-
نموذج احتمالية الكاكاو 2025a
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل النظراء بعد. يُرجى الاطّلاع على ملف GitHub README هذا للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالاً مقدَّرًا لكل بكسل بأنّ المنطقة الأساسية مشغولة بالسلعة. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة تبلغ 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها بواسطة … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
نموذج احتمالية القهوة 2025a
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل النظراء بعد. يُرجى الاطّلاع على ملف GitHub README هذا للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالاً مقدَّرًا لكل بكسل بأنّ المنطقة الأساسية مشغولة بالسلعة. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة تبلغ 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها بواسطة … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
DESS China Terrace Map v1
مجموعة البيانات هذه هي خريطة مصاطب في الصين بدقة مكانية تبلغ 30 مترًا في عام 2018. تم تطويرها من خلال تصنيف خاضع للإشراف يستند إلى وحدات البكسل باستخدام بيانات متعددة المصادر ومتعددة الفترات الزمنية استنادًا إلى منصة Google Earth Engine. بلغت الدقة الإجمالية ومعامل كابا% 94 و0.72 على التوالي. هذا أول … agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua -
Dynamic World V1
Dynamic World هي مجموعة بيانات لاستخدامات الأراضي والغطاء الأرضي (LULC) بدقة 10 أمتار في الوقت الفعلي تقريبًا، وتشمل احتمالات الفئات ومعلومات التصنيف لتسع فئات. تتوفّر توقّعات Dynamic World لمجموعة Sentinel-2 L1C من 27-06-2015 حتى الآن. يتراوح معدّل تكرار إعادة زيارة Sentinel-2 بين يومين و5 أيام … global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
ESA WorldCover 10m v100
يقدّم منتج WorldCover 10 m 2020 من وكالة الفضاء الأوروبية (ESA) خريطة عالمية للغطاء الأرضي لعام 2020 بدقة مكانية تبلغ 10 أمتار استنادًا إلى بيانات Sentinel-1 وSentinel-2. يشمل منتج WorldCover 11 فئة من فئات الغطاء الأرضي، وقد تم إنشاؤه في إطار … esa الغطاء الأرضي استخدام الأراضي استخدام الأراضي والغطاء الأرضي مشتق من Sentinel-1 مشتق من Sentinel-2 -
ESA WorldCover 10m v200
يوفّر منتج WorldCover 10 m 2021 من وكالة الفضاء الأوروبية (ESA) خريطة عالمية للغطاء الأرضي لعام 2021 بدقة مكانية تبلغ 10 أمتار استنادًا إلى بيانات Sentinel-1 وSentinel-2. يشمل منتج WorldCover 11 فئة من فئات الغطاء الأرضي، وقد تم إنشاؤه في إطار … esa الغطاء الأرضي استخدام الأراضي استخدام الأراضي والغطاء الأرضي مشتق من Sentinel-1 مشتق من Sentinel-2 -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
تقدّم مجموعة البيانات هذه خرائط سنوية عالمية للفئة السائدة من الأراضي العشبية (المزروعة والطبيعية/شبه الطبيعية) من عام 2000 إلى 2022 بدقة مكانية تبلغ 30 مترًا. تم إنتاج هذه الخريطة من خلال مبادرة "مراقبة المراعي العالمية" التابعة لمختبر "الأرض والكربون"، ويشمل نطاق الأراضي العشبية المحدّد أي نوع من أنواع الغطاء الأرضي يحتوي على … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
الاحتمالات السنوية للأراضي العشبية المزروعة في قاعدة بيانات GPW، الإصدار 1
