Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
CSP gHM: Глобальная модификация человека
Глобальный набор данных об изменениях, внесённых человеком (gHM), предоставляет кумулятивную оценку антропогенного воздействия на земную поверхность с разрешением 1 квадратный километр. Значения gHM варьируются от 0,0 до 1,0 и рассчитываются путём оценки доли изменённой площади заданного участка (пикселя), предполагаемой интенсивности…
Начиная с 2009 года, Группа наблюдения за Землей Отделения науки и технологий (STB) Министерства сельского хозяйства и агропродовольствия Канады (AAFC) начала процесс создания ежегодных цифровых карт сельскохозяйственных культур. В 2009 и 2010 годах, уделяя особое внимание прериям, была применена методология, основанная на дереве решений (DT).
Инвентаризация земельного покрова (CLC) CORINE (координация информации об окружающей среде) была инициирована в 1985 году для стандартизации сбора данных о земельных ресурсах в Европе для поддержки разработки экологической политики. Проект координируется Европейским агентством по окружающей среде (ЕАОС) в рамках программы ЕС…
Глобальная земельная служба программы «Коперник» (CGLS) определена как компонент Земельной службы для управления многоцелевым сервисным компонентом, предоставляющим серию биогеофизических продуктов о состоянии и эволюции поверхности суши в глобальном масштабе. Динамическая карта земельного покрова доступна на…
Карта земельного покрова Кот-д'Ивуара BNETD 2020 была подготовлена правительством Кот-д'Ивуара через национальное учреждение – Центр географической информации и цифровых технологий Национального бюро исследований, технологий и развития (BNETD-CIGN) – при технической и финансовой поддержке Европейского союза. Методология…
Этот набор данных представляет собой карту террас Китая с разрешением 30 м, созданную в 2018 году. Он был разработан с помощью контролируемой пиксельной классификации с использованием данных из разных источников и в разные временные периоды на платформе Google Earth Engine. Общая точность и коэффициент каппа достигли 94% и 0,72 соответственно. Это первое…
Dynamic World — это 10-минутный набор данных о землепользовании и земельном покрове (LULC), работающий в режиме, близком к реальному времени (NRT), который включает вероятности классов и информацию о маркировке для девяти классов. Прогнозы Dynamic World доступны для коллекции Sentinel-2 L1C с 27 июня 2015 г. по настоящее время. Периодичность обновления Sentinel-2 составляет от 2 до 5 дней…
Пакет продуктов WorldCereal 10 м 2021 Европейского космического агентства (ESA) включает в себя карты годовых и сезонных урожаев в глобальном масштабе и соответствующие показатели достоверности. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Подробнее о содержании этих продуктов и методологии, использованной для…
Пакет продуктов WorldCereal Active Cropland 10 м 2021 Европейского космического агентства (ESA) содержит глобальные сезонные маркеры активных пахотных земель. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Активные пахотные земли показывают, был ли пиксель, идентифицированный как временные культуры, активно…
Продукт WorldCover 10m 2020 Европейского космического агентства (ESA) представляет собой глобальную карту растительного покрова на 2020 год с разрешением 10 м, основанную на данных Sentinel-1 и Sentinel-2. Продукт WorldCover содержит 11 классов растительного покрова и был создан в рамках…
Продукт WorldCover 10m 2021 Европейского космического агентства (ESA) представляет собой глобальную карту растительного покрова на 2021 год с разрешением 10 м, основанную на данных Sentinel-1 и Sentinel-2. Продукт WorldCover содержит 11 классов растительного покрова и был создан в рамках…
FireCCI51: пиксельный продукт выгоревшей области MODIS Fire_cci, версия 5.1
Пиксельный продукт MODIS Fire_cci Burned Area версии 5.1 (FireCCI51) — это ежемесячный глобальный набор данных с пространственным разрешением ~250 м, содержащий информацию о площади пожаров, а также вспомогательные данные. Он основан на отражательной способности поверхности в ближнем инфракрасном (NIR) диапазоне, полученной с помощью бортового прибора MODIS…
GFSAD1000: Маска посевных площадей (1 км) для многоцелевого исследования, данные анализа глобальной продовольственной поддержки
