Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2022 v1.0
Этот набор данных отображает доминирующий фактор потери лесного покрова с 2001 по 2022 год в глобальном масштабе с разрешением 1 км. Данные, созданные Институтом мировых ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе образцов, собранных …
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2023 v1.1
Этот набор данных отображает доминирующий фактор потери лесного покрова с 2001 по 2023 год в глобальном масштабе с разрешением 1 км. Данные, созданные Институтом мировых ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе образцов, собранных …
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2024 v1.2
Этот набор данных отображает доминирующий фактор потери лесного покрова с 2001 по 2024 год в глобальном масштабе с разрешением 1 км. Данные, созданные Институтом мировых ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной модели нейронной сети (ResNet), обученной на наборе образцов, собранных …
[null,null,[],[],[],null,["# Datasets tagged landandcarbon in Earth Engine\n\n-\n\n |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0](/earth-engine/datasets/catalog/projects_landandcarbon_assets_wri_gdm_drivers_forest_loss_1km_v1_2001_2022) |\n | This dataset maps the dominant driver of tree cover loss from 2001-2022 globally at 1 km resolution. Produced by the World Resources Institute (WRI) and Google DeepMind, the data were developed using a global neural network model (ResNet) trained on a set of samples collected ... |\n | [agriculture](/earth-engine/datasets/tags/agriculture) [deforestation](/earth-engine/datasets/tags/deforestation) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) [google](/earth-engine/datasets/tags/google) [landandcarbon](/earth-engine/datasets/tags/landandcarbon) |\n\n-\n\n |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1](/earth-engine/datasets/catalog/projects_landandcarbon_assets_wri_gdm_drivers_forest_loss_1km_v1_1_2001_2023) |\n | This dataset maps the dominant driver of tree cover loss from 2001-2023 globally at 1 km resolution. Produced by the World Resources Institute (WRI) and Google DeepMind, the data were developed using a global neural network model (ResNet) trained on a set of samples collected ... |\n | [agriculture](/earth-engine/datasets/tags/agriculture) [deforestation](/earth-engine/datasets/tags/deforestation) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) [google](/earth-engine/datasets/tags/google) [landandcarbon](/earth-engine/datasets/tags/landandcarbon) |\n\n-\n\n |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2](/earth-engine/datasets/catalog/projects_landandcarbon_assets_wri_gdm_drivers_forest_loss_1km_v1_2_2001_2024) |\n | This dataset maps the dominant driver of tree cover loss from 2001-2024 globally at 1 km resolution. Produced by the World Resources Institute (WRI) and Google DeepMind, the data were developed using a global neural network model (ResNet) trained on a set of samples collected ... |\n | [agriculture](/earth-engine/datasets/tags/agriculture) [deforestation](/earth-engine/datasets/tags/deforestation) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) [google](/earth-engine/datasets/tags/google) [landandcarbon](/earth-engine/datasets/tags/landandcarbon) |"]]