تقدّم مجموعة البيانات هذه خرائط احتمالية سنوية عالمية للأراضي العشبية المزروعة من عام 2000 إلى 2022 بدقة مكانية تبلغ 30 مترًا. تم إنتاج هذه الخريطة من خلال مبادرة "مراقبة المراعي العالمية" التابعة لمختبر "الأرض والكربون"، ويشمل نطاق الأراضي العشبية المحدّد أي نوع من أنواع الغطاء الأرضي يحتوي على% 30 على الأقل من … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
الاحتمالات السنوية للمراعي الطبيعية أو شبه الطبيعية في قاعدة بيانات GPW، الإصدار 1
تقدّم مجموعة البيانات هذه خرائط احتمالية سنوية عالمية للأراضي العشبية الطبيعية أو شبه الطبيعية من عام 2000 إلى 2022 بدقة مكانية تبلغ 30 مترًا. تم إنتاج هذه الخريطة من خلال مبادرة "مراقبة المراعي العالمية" التابعة لمختبر "الأرض والكربون"، ويشمل نطاق الأراضي العشبية المحدّد أي نوع من أنواع الغطاء الأرضي يحتوي على% 30 على الأقل من … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1
توفّر مجموعة البيانات هذه إجمالي الإنتاج الأولي العالمي غير المعاير المستند إلى مراقبة الأرض منذ عام 2000 بدقة مكانية تبلغ 30 مترًا. توفّر مجموعة البيانات الحالية، التي تم إنتاجها من خلال مبادرة "مراقبة المراعي العالمية" التابعة لمختبر "الأرض والكربون"، قيم "الإنتاج الأولي الإجمالي" (GPP) على مستوى العالم بدقة مكانية تبلغ 30 مترًا منذ عام 2000. قيم GPP … global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
الخريطة العالمية لمزارع نخيل الزيت
مجموعة البيانات هي خريطة عالمية لأشجار نخيل الزيت في المزارع الصناعية والمزارع الصغيرة لعام 2019 بدقة مكانية تبلغ 10 أمتار. ويشمل المناطق التي تم رصد مزارع نخيل الزيت فيها. الصور المصنّفة هي ناتج شبكة عصبونية التفافية تستند إلى مركّبات نصف سنوية من Sentinel-1 وSentinel-2. راجِع المقالة للاطّلاع على … agriculture biodiversity conservation crop global landuse -
شرائح Google العالمية المستندة إلى Landsat لتتبُّع التغييرات المستمرة في الغطاء الأرضي (CCDC) (من 1999 إلى 2019)
تحتوي هذه المجموعة على نتائج محسوبة مسبقًا من تشغيل خوارزمية "رصد التغيير المستمر وتصنيفه" (CCDC) على 20 عامًا من بيانات انعكاسية السطح من Landsat. CCDC هي خوارزمية للعثور على نقاط توقّف تستخدم مطابقة توافقية مع حدّ ديناميكي لجذر الخطأ التربيعي المتوسّط من أجل رصد نقاط التوقّف في بيانات السلسلة الزمنية. الـ … change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
LUCAS Copernicus (المضلّعات ذات السمات، 2018) الإصدار 1
تم إنشاء إطار مساحة استخدام الأراضي/تغطيتها (LUCAS) في الاتحاد الأوروبي (EU) لتوفير معلومات إحصائية. وهي تمثّل عملية جمع بيانات ثلاثية السنوات في الموقع الجغرافي حول الغطاء الأرضي واستخدام الأراضي، وتمتد على كامل أراضي الاتحاد الأوروبي. يجمع مشروع LUCAS معلومات عن الغطاء الأرضي و… copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS Harmonized (الموقع الجغرافي النظري، 2006-2018) الإصدار 1
تم إنشاء إطار مساحة استخدام الأراضي/تغطيتها (LUCAS) في الاتحاد الأوروبي (EU) لتوفير معلومات إحصائية. وهي تمثّل عملية جمع بيانات ثلاثية السنوات في الموقع الجغرافي حول الغطاء الأرضي واستخدام الأراضي، وتمتد على كامل أراضي الاتحاد الأوروبي. يجمع مشروع LUCAS معلومات عن الغطاء الأرضي و… eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
LUCAS THLOC (Points with attributes, 2022) V1
تم إنشاء إطار مساحة استخدام الأراضي/تغطيتها (LUCAS) في الاتحاد الأوروبي (EU) لتوفير معلومات إحصائية. وهي تمثّل عملية جمع بيانات ثلاثية السنوات في الموقع الجغرافي حول الغطاء الأرضي واستخدام الأراضي، وتمتد على كامل أراضي الاتحاد الأوروبي. يجمع مشروع LUCAS معلومات عن الغطاء الأرضي و… eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