GFSAD — это финансируемый NASA проект по предоставлению высокоточных глобальных данных о сельскохозяйственных угодьях и их водопользовании, способствующих обеспечению глобальной продовольственной безопасности в XXI веке. GFSAD формируется на основе данных многосенсорного дистанционного зондирования (например, Landsat, MODIS, AVHRR), вторичных данных и данных полевых наблюдений…
Этот набор растровых данных отображает распределение площади застроенных территорий, выраженное в квадратных метрах на 10-метровую ячейку сетки, за 2018 год, согласно данным снимка S2. Наборы данных измеряют: а) общую площадь застроенных территорий и б) площадь застроенных территорий, распределенную по ячейкам сетки…
GHSL: Глобальная застроенная площадь 1975-2030 (P2023A)
Этот набор растровых данных отображает распределение площади застроенных территорий, выраженное в квадратных метрах на 100-метровую ячейку сетки. Набор данных измеряет: а) общую площадь застроенных территорий и б) площадь застроенных территорий, относящихся к ячейкам сетки с преобладающим нежилым использованием (NRES). Данные интерполируются пространственно-временно или…
GHSL: Глобальные характеристики осадконакопления (10 м) 2018 (P2023A)
Этот набор пространственных растровых данных отображает контуры населённых пунктов с разрешением 10 м и описывает их внутренние характеристики с точки зрения функциональных и высотных компонентов застроенной среды. Более подробную информацию о продуктах данных GHSL можно найти в отчёте GHSL Data Package 2023…
GLIMS 2023: Глобальные измерения наземного льда из космоса
Глобальные измерения наземного льда из космоса (GLIMS) — это международная инициатива, цель которой — регулярное обследование примерно 200 000 ледников мира. Проект направлен на создание глобальной всеобъемлющей инвентаризации наземного льда, включая измерения площади ледников, их геометрии, скорости движения по поверхности и снеговой линии…
GLIMS Current: Глобальные измерения наземного льда из космоса
Глобальные измерения наземного льда из космоса (GLIMS) — это международная инициатива, цель которой — регулярное обследование примерно 200 000 ледников мира. Проект направлен на создание глобальной всеобъемлющей инвентаризации наземного льда, включая измерения площади ледников, их геометрии, скорости движения по поверхности и снеговой линии…
Ежегодный доминирующий класс пастбищ GPW, версия 1
Этот набор данных содержит глобальные ежегодные карты доминантных классов лугов (культивируемых и естественных/полуестественных) с 2000 по 2022 год с пространственным разрешением 30 м. Карта, составленная в рамках инициативы Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, включает в себя все типы земельного покрова, занимающие не менее 30%…
Ежегодные вероятности появления возделываемых пастбищ, GPW, версия 1
Этот набор данных содержит глобальные ежегодные карты вероятности распространения возделываемых пастбищ с 2000 по 2022 год с пространственным разрешением 30 м. Карта, составленная в рамках инициативы Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, включает в себя любой тип земельного покрова, содержащий не менее 30% сухих или…
Ежегодная вероятность появления естественных/полуестественных пастбищ (GPW, версия 1)
Этот набор данных содержит глобальные ежегодные карты вероятности естественных/полуестественных пастбищ с 2000 по 2022 год с пространственным разрешением 30 м. Карта, составленная в рамках инициативы Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, включает в себя любой тип земельного покрова, содержащий не менее 30% сухих или…
Годовая некалиброванная валовая первичная продуктивность (uGPP) GPW, версия 1
Этот набор данных содержит глобальные некалиброванные данные о валовой первичной продуктивности на основе данных ЭО с 2000 года с пространственным разрешением 30 м. Текущий набор данных, созданный в рамках инициативы Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, содержит значения валовой первичной продуктивности (ВПП) по всему миру с пространственным разрешением 30 м с 2000 года. Значения ВПП…
GlobCover 2009 — это глобальная карта растительного покрова, основанная на данных спектрометра среднего разрешения (MERIS) уровня 1B компании ENVISAT, полученных в режиме полного разрешения с пространственным разрешением приблизительно 300 метров.
