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Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
Cloud Score+는 중간~고해상도 광학 위성 이미지의 품질 평가 (QA) 프로세서입니다. Cloud Score+ S2_HARMONIZED 데이터 세트는 조화된 Sentinel-2 L1C 컬렉션에서 운영적으로 생성되며, Cloud Score+ 출력은 비교적 선명한 픽셀을 식별하고 구름을 효과적으로 삭제하는 데 사용할 수 있습니다. cloud google satellite-imagery sentinel2-derived -
Dynamic World V1
Dynamic World는 9개 클래스의 클래스 확률 및 라벨 정보를 포함하는 10m의 거의 실시간 (NRT) 토지 이용/토지 피복 (LULC) 데이터 세트입니다. Dynamic World 예측은 2015년 6월 27일부터 현재까지의 Sentinel-2 L1C 컬렉션에 사용할 수 있습니다. Sentinel-2의 재방문 빈도는 2~5일 사이입니다. 전 세계 google landcover landuse landuse-landcover nrt -
Google 글로벌 Landsat 기반 CCDC 세그먼트 (1999~2019)
이 컬렉션에는 20년간의 Landsat 표면 반사율 데이터에 연속 변화 감지 및 분류 (CCDC) 알고리즘을 실행하여 미리 계산된 결과가 포함되어 있습니다. CCDC는 동적 RMSE 기준점과 함께 고조파 피팅을 사용하여 시계열 데이터에서 중단점을 감지하는 중단점 찾기 알고리즘입니다. … change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.2 [지원 중단됨]
이 데이터 세트에는 1984년부터 2019년까지의 지상수의 위치 및 시간적 분포 지도가 포함되어 있으며 이러한 수면의 범위와 변화에 관한 통계를 제공합니다. 자세한 내용은 관련 저널 논문인 '전 세계의 표면수 및 그 변화에 관한 고해상도 매핑'을 참고하세요. geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.4
이 데이터 세트에는 1984년부터 2021년까지의 지상수의 위치 및 시간적 분포 지도와 이러한 수면의 범위 및 변화에 관한 통계가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 관련 저널 논문인 '전 세계의 표면수 및 그 변화에 관한 고해상도 매핑'을 참고하세요. change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface -
JRC Global Surface Water Metadata, v1.4
이 데이터 세트에는 1984년부터 2021년까지의 지상수의 위치 및 시간적 분포 지도와 이러한 수면의 범위 및 변화에 관한 통계가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 관련 저널 논문인 '전 세계의 표면수 및 그 변화에 관한 고해상도 매핑'을 참고하세요. geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC 월별 물 사용 내역, v1.4
이 데이터 세트에는 1984년부터 2021년까지의 지상수의 위치 및 시간적 분포 지도와 이러한 수면의 범위 및 변화에 관한 통계가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 관련 저널 논문인 '전 세계의 표면수 및 그 변화에 관한 고해상도 매핑'을 참고하세요. 지구물리학 google 기록 jrc landsat-derived 월간 -
JRC 월간 수질 반복, v1.4
이 데이터 세트에는 1984년부터 2021년까지의 지상수의 위치 및 시간적 분포 지도와 이러한 수면의 범위 및 변화에 관한 통계가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 관련 저널 논문인 '전 세계의 표면수 및 그 변화에 관한 고해상도 매핑'을 참고하세요. 지구물리학 google 기록 jrc landsat-derived 월간 -
JRC 연간 수질 분류 내역, v1.4
이 데이터 세트에는 1984년부터 2021년까지의 지상수의 위치 및 시간적 분포 지도와 이러한 수면의 범위 및 변화에 관한 통계가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 관련 저널 논문인 '전 세계의 표면수 및 그 변화에 관한 고해상도 매핑'을 참고하세요. 연간 지구물리학 google 기록 jrc landsat-derived -
Murray Global Intertidal Change Classification
Murray 글로벌 조간대 변화 데이터 세트에는 707,528개의 Landsat 보관처 이미지에 대한 감독 분류를 통해 생성된 전 세계 조간대 생태계 지도가 포함되어 있습니다. 각 픽셀은 전 세계에 배포된 학습 데이터 세트를 참고하여 갯벌, 영구적인 물 또는 기타로 분류되었습니다. … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
머레이 전 세계 조간대 변화 데이터 마스크
Murray 글로벌 조간대 변화 데이터 세트에는 707,528개의 Landsat 보관처 이미지에 대한 감독 분류를 통해 생성된 전 세계 조간대 생태계 지도가 포함되어 있습니다. 각 픽셀은 전 세계에 배포된 학습 데이터 세트를 참고하여 갯벌, 영구적인 물 또는 기타로 분류되었습니다. … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Murray 글로벌 조간대 변화 QA 픽셀 수
Murray 글로벌 조간대 변화 데이터 세트에는 707,528개의 Landsat 보관처 이미지에 대한 감독 분류를 통해 생성된 전 세계 조간대 생태계 지도가 포함되어 있습니다. 각 픽셀은 전 세계에 배포된 학습 데이터 세트를 참고하여 갯벌, 영구적인 물 또는 기타로 분류되었습니다. … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
위성 삽입 V1
Google 위성 임베딩 데이터 세트는 학습된 지리적 임베딩의 글로벌 컬렉션으로, 분석에 바로 사용할 수 있습니다. 이 데이터 세트의 각 10미터 픽셀은 다양한 지구 관측으로 측정된 해당 픽셀 및 주변의 표면 상태의 시간적 궤적을 인코딩하는 64차원 표현 또는 '임베딩 벡터'입니다. 연간 전 세계 Google Landsat 파생 위성 이미지 Sentinel-1 파생 -
WRI/Google DeepMind 글로벌 산림 감소 요인 2001~2022 v1.0
이 데이터 세트는 2001~2022년 전 세계에서 나무 덮개 감소의 주요 요인을 1km 해상도로 매핑합니다. World Resources Institute (WRI)와 Google DeepMind가 제작한 이 데이터는 수집된 일련의 샘플에 대해 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다. 농업 deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind 글로벌 산림 감소 요인 2001~2023 v1.1
이 데이터 세트는 2001~2023년 전 세계에서 나무 덮개 감소의 주요 요인을 1km 해상도로 매핑합니다. World Resources Institute (WRI)와 Google DeepMind가 제작한 이 데이터는 수집된 일련의 샘플에 대해 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다. 농업 deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind 글로벌 산림 감소의 원인 2001~2024 v1.2
이 데이터 세트는 2001~2024년 전 세계에서 나무 덮개 감소의 주요 요인을 1km 해상도로 매핑합니다. World Resources Institute (WRI)와 Google DeepMind가 제작한 이 데이터는 수집된 일련의 샘플에 대해 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다. 농업 deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
