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Kakao-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025a
Hinweis: Dieses Dataset wurde noch nicht von Fachkollegen überprüft. Weitere Informationen finden Sie in dieser README-Datei auf GitHub. Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von der Ware belegt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden generiert von… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Kaffee-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025a
Hinweis: Dieses Dataset wurde noch nicht von Fachkollegen überprüft. Weitere Informationen finden Sie in dieser README-Datei auf GitHub. Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von der Ware belegt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden generiert von… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
DESS China Terrace Map v1
Dieser Datensatz enthält eine Karte der Terrassen in China mit einer Auflösung von 30 m im Jahr 2018. Sie wurde durch überwachte pixelbasierte Klassifizierung mit Daten aus mehreren Quellen und zu mehreren Zeitpunkten auf Grundlage der Google Earth Engine-Plattform entwickelt. Die Gesamtgenauigkeit und der Kappa-Koeffizient erreichten 94% bzw.0, 72. Diese erste … agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua -
Dynamic World V1
Dynamic World ist ein Dataset zur Landnutzung und Bodenbedeckung (Land Use/Land Cover, LULC) mit einer Auflösung von 10 m und nahezu in Echtzeit (Near Real-Time, NRT). Es enthält Klassenwahrscheinlichkeiten und Labelinformationen für neun Klassen. Dynamic World-Vorhersagen sind für die Sentinel-2 L1C-Sammlung vom 27.06.2015 bis heute verfügbar. Die Wiederholungsrate von Sentinel-2 liegt zwischen 2 und 5 Tagen. global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
ESA WorldCover 10 m v100
Das Produkt „WorldCover 10 m 2020“ der European Space Agency (ESA) bietet eine globale Karte der Bodenbedeckung für 2020 mit einer Auflösung von 10 m basierend auf Sentinel-1- und Sentinel-2-Daten. Das WorldCover-Produkt umfasst 11 Landnutzungsklassen und wurde im Rahmen von … erstellt. esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
ESA WorldCover 10 m v200
Das Produkt „WorldCover 10 m 2021“ der European Space Agency (ESA) bietet eine globale Karte der Bodenbedeckung für 2021 mit einer Auflösung von 10 m, die auf Sentinel-1- und Sentinel-2-Daten basiert. Das WorldCover-Produkt umfasst 11 Landnutzungsklassen und wurde im Rahmen von … erstellt. esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
Dieses Dataset enthält globale jährliche Karten der dominanten Klasse von Grasland (kultiviert und natürlich/naturnah) für den Zeitraum von 2000 bis 2022 mit einer räumlichen Auflösung von 30 m. Die von der Initiative „Land & Carbon Lab Global Pasture Watch“ erstellte Karte der Graslandfläche umfasst alle Arten der Landbedeckung, die mindestens… global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
Dieses Dataset enthält globale jährliche Wahrscheinlichkeitskarten von kultiviertem Grasland für den Zeitraum 2000 bis 2022 mit einer räumlichen Auflösung von 30 m. Die von der Initiative „Land & Carbon Lab Global Pasture Watch“ erstellte Karte der Graslandfläche umfasst alle Arten von Landbedeckung, die mindestens 30 % trockene… global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
Dieses Dataset enthält globale jährliche Wahrscheinlichkeitskarten von natürlichem/naturnahem Grasland für den Zeitraum 2000 bis 2022 mit einer räumlichen Auflösung von 30 m. Die von der Initiative „Land & Carbon Lab Global Pasture Watch“ erstellte Karte der Graslandfläche umfasst alle Arten von Landbedeckung, die mindestens 30 % trockene… global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1
Dieses Dataset enthält die globale, nicht kalibrierte, EO-basierte Bruttoprimärproduktion ab dem Jahr 2000 mit einer räumlichen Auflösung von 30 m. Das aktuelle Dataset wurde von der Initiative „Global Pasture Watch“ des Land & Carbon Lab erstellt und enthält Werte für die Bruttoprimärproduktion (Gross Primary Productivity, GPP) weltweit mit einer räumlichen Auflösung von 30 m ab dem Jahr 2000. GPP-Werte… global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
Globale Karte der Ölpalmenplantagen
Das Dataset ist eine globale Karte der industriellen und kleinbäuerlichen Ölpalmenanbauflächen für 2019 mit einer Auflösung von 10 m. Sie umfasst Gebiete, in denen Ölpalmenplantagen erkannt wurden. Die klassifizierten Bilder sind die Ausgabe eines Convolutional Neural Network, das auf Halbjahres-Composites von Sentinel-1 und Sentinel-2 basiert. Weitere Informationen finden Sie im Artikel … agriculture biodiversity conservation crop global landuse -
Globale Google-Segmente auf Landsat-Basis (CCDC) (1999–2019)
Diese Sammlung enthält vorab berechnete Ergebnisse aus der Ausführung des CCDC-Algorithmus (Continuous Change Detection and Classification) für 20 Jahre mit Landsat-Daten zur Oberflächenreflexion. CCDC ist ein Algorithmus zur Suche nach Haltepunkten, der harmonische Anpassung mit einem dynamischen RMSE-Schwellenwert verwendet, um Haltepunkte in Zeitreihendaten zu erkennen. Die/Die/Das… change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
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 -
Palmen-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025a
Hinweis: Dieses Dataset wurde noch nicht von Fachkollegen überprüft. Weitere Informationen finden Sie in dieser README-Datei auf GitHub. Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von der Ware belegt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden generiert von… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Gummibaum-Wahrscheinlichkeitsmodell 2025a
Hinweis: Dieses Dataset wurde noch nicht von Fachkollegen überprüft. Weitere Informationen finden Sie in dieser README-Datei auf GitHub. Diese Bildsammlung enthält die geschätzte Wahrscheinlichkeit pro Pixel, dass der zugrunde liegende Bereich von der Ware belegt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden generiert von… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
USFS Landscape Change Monitoring System v2024.10 (CONUS und OCONUS)
Dieses Produkt ist Teil der LCMS-Datensuite (Landscape Change Monitoring System). Es werden LCMS-modellierte Änderungen, Landbedeckungs- und/oder Landnutzungsklassen für jedes Jahr angezeigt. Die Daten umfassen die kontinentalen USA (CONUS) sowie Gebiete außerhalb der CONUS (OCONUS), einschließlich Alaska (AK), Puerto Rico (PR) und Hawaii (HI). change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001–2022 v1.0
Dieses Dataset bildet den dominanten Faktor für den Verlust der Baumkronendecke von 2001 bis 2022 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt und mithilfe eines globalen neuronalen Netzwerkmodells (ResNet) entwickelt, das auf einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
Dieses Dataset bildet den dominanten Faktor für den Verlust der Baumkronendecke von 2001 bis 2023 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt und mithilfe eines globalen neuronalen Netzwerkmodells (ResNet) entwickelt, das auf einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001–2024 v1.2
Dieses Dataset bildet den dominanten Faktor für den Verlust der Baumbedeckung von 2001 bis 2024 weltweit mit einer Auflösung von 1 km ab. Die Daten wurden vom World Resources Institute (WRI) und Google DeepMind erstellt und mithilfe eines globalen neuronalen Netzwerkmodells (ResNet) entwickelt, das auf einer Reihe von Stichproben trainiert wurde, die… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