Глобальная 3-классовая карта лесных/нелесных территорий PALSAR-2/PALSAR
Более новую версию этого набора данных с 4 классами за 2017–2020 годы можно найти в JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4. Глобальная карта лесов/нелесов (FNF) создается путем классификации изображения SAR (коэффициента обратного рассеяния) в глобальной мозаике PALSAR-2/PALSAR SAR с разрешением 25 м таким образом, чтобы пиксели с сильным и слабым обратным рассеянием…
Глобальная 4-классовая карта лесных/нелесных территорий PALSAR-2/PALSAR
Глобальная карта лесных/нелесных территорий (FNF) формируется путём классификации изображения SAR (коэффициента обратного рассеяния) в глобальной мозаике PALSAR-2/PALSAR SAR с разрешением 25 м таким образом, что пикселы с сильным и слабым обратным рассеянием обозначаются как «лес» и «нелес» соответственно. Здесь «лес» определяется как естественный лес с…
Глобальная карта местных климатических зон, последняя версия
С момента своего появления в 2012 году локальные климатические зоны (LCZ) стали новым стандартом для характеристики городских ландшафтов, предлагая комплексный подход к классификации, учитывающий микромасштабный ландшафтный покров и связанные с ним физические свойства. Эта глобальная карта локальных климатических зон с разрешением 100 м и…
Глобальная карта типов лесов обеспечивает пространственное отображение девственных лесов, естественно возобновляющихся лесов и лесопосадок (включая плантации) по состоянию на 2020 год с пространственным разрешением 10 м. Базовым слоем для картирования этих типов лесов является площадь лесного покрова…
Сегменты CCDC на базе данных Google Global Landsat (1999–2019)
Эта коллекция содержит предварительно вычисленные результаты, полученные с помощью алгоритма обнаружения и классификации непрерывных изменений (CCDC) на основе данных об отражательной способности поверхности Landsat за 20 лет. CCDC — это алгоритм поиска точек разрыва, использующий гармоническую аппроксимацию с динамическим порогом среднеквадратичной ошибки (RMSE) для обнаружения точек разрыва во временных рядах данных. …
Карта земельного покрова Ирана, версия 1, 13-класс (2017)
Карта земельного покрова Ирана была создана путем обработки снимков Sentinel на платформе Google Earth Engine Cloud. Для этого было обработано более 2500 снимков Sentinel-1 и более 11 000 снимков Sentinel-2, чтобы создать единый мозаичный набор данных за 2017 год. Затем был применен объектно-ориентированный случайный…
LUCAS Copernicus (Многоугольники с атрибутами, 2018) V1
Система обследования земельного покрова и площади земельных угодий (LUCAS) в Европейском союзе (ЕС) была создана для сбора статистической информации. Она представляет собой трёхгодичный сбор данных о земельном покрове и землепользовании на месте, охватывающий всю территорию ЕС. LUCAS собирает информацию о земельном покрове и…
LUCAS Harmonized (теоретическое местоположение, 2006-2018) V1
Система обследования земельного покрова и площади земельных угодий (LUCAS) в Европейском союзе (ЕС) была создана для сбора статистической информации. Она представляет собой трёхгодичный сбор данных о земельном покрове и землепользовании на месте, охватывающий всю территорию ЕС. LUCAS собирает информацию о земельном покрове и…
Земельный покров Северной Америки на глубине 30 метров, 2020 г.
