-
2008 Brezilya Orman Görüntüleri Veri Kümesi: Analitik Temel Harita
Bu veri kümesi, Brezilya Orman Yasası'nın uygulanmasını desteklemek için Brezilya'nın çoğunlukla 2008'de çekilmiş, 10 metreye kadar çözünürlüklü çoklu spektral (yeşil, kırmızı ve yakın kızılötesi) temel haritasını sağlar. Mozaik, SPOT 2, 4 ve 5 uydu verilerinden sentezlenir. Daha yüksek çözünürlüklü … brazil forest-code google imagery multispectral satellite-imagery -
2008 Brezilya Orman Görüntüleri Veri Kümesi: Görsel Temel Harita
Bu veri kümesi, Brezilya Orman Yasası'nın uygulanmasını desteklemek için Brezilya'nın, çoğunlukla 2008'de çekilmiş, 5 metreye kadar çözünürlüğe sahip görsel görüntülerine ait temel haritayı sağlar. Mozaik, SPOT 2, 4 ve 5 uydu verilerinden sentezlenmiştir. … için yüksek çözünürlüklü bir alternatif olarak kullanılabilir. brazil deforestation forest-code google rgb satellite-imagery -
Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
Cloud Score+, orta ila yüksek çözünürlüklü optik uydu görüntüleri için bir kalite değerlendirme (QA) işlemcisidir. Cloud Score+ S2_HARMONIZED veri kümesi, uyumlu hale getirilmiş Sentinel-2 L1C koleksiyonundan operasyonel olarak üretilir. Cloud Score+ çıkışları, nispeten net pikselleri belirlemek ve bulutları etkili bir şekilde kaldırmak için kullanılabilir. cloud google satellite-imagery sentinel2-derived -
Dynamic World V1
Dynamic World, dokuz sınıf için sınıf olasılıklarını ve etiket bilgilerini içeren, 10 metre çözünürlüklü, Neredeyse gerçek zamanlı (NRT) bir arazi kullanımı/arazi kapsamı (LULC) veri kümesidir. Dynamic World tahminleri, 27.06.2015'ten günümüze kadar Sentinel-2 L1C koleksiyonu için kullanılabilir. Sentinel-2'nin yeniden ziyaret sıklığı 2-5 gün arasındadır… global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
Earth Timelapse v0
Earth Timelapse veri kümesi, 1984'ten 2022'ye kadar gezegenin değişimini gösteren 40 yıllık görsel kayıt sunar. NASA/USGS Landsat görevleri (Landsat 4, 5, 7, 8 ve 9) ile ESA'nın Copernicus Sentinel-2 uydu grubu tarafından elde edilen petabaytlarca uzay gözleminin Google tarafından sentezlenmesiyle oluşturulan veri kümesi… copernicus global google landsat-derived publisher-dataset satellite-imagery -
GEM-15: Neredeyse Küresel Yüzey ve Arazi Yüksekliği Modelleri (15 m) (Deneysel)
Google'ın 15 m çözünürlükteki Küresele Yakın Rakım Modelleri (GEM-15), alt metre optik stereo uydu görüntülerinden türetilen 15 m ızgara aralığına sahip, küresele yakın deneysel (inceleme aşamasında) bir rakım veri kümesidir. Veri kümesi, 2024'e kadar elde edilen optik stereo görüntülerden (çoğunlukla 2022-2024 30 cm Pléiades Neo görüntüleri, … climate-and-sustainability dem elevation elevation-topography google height -
Google Global Landsat Tabanlı CCDC Segmentleri (1999-2019)
Bu koleksiyon, 20 yıllık Landsat yüzey yansıtma verileri üzerinde Sürekli Değişiklik Algılama ve Sınıflandırma (CCDC) algoritmasının çalıştırılmasıyla elde edilen önceden hesaplanmış sonuçları içerir. CCDC, zaman serisi verilerindeki kesme noktalarını algılamak için dinamik bir RMSE eşiğiyle harmonik uyumlaştırma kullanan bir kesme noktası bulma algoritmasıdır. … change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.2 [destek sonlandırıldı]
Bu veri kümesi, 1984-2019 yılları arasındaki yüzey suyunun konum ve zamana göre dağılımını gösteren haritalar içerir. Ayrıca bu su yüzeylerinin kapsamı ve değişimiyle ilgili istatistikler sunar. Daha fazla bilgi için ilgili dergi makalesine bakın: High-resolution mapping of global surface water and its … jeofizik google jrc landsat-derived yüzey yüzey-yer-altı-suyu -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.4
Bu veri kümesi, yüzey suyunun 1984-2021 yılları arasındaki konum ve zamana göre dağılımını gösteren haritalar içerir. Ayrıca bu su yüzeylerinin kapsamı ve değişimiyle ilgili istatistikler sunar. Daha fazla bilgi için ilgili dergi makalesine bakın: High-resolution mapping of global surface water and its … change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface -
JRC Global Surface Water Metadata, v1.4
Bu veri kümesi, yüzey suyunun 1984-2021 yılları arasındaki konum ve zamana göre dağılımını gösteren haritalar içerir. Ayrıca bu su yüzeylerinin kapsamı ve değişimiyle ilgili istatistikler sunar. Daha fazla bilgi için ilgili dergi makalesine bakın: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Aylık Su Geçmişi, v1.4
Bu veri kümesi, yüzey suyunun 1984-2021 yılları arasındaki konum ve zamana göre dağılımını gösteren haritalar içerir. Ayrıca bu su yüzeylerinin kapsamı ve değişimiyle ilgili istatistikler sunar. Daha fazla bilgi için ilgili dergi makalesine bakın: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC Monthly Water Recurrence, v1.4
Bu veri kümesi, yüzey suyunun 1984-2021 yılları arasındaki konum ve zamana göre dağılımını gösteren haritalar içerir. Ayrıca bu su yüzeylerinin kapsamı ve değişimiyle ilgili istatistikler sunar. Daha fazla bilgi için ilgili dergi makalesine bakın: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC Yıllık Su Sınıflandırması Geçmişi, v1.4
