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Conjunto de dados de imagens da floresta do Brasil de 2008: mapa base analítico
Este conjunto de dados oferece um mapa base multiespetral (verde, vermelho e infravermelho próximo) do Brasil com uma resolução de até 10 metros, captado principalmente em 2008, para apoiar a implementação do Código Florestal do Brasil. O mosaico é sintetizado a partir de dados de satélite SPOT 2, 4 e 5. Serve como um mapa base de imagens visuais de alta resolução … brazil forest-code google imagery multispectral satellite-imagery -
Conjunto de dados de imagens da floresta do Brasil de 2008: mapa base visual
Este conjunto de dados fornece um mapa base de imagens visuais do Brasil com uma resolução de até 5 metros, captado principalmente em 2008, para apoiar a implementação do Código Florestal do Brasil. O mosaico é sintetizado a partir de dados de satélite SPOT 2, 4 e 5. É uma alternativa de alta resolução a … brazil deforestation forest-code google rgb satellite-imagery -
Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
O Cloud Score+ é um processador de avaliação de qualidade (QA) para imagens de satélite óticas de resolução média a alta. O conjunto de dados Cloud Score+ S2_HARMONIZED está a ser produzido operacionalmente a partir da recolha harmonizada Sentinel-2 L1C, e as saídas do Cloud Score+ podem ser usadas para identificar píxeis relativamente claros e remover eficazmente nuvens… nuvem google satellite-imagery sentinel2-derived -
Dynamic World V1
O Dynamic World é um conjunto de dados de utilização/cobertura do solo (LULC) de 10 m quase em tempo real (NRT) que inclui probabilidades de classes e informações de etiquetas para nove classes. As previsões do Dynamic World estão disponíveis para a coleção Sentinel-2 L1C de 27/06/2015 até ao presente. A frequência de revisita do Sentinel-2 é entre 2 e 5 dias… global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
Segmentos CCDC baseados no Landsat global da Google (1999-2019)
Esta coleção contém resultados pré-calculados da execução do algoritmo de deteção e classificação de alterações contínuas (CCDC) em 20 anos de dados de refletância de superfície do Landsat. O CCDC é um algoritmo de deteção de pontos de rutura que usa o ajuste harmónico com um limite de RMSE dinâmico para detetar pontos de rutura em dados de intervalos temporais. O … change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
Camadas de mapeamento de água da superfície global do JRC, v1.2 [descontinuado]
Este conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal da água da superfície de 1984 a 2019 e fornece estatísticas sobre a extensão e a alteração dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.4
Este conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal da água da superfície de 1984 a 2021 e fornece estatísticas sobre a extensão e a alteração dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface -
Metadados de água da superfície global do JRC, v1.4
Este conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal da água da superfície de 1984 a 2021 e fornece estatísticas sobre a extensão e a alteração dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Monthly Water History, v1.4
Este conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal da água da superfície de 1984 a 2021 e fornece estatísticas sobre a extensão e a alteração dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC Monthly Water Recurrence, v1.4
Este conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal da água da superfície de 1984 a 2021 e fornece estatísticas sobre a extensão e a alteração dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
Histórico anual de classificação de água do JRC, v1.4
Este conjunto de dados contém mapas da localização e da distribuição temporal da água da superfície de 1984 a 2021 e fornece estatísticas sobre a extensão e a alteração dessas superfícies de água. Para mais informações, consulte o artigo de revista associado: High-resolution mapping of global surface water and its … anual geofísico google histórico jrc landsat-derived -
Murray Global Intertidal Change Classification
O conjunto de dados de alterações intertidais globais de Murray contém mapas globais de ecossistemas de planícies de maré produzidos através de uma classificação supervisionada de 707 528 imagens do arquivo Landsat. Cada píxel foi classificado como zona intertidal, água permanente ou outro, com referência a um conjunto de dados de preparação distribuídos globalmente. O … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Máscara de dados de alterações da zona entre marés global de Murray