30-метровый набор данных о почвенно-растительном покрове Северной Америки за 2020 год был создан в рамках Системы мониторинга изменений земельных ресурсов Северной Америки (NALCMS) — трехстороннего проекта Министерства природных ресурсов Канады, Геологической службы США и трех мексиканских организаций, включая Национальный институт статистики и географии…
MCD12C1.061 MODIS Тип земельного покрова Годовой глобальный 0,05 градуса CMG
Сетчатый продукт данных Terra и Aqua версии 6.1, полученный с помощью спектрорадиометра с умеренным разрешением для визуализации (MODIS) и моделирования климата (CMG) (MCD12C1), представляет собой пространственно агрегированную и перепроецированную версию плиточного продукта данных MCD12Q1 версии 6.1. Карты Международной программы по геосфере и биосфере (IGBP), Университета…
MCD12Q1.061 MODIS Тип земельного покрова Годовой глобальный 500 м
Данные о типах земельного покрова (MCD12Q1) версии 6.1, полученные с помощью комбинированного спектрорадиометра MODIS для визуализации с умеренным разрешением (Medrate Resolution Imaging Spectroradiometer, MCD12Q1), предоставляют данные о типах земельного покрова по всему миру с годовым интервалом. Данные MCD12Q1 версии 6.1 получены с использованием контролируемых классификаций данных MODIS Terra и Aqua по отражательной способности. Земля…
Мониторинг тенденций тяжести ожогов (MTBS) Изображения тяжести ожогов
Мозаики интенсивности пожаров состоят из тематических растровых изображений классов интенсивности пожаров по классификации MTBS для всех завершённых в настоящее время пожаров по классификации MTBS в континентальной части США, на Аляске, Гавайях и в Пуэрто-Рико. Мозаичные изображения интенсивности пожаров составляются ежегодно государственными органами США и…
NLCD 2019: Национальная база данных земельного покрова Геологической службы США, выпуск 2019 г.
NLCD (Национальная база данных земельного покрова) — это база данных земельного покрова, основанная на данных Landsat с разрешением 30 м и охватывающая 8 эпох (2001, 2004, 2006, 2008, 2011, 2013, 2016 и 2019). Девятая эпоха за 2021 год также доступна здесь. Изображения основаны на слое данных о водонепроницаемости для городской…
NLCD 2021: Национальная база данных земельного покрова Геологической службы США, выпуск 2021 г.
Геологическая служба США (USGS) в сотрудничестве с несколькими федеральными агентствами разработала и выпустила семь продуктов Национальной базы данных о земельном покрове (NLCD): NLCD 1992, 2001, 2006, 2011, 2016, 2019 и 2021. Начиная с выпуска 2016 года, продукты о земельном покрове создавались для интервалов в два-три года…
Oxford MAP: Проект «Атлас малярии» Дробная международная программа по геосфере и биосфере.
Базовым набором данных для этого продукта по ландшафтному покрову является слой IGBP, входящий в годовой продукт MODIS по ландшафтному покрову (MCD12Q1). Эти данные были преобразованы из категориального формата с разрешением ≈500 метров в дробный продукт, представляющий собой целочисленный процент (0–100) от выходных данных…
Карта природных земель SBTN, версия 1, представляет собой базовую карту естественного и искусственного земельного покрова 2020 года, предназначенную для компаний, устанавливающих научно обоснованные цели в области охраны природы, в частности, цель SBTN № 1 в области земельных ресурсов: не допускать трансформации естественных экосистем. Определения «естественного» и «искусственного» были адаптированы из…
Карта природных земель SBTN версии 1.1 — это базовая карта естественного и искусственного земельного покрова 2020 года, предназначенная для компаний, устанавливающих научно обоснованные цели в области охраны природы, в частности, цель SBTN №1 в области земельных ресурсов: не допускать трансформации естественных экосистем. Определения «естественного» и «искусственного» были адаптированы из…
Слой данных о сельскохозяйственных угодьях (CDL) – это слой данных о почвенном покрове, предназначенный для конкретных сельскохозяйственных культур, ежегодно создаваемый для континентальной части США с использованием спутниковых снимков среднего разрешения и обширных данных наземной сельскохозяйственной информации. CDL создан Министерством сельского хозяйства США, Национальной службой сельскохозяйственной статистики (NASS), Отделом исследований и разработок…