نموذج Palm Probability 2025a
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل النظراء بعد. يُرجى الاطّلاع على ملف GitHub README هذا للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالاً مقدَّرًا لكل بكسل بأنّ المنطقة الأساسية مشغولة بالسلعة. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة تبلغ 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها بواسطة … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Rubber Tree Probability model 2025a
ملاحظة: لم تتم مراجعة مجموعة البيانات هذه من قِبل النظراء بعد. يُرجى الاطّلاع على ملف GitHub README هذا للحصول على مزيد من المعلومات. تقدّم مجموعة الصور هذه احتمالاً مقدَّرًا لكل بكسل بأنّ المنطقة الأساسية مشغولة بالسلعة. يتم تقديم تقديرات الاحتمالية بدقة تبلغ 10 أمتار، وقد تم إنشاؤها بواسطة … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
USFS Landscape Change Monitoring System v2024.10 (CONUS and OCONUS)
هذا المنتج هو جزء من مجموعة بيانات نظام مراقبة التغيّر في المناظر الطبيعية (LCMS). تعرض هذه الخريطة التغيير الذي تمّت محاكاته باستخدام نظام إدارة المحتوى التعليمي (LCMS)، وغطاء الأرض، و/أو فئات استخدام الأراضي لكل عام، وتغطّي الولايات المتحدة المتجاورة (CONUS) بالإضافة إلى المناطق خارج الولايات المتحدة المتجاورة (OCONUS)، بما في ذلك ألاسكا (AK)، وبورتوريكو … change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
تحدّد مجموعة البيانات هذه السبب الرئيسي لفقدان الغطاء الشجري على مستوى العالم من 2001 إلى 2022 بدقة مكانية تبلغ 1 كيلومتر. تم إنتاج البيانات من قِبل "معهد الموارد العالمية" (WRI) وGoogle DeepMind، وتم تطويرها باستخدام نموذج شبكة عصبية عالمية (ResNet) تم تدريبه على مجموعة من العيّنات التي تم جمعها … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
تحدّد مجموعة البيانات هذه السبب الرئيسي لفقدان الغطاء الشجري على مستوى العالم من 2001 إلى 2023 بدقة مكانية تبلغ 1 كيلومتر. تم إنتاج البيانات من قِبل "معهد الموارد العالمية" (WRI) وGoogle DeepMind، وتم تطويرها باستخدام نموذج شبكة عصبية عالمية (ResNet) تم تدريبه على مجموعة من العيّنات التي تم جمعها … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
تحدّد مجموعة البيانات هذه السبب الرئيسي لفقدان الغطاء الشجري على مستوى العالم من 2001 إلى 2024 بدقة مكانية تبلغ 1 كيلومتر. تم إنتاج البيانات من قِبل "معهد الموارد العالمية" (WRI) وGoogle DeepMind، وتم تطويرها باستخدام نموذج شبكة عصبية عالمية (ResNet) تم تدريبه على مجموعة من العيّنات التي تم جمعها … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
Datasets tagged landuse in Earth Engine
[null,null,[],[],["This compilation presents various land-use and land-cover datasets. Key actions include mapping global oil palm plantations for 2019, creating global land cover maps at 10m resolution for 2020 and 2021, and providing near-real-time land use/land cover data from 2015 to present. Other datasets offer information on land-cover change detection over 20 years, EU land-use surveys, a 2018 China terrace map, and probabilities of cocoa, palm, rubber trees, cultivated grasslands and dominant class of grasslands.\n"]]