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Globale Karte des EC JRC für die Waldbedeckung 2020, V3
Die globale Karte der Waldbedeckung bietet eine räumlich explizite Darstellung der An- und Abwesenheit von Wald für das Jahr 2020 mit einer räumlichen Auflösung von 10 m. Das Jahr 2020 entspricht dem Stichtag der Verordnung der Europäischen Union „über die Bereitstellung auf dem Markt … eudr forest forest-biomass jrc -
EUCROPMAP
Europäische Karten mit Informationen zu Nutzpflanzen basierend auf Sentinel-1- und LUCAS Copernicus-In-situ-Beobachtungen von 2018 für 2018 sowie einer Kombination aus Sentinel-1-, Sentinel-2- und Hilfsdaten mit LUCAS Copernicus-Beobachtungen von 2022 für 2022. Dieses Dataset basiert auf der einzigartigen LUCAS 2018-Copernicus-In-situ-Erhebung und ist das erste … agriculture crop eu jrc lucas sentinel1-derived -
GHSL: Degree of Urbanization 1975-2030 V2-0 (P2023A)
Dieses Raster-Dataset stellt eine globale, multitemporale Klassifizierung von ländlichen und städtischen Gebieten dar, bei der die von der UN Statistical Commission empfohlene Methode „Degree of Urbanisation“ (Urbanisierungsgrad) der Stufe I angewendet wird. Sie basiert auf globalen gerasterten Bevölkerungs- und bebauten Flächendaten, die vom GHSL-Projekt für die Epochen 1975–2030 in 5-Jahres-Intervallen generiert wurden. Der Abschluss … ghsl jrc population sdg settlement -
GHSL: Global building height 2018 (P2023A)
Dieser räumliche Rasterdatensatz zeigt die globale Verteilung der Gebäudehöhen mit einer Auflösung von 100 m für das Jahr 2018. Die Eingabedaten, die zur Vorhersage von Gebäudehöhen verwendet werden, sind das ALOS Global Digital Surface Model (30 m), die NASA Shuttle Radar Topographic Mission … alos building built built-environment builtup copernicus -
GHSL: Global building volume 1975-2030 (P2023A)
Dieses Raster-Dataset zeigt die globale Verteilung des Bauvolumens, ausgedrückt in Kubikmetern pro 100‑m-Rasterzelle. Im Datensatz wird das Gesamtvolumen von Gebäuden und das Gebäudevolumen gemessen, das Rasterzellen mit überwiegend nicht wohnlichen (NRES) Nutzungen zugeordnet ist. Die Schätzungen basieren auf dem aufgebauten … alos building built-environment copernicus dem ghsl -
GHSL: Global built-up surface 10m (P2023A)
Dieser Rasterdatensatz zeigt die Verteilung der bebauten Flächen, ausgedrückt in Quadratmetern pro 10‑m-Gitterzelle, für 2018, wie sie aus den S2-Bilddaten beobachtet wurde. Die Datasets enthalten Informationen zu: a) der gesamten bebauten Fläche und b) der bebauten Fläche, die den Rasterzellen von … zugewiesen ist. built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: Global built-up surface 1975-2030 (P2023A)
Dieser Rasterdatensatz zeigt die Verteilung von bebauten Flächen, ausgedrückt in Quadratmetern pro 100‑m-Gitterzelle. Das Dataset umfasst: a) die gesamte bebaute Fläche und b) die bebaute Fläche, die Rasterzellen mit überwiegend nicht wohnwirtschaftlicher Nutzung (NRES) zugeordnet ist. Die Daten werden räumlich und zeitlich interpoliert oder … built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: Globale Bevölkerungsdaten 1975–2030 (P2023A)
Dieser Rasterdatensatz stellt die räumliche Verteilung der Wohnbevölkerung dar, ausgedrückt als absolute Anzahl der Einwohner der Zelle. Schätzungen der Wohnbevölkerung zwischen 1975 und 2020 in 5-Jahres-Intervallen und Prognosen für 2025 und 2030, die aus CIESIN GPWv4.11 abgeleitet wurden, wurden aus Volkszählungs- oder … ghsl jrc population sdg -
GHSL: Globale Siedlungsmerkmale (10 m) 2018 (P2023A)
Dieses räumliche Raster-Dataset grenzt menschliche Siedlungen mit einer Auflösung von 10 m ab und beschreibt ihre inneren Merkmale in Bezug auf die funktionalen und höhenbezogenen Komponenten der bebauten Umwelt. Weitere Informationen zu den GHSL-Datenprodukten finden Sie im Bericht „GHSL Data Package 2023“ … building built builtup copernicus ghsl height> -
Globale Karte der Waldtypen 2020
Die globale Karte der Waldtypen bietet eine räumlich explizite Darstellung von Primärwald, natürlich regenerierendem Wald und angepflanztem Wald (einschließlich Plantagenwald) für das Jahr 2020 mit einer räumlichen Auflösung von 10 m. Die Basisebene für die Kartierung dieser Waldtypen ist die Ausdehnung der Waldbedeckung … eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.2 [deprecated]
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 Fachartikel: 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
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 Fachartikel: 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 Fachartikel: 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 Fachartikel: 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 Fachartikel: 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 Fachartikel: High-resolution mapping of global surface water and its … annual geophysical google history jrc landsat-derived -
LUCAS Copernicus (Polygone mit Attributen, 2018) V1
Die Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS) in der Europäischen Union (EU) wurde eingerichtet, um statistische Informationen bereitzustellen. Es handelt sich um eine dreijährige Datenerhebung vor Ort zu Landbedeckung und Landnutzung, die sich über das gesamte Gebiet der EU erstreckt. LUCAS erhebt Informationen zur Bodenbedeckung und … copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS Harmonized (Theoretischer Standort, 2006–2018) V1
Die Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS) in der Europäischen Union (EU) wurde eingerichtet, um statistische Informationen bereitzustellen. Es handelt sich um eine dreijährige Datenerhebung vor Ort zu Landbedeckung und Landnutzung, die sich über das gesamte Gebiet der EU erstreckt. LUCAS erhebt Informationen zur Bodenbedeckung und … eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
LUCAS THLOC (Punkte mit Attributen, 2022) V1
Die Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS) in der Europäischen Union (EU) wurde eingerichtet, um statistische Informationen bereitzustellen. Es handelt sich um eine dreijährige Datenerhebung vor Ort zu Landbedeckung und Landnutzung, die sich über das gesamte Gebiet der EU erstreckt. LUCAS erhebt Informationen zur Bodenbedeckung und … eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas
Datasets tagged jrc in Earth Engine
[null,null,[],[],["The content describes various geospatial datasets from the JRC and other sources. These include: European crop type maps for 2018 and 2022, global forest cover and type maps for 2020, detailed characteristics of human settlements, building heights, built-up surfaces, building volume, and population distributions from 1975-2030. Datasets also include global surface water mapping from 1984-2021 and land use/cover data for the EU. Additionally, there are global accessibility maps focusing on cities and healthcare, and a global friction surface.\n"]]