel-2-Konstellation der ESA erfasst wurden. Es ist … copernicus global google landsat-derived publisher-dataset satellite-imagery -
GEM-15: Near-Global Surface and Terrain Elevation Models (15m) (Experimental)
Die Near-Global Elevation Models at 15m (GEM-15) von Google sind ein experimentelles (derzeit geprüftes) Dataset mit Höhendaten für fast die gesamte Erde mit einem Rasterabstand von 15 m, das aus optischen Stereo-Satellitenbildern mit einer Auflösung von unter einem Meter abgeleitet wurde. Der Datensatz basiert auf optischen Stereobildern, die bis 2024 aufgenommen wurden (hauptsächlich 30-cm-Pléiades-Neo-Bilder aus den Jahren 2022–2024, ergänzt durch … climate-and-sustainability dem elevation elevation-topography google height -
Google Global Landsat-based CCDC Segments (1999–2019)
Diese Sammlung enthält vorab berechnete Ergebnisse aus der Ausführung des CCDC-Algorithmus (Continuous Change Detection and Classification) für 20 Jahre mit Landsat-Daten zur Oberflächenreflektanz. CCDC ist ein Algorithmus zur Suche nach Haltepunkten, der harmonische Anpassung mit einem dynamischen RMSE-Schwellenwert verwendet, um Haltepunkte in Zeitreihendaten zu erkennen. Die/Die/Das… change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.2 [eingestellt]
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2019 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Zeitschriftenartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC-Kartenebenen für Oberflächenwasser weltweit, Version 1.4
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2021 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Zeitschriftenartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface> -
JRC Global Surface Water Metadata, v1.4
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2021 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Zeitschriftenartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Monthly Water History, v1.4
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2021 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Zeitschriftenartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC Monthly Water Recurrence, v1.4
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2021 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Zeitschriftenartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC Yearly Water Classification History, v1.4
Dieser Datensatz enthält Karten der Standort- und zeitlichen Verteilung von Oberflächenwasser von 1984 bis 2021 sowie Statistiken zur Ausdehnung und Veränderung dieser Wasseroberflächen. Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen Zeitschriftenartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … annual geophysical google history jrc landsat-derived -
Murray Global Intertidal Change Classification
Das Murray Global Intertidal Change Dataset enthält globale Karten von Gezeitenzonen-Ökosystemen,die durch eine überwachte Klassifizierung von 707.528 Landsat-Archivbildern erstellt wurden. Jedes Pixel wurde anhand eines global verteilten Satzes von Trainingsdaten in die Kategorien „Watt“, „Dauerhaftes Wasser“ oder „Andere“ eingeteilt. Die/Die/Das… coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Murray Global Intertidal Change Data Mask
Das Murray Global Intertidal Change Dataset enthält globale Karten von Wattökosystemen,die durch eine überwachte Klassifizierung von 707.528 Landsat-Archivbildern erstellt wurden. Jedes Pixel wurde anhand eines global verteilten Satzes von Trainingsdaten als Watt, permanentes Gewässer oder Sonstiges klassifiziert. Die/Die/Das… coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water> -
Murray Global Intertidal Change QA Pixel Count
Das Murray Global Intertidal Change Dataset enthält globale Karten von Wattökosystemen,die durch eine überwachte Klassifizierung von 707.528 Landsat-Archivbildern erstellt wurden. Jedes Pixel wurde anhand eines global verteilten Satzes von Trainingsdaten als Watt, permanentes Gewässer oder Sonstiges klassifiziert. Die/Die/Das… coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
SPOT-Multispektralbilder 10–20 m, Brasilien
Diese Sammlung enthält multispektrale Rohbilder aus dem Jahr 2008 von den Satelliten SPOT 2, 4 und 5, die Brasilien zeigen. Diese Missionen, die vom CNES betrieben werden, wurden entwickelt, um hochauflösende optische Weitwinkelbilder für die Verwaltung der Ressourcen der Erde zu liefern. SPOT 2 und 4 nutzten HRV und HRVIR… brazil forest-code google multispectral satellite-imagery spot -
SPOT-Multispektralbilder in Falschfarben (10–20 m), Brasilien
Diese Sammlung enthält RGB-Bilder in „Pseudonaturfarben“ aus dem Jahr 2008, die aus den nativen multispektralen Bändern von SPOT 2, 4 und 5 für Brasilien abgeleitet wurden. Da die HRV- und HRG-Sensoren kein natives blaues Band enthalten, wird bei diesem Produkt eine RGB-Darstellung synthetisiert, um eine … brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
SPOT-panchromatische Bilder, 5–10 m, Brasilien
Diese Sammlung enthält die panchromatischen (PAN) Rohbänder der Satelliten SPOT 2, 4 und 5 für Brasilien um das Jahr 2008. Der panchromatische Sensor bietet die höchste native räumliche Auflösung der Missionen und erfasst Licht über ein breites sichtbares Spektrum (0,51–0,73 µm für SPOT 2, 0,61–0,68 … brazil forest-code google imagery satellite-imagery spot -
SPOT-Pansharpening-Pseudonaturfarbenbilder, 5–10 m, Brasilien
Diese Sammlung enthält hochauflösende, pansharpened SPOT-Bilder in pseudonaturalen Farben der Satelliten 2, 4 und 5 für Brasilien aus dem Jahr 2008. Wenn ein entsprechendes hochauflösendes panchromatisches Bild verfügbar war, wurde es mit multispektralen Daten zusammengeführt, um eine höhere räumliche Detailtiefe zu erreichen (bis zu 5 m für SPOT 5 oder 10 m … brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
Satelliteneinbettung V1
Das Google Satellite Embedding-Dataset ist eine globale, analysebereite Sammlung von gelernten Geodaten-Embeddings. Jedes 10-Meter-Pixel in diesem Dataset ist eine 64-dimensionale Darstellung oder ein „Embedding-Vektor“, der zeitliche Verläufe der Oberflächenbedingungen an und um dieses Pixel herum codiert, die von verschiedenen Erdbeobachtungs… annual global google landsat-derived satellite-imagery sentinel1-derived -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001–2022 v1.0
Dieses Dataset bildet den dominanten Faktor für den Verlust der Baumkronendecke von 2001 bis 2022 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt und mithilfe eines globalen neuronalen Netzwerkmodells (ResNet) entwickelt, das auf einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001–2023 v1.1
Dieses Dataset bildet den dominanten Faktor für den Verlust der Baumkronendecke von 2001 bis 2023 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt und mithilfe eines globalen neuronalen Netzwerkmodells (ResNet) entwickelt, das auf einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001–2024 v1.2
Dieses Dataset bildet den dominanten Faktor für den Verlust der Baumbedeckung von 2001 bis 2024 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt und mithilfe eines globalen neuronalen Netzwerkmodells (ResNet) entwickelt, das auf einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001–2025 v1.3
Dieses Dataset bildet den dominanten Treiber für den Verlust des Baumbestands von 2001 bis 2025 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt und mithilfe eines globalen neuronalen Netzwerkmodells (ResNet) entwickelt, das auf einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
