-
Conjunto de datos de imágenes forestales de Brasil del 2008: mapa base analítico
Este conjunto de datos proporciona un mapa base multiespectral (verde, rojo e infrarrojo cercano) de Brasil con una resolución de hasta 10 metros, capturado principalmente en el 2008, para respaldar la implementación del Código Forestal Brasileño. El mosaico se sintetiza a partir de datos de los satélites SPOT 2, 4 y 5. Sirve como una versión de mayor resolución … brazil forest-code google imagery multispectral satellite-imagery -
Conjunto de datos de imágenes forestales de Brasil del 2008: mapa base visual
Este conjunto de datos proporciona un mapa base de imágenes de Brasil con una resolución de hasta 5 metros, capturadas principalmente en el 2008, para respaldar la implementación del Código Forestal Brasileño. El mosaico se ha creado a partir de datos de los satélites SPOT 2, 4 y 5. Es una alternativa de alta resolución a… brazil deforestation forest-code google rgb satellite-imagery -
Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
Cloud Score+ es un procesador de evaluación de la calidad (CC) para imágenes de satélite ópticas de resolución media a alta. El conjunto de datos Cloud Score+ S2_HARMONIZED se genera de forma operativa a partir de la colección L1C armonizada de Sentinel-2, y las salidas de Cloud Score+ se pueden usar para identificar los píxeles relativamente claros y eliminar las nubes de forma eficaz. cloud google satellite-imagery sentinel2-derived -
Dynamic World V1
Dynamic World es un conjunto de datos de uso y cobertura del suelo (LULC) de 10 m casi en tiempo real (NRT) que incluye probabilidades de clase e información de etiquetas de nueve clases. Las predicciones de Dynamic World están disponibles para la colección Sentinel-2 L1C desde el 27 de junio del 2015 hasta la actualidad. La frecuencia de revisita de Sentinel-2 es de entre 2 y 5 días… global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
Segmentos de CCDC basados en Landsat de Google Global (1999-2019)
Esta colección contiene resultados precalculados de la ejecución del algoritmo de detección y clasificación de cambios continuos (CCDC) en 20 años de datos de reflectancia de superficie de Landsat. CCDC es un algoritmo de búsqueda de puntos de interrupción que usa el ajuste armónico con un umbral de RMSE dinámico para detectar puntos de interrupción en datos de series temporales. El… change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
Capas de cartografía de aguas superficiales globales del JRC, versión 1.2 [obsoletas]
Este conjunto de datos contiene mapas de la ubicación y la distribución temporal de las aguas superficiales entre 1984 y 2019, y proporciona estadísticas sobre la extensión y los cambios de esas superficies de agua. Para obtener más información, consulta el artículo de revista asociado: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
Capas de cartografía de aguas superficiales mundiales del JRC, versión 1.4
Este conjunto de datos contiene mapas de la ubicación y la distribución temporal de las aguas superficiales entre 1984 y 2021, y proporciona estadísticas sobre la extensión y los cambios de esas superficies de agua. Para obtener más información, consulta el artículo de revista asociado: High-resolution mapping of global surface water and its … detección de cambios geofísico google jrc derivado de Landsat superficie -
Metadatos de agua superficial mundial del JRC, versión 1.4
Este conjunto de datos contiene mapas de la ubicación y la distribución temporal de las aguas superficiales entre 1984 y 2021, y proporciona estadísticas sobre la extensión y los cambios de esas superficies de agua. Para obtener más información, consulta el artículo de revista asociado: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
Historial mensual del agua del JRC, v1.4
Este conjunto de datos contiene mapas de la ubicación y la distribución temporal de las aguas superficiales entre 1984 y 2021, y proporciona estadísticas sobre la extensión y los cambios de esas superficies de agua. Para obtener más información, consulta el artículo de revista asociado: High-resolution mapping of global surface water and its … geofísico google historial jrc derivado de Landsat mensual -
JRC Monthly Water Recurrence, v1.4
Este conjunto de datos contiene mapas de la ubicación y la distribución temporal de las aguas superficiales entre 1984 y 2021, y proporciona estadísticas sobre la extensión y los cambios de esas superficies de agua. Para obtener más información, consulta el artículo de revista asociado: High-resolution mapping of global surface water and its … geofísico google historial jrc derivado de Landsat mensual -
Historial anual de clasificación del agua del JRC, v1.4
Este conjunto de datos contiene mapas de la ubicación y la distribución temporal de las aguas superficiales entre 1984 y 2021, y proporciona estadísticas sobre la extensión y los cambios de esas superficies de agua. Para obtener más información, consulta el artículo de revista asociado: High-resolution mapping of global surface water and its … anual geofísico google historial jrc derivado de Landsat -
Clasificación de cambios intermareales globales de Murray
El conjunto de datos de cambios intermareales globales de Murray contiene mapas globales de ecosistemas de llanuras intermareales producidos mediante una clasificación supervisada de 707.528 imágenes del archivo de Landsat. Cada píxel se clasificó como llanura de mareas, agua permanente u otro elemento en función de un conjunto de datos de entrenamiento distribuidos a nivel mundial. El… costero google intermareal derivado-de-landsat murray agua-superficial-subterránea -