O conjunto de dados de alterações intertidais globais de Murray contém mapas globais de ecossistemas de planícies de maré produzidos através de uma classificação supervisionada de 707 528 imagens do arquivo Landsat. Cada píxel foi classificado como zona intertidal, água permanente ou outro, com referência a um conjunto de dados de preparação distribuídos globalmente. O … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Murray Global Intertidal Change QA Pixel Count
O conjunto de dados de alterações intertidais globais de Murray contém mapas globais de ecossistemas de planícies de maré produzidos através de uma classificação supervisionada de 707 528 imagens do arquivo Landsat. Cada píxel foi classificado como zona intertidal, água permanente ou outro, com referência a um conjunto de dados de preparação distribuídos globalmente. O … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Imagens multiespectrais SPOT de 10 a 20 m, Brasil
Esta coleção fornece imagens multiespectrais não processadas da era de 2008 dos satélites SPOT 2, 4 e 5 sobre o Brasil. Estas missões, operadas pelo CNES, foram concebidas para fornecer imagens óticas de alta resolução e de grande área para a gestão dos recursos da Terra. O SPOT 2 e 4 usaram VFC e HRVIR… brazil forest-code google multispectral satellite-imagery spot -
Imagens multiespectrais SPOT de cores pseudonaturais de 10 a 20 m, Brasil
Esta coleção contém imagens RGB de "pseudo cores naturais" da era de 2008 derivadas das bandas multiespetrais nativas do SPOT 2, 4 e 5 para o Brasil. Uma vez que os sensores de HRV e HRG não incluíam uma banda azul nativa, este produto sintetiza uma representação RGB para se aproximar de uma … brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
Imagens pancromáticas SPOT 5-10 m, Brasil
Esta coleção contém as bandas pancromáticas (PAN) não processadas dos satélites SPOT 2, 4 e 5 do Brasil por volta de 2008. O sensor pancromático oferece a resolução espacial nativa mais elevada das missões, captando luz num amplo espetro visível (0,51 a 0,73 µm para o SPOT 2, 0,61 a 0,68 … brazil forest-code google imagery satellite-imagery spot -
Imagens SPOT Pansharpened Pseudo Natural Color 5-10m, Brasil
Esta coleção fornece imagens de satélite SPOT 2, 4 e 5 de alta resolução com cores pseudonaturais e unidas por fusão de bandas pancromáticas do Brasil de cerca de 2008. Quando estava disponível uma imagem pancromática de alta resolução correspondente, esta era fundida com dados multiespectrais para alcançar um detalhe espacial melhorado (até 5 m para o SPOT 5 ou 10 m… brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
Incorporação de satélite V1
O conjunto de dados de incorporação de satélites da Google é uma coleção global pronta para análise de incorporações geoespaciais aprendidas. Cada píxel de 10 metros neste conjunto de dados é uma representação de 64 dimensões, ou "vetor de incorporação", que codifica as trajetórias temporais das condições da superfície nesse píxel e à volta do mesmo, conforme medido por várias … anual global google landsat-derived satellite-imagery sentinel1-derived -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Este conjunto de dados mapeia o principal fator dominante da perda de cobertura arbórea de 2001 a 2022 a nível global com uma resolução de 1 km. Produzidos pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Google DeepMind, os dados foram desenvolvidos através de um modelo de rede neural global (ResNet) preparado num conjunto de amostras recolhidas … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
Este conjunto de dados mapeia o principal fator da perda de cobertura arbórea de 2001 a 2023 a nível global com uma resolução de 1 km. Produzidos pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Google DeepMind, os dados foram desenvolvidos através de um modelo de rede neural global (ResNet) preparado num conjunto de amostras recolhidas … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
Este conjunto de dados mapeia o principal fator dominante da perda de cobertura arbórea de 2001 a 2024 a nível global com uma resolução de 1 km. Produzidos pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Google DeepMind, os dados foram desenvolvidos através de um modelo de rede neural global (ResNet) preparado num conjunto de amostras recolhidas … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2025 v1.3
Este conjunto de dados mapeia o principal fator de perda de cobertura arbórea de 2001 a 2025 a nível global com uma resolução de 1 km. Produzidos pelo World Resources Institute (WRI) e pelo Google DeepMind, os dados foram desenvolvidos através de um modelo de rede neural global (ResNet) com base num conjunto de amostras recolhidas … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