Bu veri kümesi, yüzey suyunun 1984-2021 yılları arasındaki konum ve zamana göre dağılımını gösteren haritalar içerir. Ayrıca bu su yüzeylerinin kapsamı ve değişimiyle ilgili istatistikler sunar. Daha fazla bilgi için ilgili dergi makalesine bakın: High-resolution mapping of global surface water and its … annual geophysical google history jrc landsat-derived -
Murray Global Intertidal Change Classification
Murray Global Intertidal Change Veri Kümesi,707.528 Landsat Arşivi görüntüsünün gözetimli sınıflandırmasıyla oluşturulan gelgit düzlüğü ekosistemlerinin küresel haritalarını içerir. Her piksel, küresel olarak dağıtılmış bir eğitim verileri kümesi referans alınarak gelgit düzlüğü, kalıcı su veya diğer olarak sınıflandırıldı. … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Murray Global Intertidal Change Data Mask
Murray Global Intertidal Change Dataset,707.528 Landsat Arşivi görüntüsünün denetimli sınıflandırmasıyla oluşturulan gelgit düzlüğü ekosistemlerinin küresel haritalarını içerir. Her piksel, dünya genelinde dağıtılmış bir eğitim verisi kümesine göre gelgit düzlüğü, kalıcı su veya diğer olarak sınıflandırıldı. … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Murray Global Intertidal Change QA Pixel Count
Murray Global Intertidal Change Dataset, 707.528 Landsat Arşivi görüntüsünün denetimli sınıflandırılmasıyla üretilen, gelgit düzlüğü ekosistemlerinin küresel haritalarını içerir. Her piksel, küresel olarak dağıtılmış bir eğitim verileri kümesi referans alınarak gelgit düzlüğü, kalıcı su veya diğer olarak sınıflandırıldı. … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
SPOT Çok Bantlı Görüntüleri 10-20 m, Brezilya
Bu koleksiyon, Brezilya'da SPOT 2, 4 ve 5 uydularından alınan 2008 dönemine ait ham çok bantlı görüntüleri sağlar. CNES tarafından yürütülen bu görevler, Dünya'nın kaynaklarını yönetmek için yüksek çözünürlüklü, geniş alanlı optik görüntüler sağlamak üzere tasarlanmıştır. SPOT 2 ve 4, HRV ve HRVIR'yi kullandı… brazil forest-code google multispectral satellite-imagery spot -
SPOT Çok Bantlı Sahte Doğal Renkli Görüntüler 10-20 m, Brezilya
Bu koleksiyonda, Brezilya için SPOT 2, 4 ve 5'in doğal çok spektralli bantlarından elde edilen 2008 dönemine ait "sözde doğal renkli" RGB görüntüleri yer almaktadır. HRV ve HRG sensörleri yerel bir mavi bant içermediğinden bu ürün, yaklaşık bir … elde etmek için bir RGB temsili sentezler. brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
SPOT Pankromatik Görüntüler 5-10 m, Brezilya
Bu koleksiyon, 2008 yılı civarında Brezilya için SPOT 2, 4 ve 5 uydularından alınan ham pankromatik (PAN) bantları içerir. Pankromatik sensör, görevlerin en yüksek doğal uzamsal çözünürlüğünü sağlayarak geniş bir görünür spektrumda (SPOT 2 için 0,51-0,73 µm, 0,61-0,68 …) ışığı yakalar. brazil forest-code google imagery satellite-imagery spot -
SPOT Pansharpened Pseudo Natural Color Imagery 5-10m, Brezilya
Bu koleksiyon, yaklaşık 2008 yılına ait Brezilya'nın yüksek çözünürlüklü, pansharpened, yarı doğal renkli SPOT görüntüleri uyduları 2, 4 ve 5'i sağlar. Karşılık gelen yüksek çözünürlüklü pankromatik görüntülerin mevcut olduğu durumlarda, gelişmiş uzamsal ayrıntı elde etmek için çok spektralli verilerle birleştirildi (SPOT 5 için 5 m'ye veya 10 m'ye kadar … brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
Uydu Yerleştirme V1
Google Satellite Embedding veri kümesi, öğrenilmiş coğrafi yerleştirmelerden oluşan, analize hazır küresel bir koleksiyondur. Bu veri kümesindeki her 10 metrelik piksel, çeşitli Dünya gözlem araçlarıyla ölçülen, yüzey koşullarının o pikselde ve çevresinde zaman içindeki değişimlerini kodlayan 64 boyutlu bir gösterim veya "gömme vektörü"dür. annual global google landsat-derived satellite-imagery sentinel1-derived -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Bu veri kümesi, 2001-2022 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini gösterir. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir. tarım ormansızlaştırma orman orman biyokütlesi google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
Bu veri kümesi, 2001-2023 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini gösterir. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir. tarım ormansızlaştırma orman orman biyokütlesi google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
Bu veri kümesi, 2001-2024 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının baskın etkenini haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir. agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2025 v1.3
Bu veri kümesi, 2001-2025 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının ana nedenini haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir. tarım ormansızlaştırma orman orman biyokütlesi google landandcarbon
