-
מודל הסתברות קקאו 2025a
הערה: מערך הנתונים הזה עדיין לא עבר ביקורת עמיתים. מידע נוסף זמין בקובץ README ב-GitHub. אוסף התמונות הזה מספק הסתברות משוערת לכל פיקסל לכך שהאזור הבסיסי מאוכלס על ידי הסחורה. אומדני ההסתברות מסופקים ברזולוציה של 10 מטר, והם נוצרו על ידי … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
מודל הסתברות של Coffee 2025a
הערה: מערך הנתונים הזה עדיין לא עבר ביקורת עמיתים. מידע נוסף זמין בקובץ README ב-GitHub. אוסף התמונות הזה מספק הסתברות משוערת לכל פיקסל לכך שהאזור הבסיסי מאוכלס על ידי הסחורה. אומדני ההסתברות מסופקים ברזולוציה של 10 מטר, והם נוצרו על ידי … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
DESS China Terrace Map v1
מערך הנתונים הזה הוא מפה של טרסות בסין ברזולוציה של 30 מ' בשנת 2018. הוא פותח באמצעות סיווג מבוסס-פיקסלים בפיקוח, תוך שימוש בנתונים ממקורות שונים ובנתונים רב-זמניים שמבוססים על פלטפורמת Google Earth Engine. רמת הדיוק הכוללת ומקדם קאפה שהושגו היו 94% ו-0.72 בהתאמה. הראשון … agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua -
Dynamic World V1
Dynamic World הוא מערך נתונים של שימוש בקרקע/כיסוי קרקע (LULC) ברזולוציה של 10 מטרים, שמתעדכן כמעט בזמן אמת (NRT). הוא כולל הסתברויות של סיווג ופרטי תווית עבור תשעה סיווגים. חיזויים של Dynamic World זמינים לאוסף Sentinel-2 L1C מ-27 ביוני 2015 ועד היום. תדירות הביקור החוזר של Sentinel-2 היא בין יומיים ל-5 ימים… global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
ESA WorldCover 10m v100
המוצר WorldCover 10 m 2020 של סוכנות החלל האירופית (ESA) מספק מפה גלובלית של כיסוי הקרקע לשנת 2020 ברזולוציה של 10 מטר, על סמך נתונים מ-Sentinel-1 ומ-Sentinel-2. המוצר WorldCover כולל 11 סוגי כיסוי קרקע והוא נוצר במסגרת … esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
ESA WorldCover 10m v200
המוצר WorldCover 10 m 2021 של סוכנות החלל האירופית (ESA) מספק מפה גלובלית של כיסוי הקרקע לשנת 2021 ברזולוציה של 10 מ', על סמך נתונים מ-Sentinel-1 ומ-Sentinel-2. המוצר WorldCover כולל 11 סוגי כיסוי קרקע והוא נוצר במסגרת … esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
מערך הנתונים הזה מספק מפות גלובליות שנתיות של סוגי שטחי עשב (מעובדים וטבעיים/חצי טבעיים) משנת 2000 עד 2022 ברזולוציה מרחבית של 30 מ'. הנתונים האלה נוצרו על ידי יוזמת Land & Carbon Lab Global Pasture Watch. מידת השטח של שטחי העשב שמופיעה במפה כוללת כל סוג של כיסוי קרקע, שמכיל לפחות 30% … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
מערך הנתונים הזה מספק מפות גלובליות של הסתברות שטח מרעה מעובד מדי שנה, מ-2000 עד 2022, ברזולוציה מרחבית של 30 מ'. הנתונים הופקו על ידי יוזמת Land & Carbon Lab Global Pasture Watch. היקף שטחי העשב שמופיע במפה כולל כל סוג של כיסוי קרקע, שמכיל לפחות 30% של יבש או … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
מערך הנתונים הזה מספק מפות גלובליות של הסתברות שטח עשבוני טבעי או חצי-טבעי שנתי, משנת 2000 עד 2022, ברזולוציה מרחבית של 30 מ'. הנתונים הופקו על ידי יוזמת Land & Carbon Lab Global Pasture Watch. היקף שטחי העשב שמופיע במפה כולל כל סוג של כיסוי קרקע, שמכיל לפחות 30% של יבש או … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1
מערך הנתונים הזה מספק נתונים גלובליים לא מכוילים של פרודוקטיביות ראשונית ברוטו שמבוססים על נתוני EO משנת 2000, ברזולוציה מרחבית של 30 מטר. מערך הנתונים הנוכחי, שנוצר על ידי יוזמת Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, מספק ערכים של פרודוקטיביות ראשונית ברוטו (GPP) ברחבי העולם ברזולוציה מרחבית של 30 מ' משנת 2000 ואילך. ערכי GPP הם … global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
מפה גלובלית של מטעי דקל השמן
מערך הנתונים הוא מפה גלובלית של מטעי דקל שמן תעשייתיים וקטנים משנת 2019, עם נתונים על שטח של 10 מיליון דונם. הוא מכסה אזורים שבהם זוהו מטעי דקל שמן. התמונות המסווגות הן הפלט של רשת עצבית קונבולוציונית שמבוססת על קומפוזיציות של חצי שנה של נתוני Sentinel-1 ו-Sentinel-2. מידע נוסף זמין במאמר בנושא … agriculture biodiversity conservation crop global landuse -
פלחים של Google Global Landsat-based CCDC (1999-2019)