Máscara de datos de cambios intermareales globales de Murray
El conjunto de datos de cambios intermareales globales de Murray contiene mapas globales de ecosistemas de llanuras intermareales producidos mediante una clasificación supervisada de 707.528 imágenes del archivo de Landsat. Cada píxel se clasificó como llanura de mareas, agua permanente u otro elemento en función de un conjunto de datos de entrenamiento distribuidos a nivel mundial. El… costero google intermareal derivado-de-landsat murray agua-superficial-subterránea -
Murray Global Intertidal Change QA Pixel Count
El conjunto de datos de cambios intermareales globales de Murray contiene mapas globales de ecosistemas de llanuras intermareales producidos mediante una clasificación supervisada de 707.528 imágenes del archivo de Landsat. Cada píxel se clasificó como llanura de mareas, agua permanente u otro elemento en función de un conjunto de datos de entrenamiento distribuidos a nivel mundial. El… costero google intermareal derivado-de-landsat murray agua-superficial-subterránea -
Imágenes multiespectrales de SPOT de 10-20 m (Brasil)
Esta colección proporciona imágenes multiespectrales sin procesar de la época del 2008 de los satélites SPOT 2, 4 y 5 sobre el territorio de Brasil. Estas misiones, operadas por el CNES, se diseñaron para proporcionar imágenes ópticas de alta resolución y de gran superficie para gestionar los recursos de la Tierra. SPOT 2 y 4 utilizaron VFC y HRVIR… brazil forest-code google multispectral satellite-imagery spot -
Imágenes de color natural pseudoespectrales de SPOT de 10-20 m, Brasil
Esta colección contiene imágenes RGB de "color pseudonatural" de aproximadamente el 2008 derivadas de las bandas multiespectrales nativas de los satélites SPOT 2, 4 y 5 de Brasil. Como los sensores de VFC y FC no incluían una banda azul nativa, este producto sintetiza una representación RGB para aproximarse a una … brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
Imágenes pancromáticas de SPOT de 5-10 m (Brasil)
Esta colección contiene las bandas pancromáticas (PAN) sin procesar de los satélites SPOT 2, 4 y 5 de Brasil de aproximadamente el 2008. El sensor pancromático proporciona la resolución espacial nativa más alta de las misiones, ya que capta la luz en un amplio espectro visible (de 0,51 a 0,73 µm en el caso de SPOT 2, de 0,61 a 0,68 µm en el de SPOT 4 y de 0,50 a 0,69 µm en el de SPOT 5). brazil forest-code google imagery satellite-imagery spot -
Imágenes de color natural pseudo-nitidez de SPOT de 5-10 m, Brasil
Esta colección proporciona imágenes de alta resolución de los satélites SPOT 2, 4 y 5 de Brasil de aproximadamente el 2008 con colores pseudonaturales y nitidez panorámica. Cuando había disponible una imagen pancromática de alta resolución correspondiente, se fusionaba con datos multiespectrales para conseguir un nivel de detalle espacial mejorado (hasta 5 m en el caso de SPOT 5 o 10 m en el de SPOT 2 y 4). brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
Satellite Embedding V1
El conjunto de datos de inserciones de satélite de Google es una colección global y lista para el análisis de inserciones geoespaciales aprendidas. Cada píxel de 10 metros de este conjunto de datos es una representación de 64 dimensiones, o "vector de inserción", que codifica las trayectorias temporales de las condiciones de la superficie en ese píxel y en sus alrededores, medidas por varios … anual global google derivado-de-landsat imágenes-de-satélite derivado-de-sentinel1 -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Este conjunto de datos cartografía el factor dominante de la pérdida de cobertura arbórea entre el 2001 y el 2022 a nivel mundial con una resolución de 1 km. Producidos por el Instituto de Recursos Mundiales (WRI) y Google DeepMind, los datos se desarrollaron mediante un modelo de red neuronal global (ResNet) entrenado con un conjunto de muestras recogidas… agricultura deforestación bosque biomasa forestal google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
Este conjunto de datos muestra el factor dominante de la pérdida de cobertura arbórea entre el 2001 y el 2023 a nivel mundial con una resolución de 1 km. Producidos por el Instituto de Recursos Mundiales (WRI) y Google DeepMind, los datos se desarrollaron mediante un modelo de red neuronal global (ResNet) entrenado con un conjunto de muestras recogidas… agricultura deforestación bosque biomasa forestal google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
Este conjunto de datos muestra el factor principal de la pérdida de cobertura arbórea a nivel mundial entre el 2001 y el 2024 con una resolución de 1 km. Producidos por el Instituto de Recursos Mundiales (WRI) y Google DeepMind, los datos se desarrollaron mediante un modelo de red neuronal global (ResNet) entrenado con un conjunto de muestras recogidas… agricultura deforestación bosque biomasa forestal google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2025 v1.3
Este conjunto de datos muestra el factor principal de la pérdida de cobertura arbórea entre el 2001 y el 2025 a nivel mundial con una resolución de 1 km. Producidos por el Instituto de Recursos Mundiales (WRI) y Google DeepMind, los datos se desarrollaron mediante un modelo de red neuronal global (ResNet) entrenado con un conjunto de muestras recogidas… agricultura deforestación bosque biomasa forestal google landandcarbon