Система мониторинга изменений ландшафта USFS v2024.10 (CONUS и OCONUS)
Этот продукт входит в набор данных Системы мониторинга изменений ландшафта (LCMS). Он отображает смоделированные LCMS изменения, почвенный покров и/или классы землепользования для каждого года и охватывает континентальную часть США (CONUS), а также территории за пределами CONUS (OCONUS), включая Аляску (AK), Пуэрто-Рико…
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории континентальной части США в 2016 году. TreeMap версии 2016 содержит одно изображение…
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории США в 2020 году. TreeMap v2020 содержит 22-канальную карту размером 30 x 30 м…
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории США в 2022 году. TreeMap v2022 содержит 22-канальную карту размером 30 x 30 м…
Данные GAP/LANDFIRE о национальных наземных экосистемах представляют собой подробную классификацию растительности и почвенного покрова для сопредельных территорий США, Аляски, Гавайев и Пуэрто-Рико. GAP/LF 2011 «Экосистемы сопредельных территорий США» — это обновлённая версия данных Национальной программы анализа пробелов в почвенном покрове — версия 2.2. Аляска…
Данные GAP/LANDFIRE о национальных наземных экосистемах представляют собой подробную классификацию растительности и почвенного покрова для сопредельных территорий США, Аляски, Гавайев и Пуэрто-Рико. GAP/LF 2011 «Экосистемы сопредельных территорий США» — это обновлённая версия данных Национальной программы анализа пробелов в почвенном покрове — версия 2.2. Аляска…
Данные GAP/LANDFIRE о национальных наземных экосистемах представляют собой подробную классификацию растительности и почвенного покрова для сопредельных территорий США, Аляски, Гавайев и Пуэрто-Рико. GAP/LF 2011 «Экосистемы сопредельных территорий США» — это обновлённая версия данных Национальной программы анализа пробелов в почвенном покрове — версия 2.2. Аляска…
Данные GAP/LANDFIRE о национальных наземных экосистемах представляют собой подробную классификацию растительности и почвенного покрова для сопредельных территорий США, Аляски, Гавайев и Пуэрто-Рико. GAP/LF 2011 «Экосистемы сопредельных территорий США» — это обновлённая версия данных Национальной программы анализа пробелов в почвенном покрове — версия 2.2. Аляска…
Мировой след поселений (WSF) 2015 года представляет собой бинарную маску с разрешением 10 м, описывающую площадь населённых пунктов по всему миру, полученную с помощью многовременных снимков Landsat-8 и Sentinel-1, сделанных в 2014–2015 годах (из которых было обработано около 217 000 и около 107 000 сцен соответственно). Временная динамика населённых пунктов…
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe Earth Engine datasets provide diverse land cover and land use information, including forest type, crop type, and human modification.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets cover various spatial scales, ranging from global to national and regional levels.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThey leverage multiple satellite sensors like Landsat, Sentinel, MODIS, and Proba-V for data acquisition.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eNumerous datasets are time-series based, enabling the analysis of land cover change over time.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets support a range of applications, such as environmental monitoring, resource management, and urban planning.\u003c/p\u003e\n"]]],["Datasets primarily provide global, regional, or national land cover and related data. Key actions include creating maps of crop types (Canada AAFC), land cover (Cote d'Ivoire BNETD, Copernicus CORINE), burned areas (FireCCI51), and human settlements (World Settlement Footprint). Global land surface status is monitored (Copernicus CGLS), as is human impact (CSP gHM). Annual or seasonal crop and land cover mapping (ESA WorldCereal/Cover) is present, as well as glacier surveys (GLIMS) and near real-time land use/land cover updates (Dynamic World V1). There is also change detection (Google CCDC).\n"],null,[]]