האוסף הזה מכיל תוצאות שחושבו מראש מהרצת האלגוריתם Continuous Change Detection and Classification (CCDC) על נתוני השתקפות פני השטח של Landsat במשך 20 שנה. CCDC הוא אלגוריתם לזיהוי נקודות שבירה שמשתמש בהתאמה הרמונית עם סף RMSE דינמי כדי לזהות נקודות שבירה בנתוני סדרות זמנים. ה… change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
LUCAS Copernicus (Polygons with attributes, 2018) V1
הסקר Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS) באיחוד האירופי (EU) הוקם כדי לספק מידע סטטיסטי. היא מייצגת תרגיל תלת-שנתי של איסוף נתונים על כיסוי קרקע ושימוש בקרקע באתר, שמתבצע בכל שטחי האיחוד האירופי. במסגרת LUCAS נאסף מידע על כיסוי הקרקע ו… copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS Harmonized (Theoretical Location, 2006-2018) V1
הסקר Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS) באיחוד האירופי (EU) הוקם כדי לספק מידע סטטיסטי. היא מייצגת תרגיל תלת-שנתי של איסוף נתונים על כיסוי קרקע ושימוש בקרקע באתר, שמתבצע בכל שטחי האיחוד האירופי. במסגרת LUCAS נאסף מידע על כיסוי הקרקע ו… eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
מודל Palm Probability 2025a
הערה: מערך הנתונים הזה עדיין לא עבר ביקורת עמיתים. מידע נוסף זמין בקובץ README ב-GitHub. אוסף התמונות הזה מספק הסתברות משוערת לכל פיקסל לכך שהאזור הבסיסי מאוכלס על ידי הסחורה. אומדני ההסתברות מסופקים ברזולוציה של 10 מטר, והם נוצרו על ידי … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
מודל הסתברות של עץ גומי 2025a
הערה: מערך הנתונים הזה עדיין לא עבר ביקורת עמיתים. מידע נוסף זמין בקובץ README ב-GitHub. אוסף התמונות הזה מספק הסתברות משוערת לכל פיקסל לכך שהאזור הבסיסי מאוכלס על ידי הסחורה. אומדני ההסתברות מסופקים ברזולוציה של 10 מטר, והם נוצרו על ידי … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
מערכת למעקב אחר שינויים בנוף של USFS v2024.10 (ארה"ב וטריטוריות מחוץ לארה"ב)
המוצר הזה הוא חלק מחבילת הנתונים של מערכת המעקב אחר שינויים בנוף (LCMS). הוא מציג שינוי שנוצר על ידי מודל LCMS, כיסוי קרקע ו/או סיווגים של שימוש בקרקע לכל שנה, והוא מכסה את ארצות הברית הרציפה (CONUS) וגם אזורים מחוץ ל-CONUS (OCONUS), כולל אלסקה (AK), פוארטו … change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
מערך הנתונים הזה ממפה את הגורם הדומיננטי לאובדן כיסוי העצים ברחבי העולם בשנים 2001-2022 ברזולוציה של 1 ק"מ. הנתונים נוצרו על ידי מכון World Resources Institute (WRI) ו-Google DeepMind, באמצעות מודל של רשת עצבית גלובלית (ResNet) שאומן על סמך מדגם של נתונים שנאספו … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
מערך הנתונים הזה ממפה את הגורם הדומיננטי לאובדן כיסוי העצים ברחבי העולם בשנים 2001-2023 ברזולוציה של 1 ק"מ. הנתונים נוצרו על ידי מכון World Resources Institute (WRI) ו-Google DeepMind, באמצעות מודל של רשת עצבית גלובלית (ResNet) שאומן על סמך מדגם של נתונים שנאספו … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
מערך הנתונים הזה ממפה את הגורם הדומיננטי לאובדן כיסוי העצים בשנים 2001-2024 ברחבי העולם ברזולוציה של 1 ק"מ. הנתונים נוצרו על ידי מכון World Resources Institute (WRI) ו-Google DeepMind, באמצעות מודל של רשת עצבית גלובלית (ResNet) שאומן על סמך מדגם של נתונים שנאספו … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
Datasets tagged landuse in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis webpage showcases a variety of land use and land cover datasets, including global and regional maps.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets utilize satellite imagery, such as Sentinel and Landsat, to provide information on land cover types.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSeveral datasets offer change detection capabilities, highlighting land cover transitions over time.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can access data on specific land cover features like oil palm plantations, grasslands, and terrace farming.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData resolutions range from 10 meters to 30 meters, allowing for detailed land cover analysis.\u003c/p\u003e\n"]]],["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"],null,[]]