Datasets tagged landuse in Earth Engine

• 코코아 확률 모델 2025a

  참고: 이 데이터 세트는 아직 동료 검토를 거치지 않았습니다. 자세한 내용은 이 GitHub README를 참고하세요. 이 이미지 모음은 기본 영역이 상품으로 점유될 픽셀당 확률을 추정하여 제공합니다. 확률 추정치는 10m 해상도로 제공되며 …에 의해 생성되었습니다.

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• 커피 확률 모델 2025a

  참고: 이 데이터 세트는 아직 동료 검토를 거치지 않았습니다. 자세한 내용은 이 GitHub README를 참고하세요. 이 이미지 모음은 기본 영역이 상품으로 점유될 픽셀당 확률을 추정하여 제공합니다. 확률 추정치는 10m 해상도로 제공되며 …에 의해 생성되었습니다.

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• DESS China Terrace Map v1

  이 데이터 세트는 2018년의 30m 해상도 중국 계단식 논 지도입니다. 이 모델은 Google Earth Engine 플랫폼을 기반으로 다중 소스 및 다중 시간 데이터를 사용하는 감독된 픽셀 기반 분류를 통해 개발되었습니다. 전체 정확도와 카파 계수는 각각 94% 와 0.72를 달성했습니다. 이 첫 번째 …

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• Dynamic World V1

  Dynamic World는 9개 클래스의 클래스 확률과 라벨 정보를 포함하는 10m 실시간에 가까운 (NRT) 토지 이용/토지 피복 (LULC) 데이터 세트입니다. Dynamic World 예측은 2015년 6월 27일부터 현재까지의 Sentinel-2 L1C 컬렉션에 사용할 수 있습니다. Sentinel-2의 재방문 빈도는 2~5일입니다.

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• ESA WorldCover 10m v100

  유럽우주기구 (ESA) WorldCover 10m 2020 제품은 Sentinel-1 및 Sentinel-2 데이터를 기반으로 10m 해상도의 2020년 전 세계 토지 피복 지도를 제공합니다. WorldCover 제품은 11개의 토지 피복 클래스가 포함되어 있으며 … 프레임워크에서 생성되었습니다.

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• ESA WorldCover 10m v200

  유럽우주기구 (ESA) WorldCover 10m 2021 제품은 Sentinel-1 및 Sentinel-2 데이터를 기반으로 10m 해상도의 2021년 전 세계 토지 피복 지도를 제공합니다. WorldCover 제품은 11개의 토지 피복 클래스가 포함되어 있으며 … 프레임워크에서 생성되었습니다.

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• GPW 연간 우세한 초원 클래스 v1

  이 데이터 세트는 2000년부터 2022년까지 30m 공간 해상도로 초지 (경작 및 자연/반자연)의 전 세계 연간 우세 클래스 지도를 제공합니다. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch 이니셔티브에서 제작한 매핑된 초지 범위에는 최소 30%의 …

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• GPW 연간 경작지 확률 v1

  이 데이터 세트는 2000년부터 2022년까지의 경작된 초지의 전 세계 연간 확률 지도를 30m 공간 해상도로 제공합니다. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch 이니셔티브에서 제작한 매핑된 초지 범위에는 건조 또는 …

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• GPW 연간 자연/반자연 초지 확률 v1

  이 데이터 세트는 2000년부터 2022년까지 30m 공간 해상도로 자연/반자연 초지의 전 세계 연간 확률 지도를 제공합니다. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch 이니셔티브에서 제작한 매핑된 초지 범위에는 건조 또는 …

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• GPW 연간 보정되지 않은 총 기본 생산성 (uGPP) v1

  이 데이터 세트는 2000년부터 30m 공간 해상도로 제공되는 전 세계 보정되지 않은 EO 기반 총 일차 생산량을 제공합니다. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch 이니셔티브에서 제작한 현재 데이터 세트는 2000년부터 30m 공간 해상도로 전 세계의 총 일차 생산량 (GPP) 값을 제공합니다. GPP 값은 …

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• 전 세계 팜유 농장 지도

  이 데이터 세트는 2019년의 10m 글로벌 산업 및 소규모 농장 야자수 지도입니다. 팜유 농장이 감지된 지역을 포함합니다. 분류된 이미지는 Sentinel-1 및 Sentinel-2 반년 합성물을 기반으로 하는 컨볼루션 신경망의 출력입니다. 자세한 내용은 도움말을 참고하세요.

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• Google 전 세계 Landsat 기반 CCDC 세그먼트 (1999~2019년)

  이 컬렉션에는 20년간의 Landsat 지표 반사율 데이터에 연속 변경 감지 및 분류 (CCDC) 알고리즘을 실행하여 사전 계산된 결과가 포함되어 있습니다. CCDC는 동적 RMSE 임계값을 사용한 조화 피팅을 사용하여 시계열 데이터의 중단점을 감지하는 중단점 찾기 알고리즘입니다. …

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• LUCAS Copernicus (속성이 있는 다각형, 2018) V1

  유럽 연합 (EU)의 토지 이용/피복 면적 프레임 설문조사 (LUCAS)는 통계 정보를 제공하기 위해 설정되었습니다. EU 전역에 걸쳐 3년마다 실시되는 현장 토지 피복 및 토지 이용 데이터 수집 활동을 나타냅니다. LUCAS는 토지 피복 및 …에 관한 정보를 수집합니다.

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• LUCAS Harmonized (이론적 위치, 2006~2018년) V1

  유럽 연합 (EU)의 토지 이용/피복 면적 프레임 설문조사 (LUCAS)는 통계 정보를 제공하기 위해 설정되었습니다. EU 전역에 걸쳐 3년마다 실시되는 현장 토지 피복 및 토지 이용 데이터 수집 활동을 나타냅니다. LUCAS는 토지 피복 및 …에 관한 정보를 수집합니다.

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• Palm 확률 모델 2025a

  참고: 이 데이터 세트는 아직 동료 검토를 거치지 않았습니다. 자세한 내용은 이 GitHub README를 참고하세요. 이 이미지 모음은 기본 영역이 상품으로 점유될 픽셀당 확률을 추정하여 제공합니다. 확률 추정치는 10m 해상도로 제공되며 …에 의해 생성되었습니다.

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• 고무나무 확률 모델 2025a

  참고: 이 데이터 세트는 아직 동료 검토를 거치지 않았습니다. 자세한 내용은 이 GitHub README를 참고하세요. 이 이미지 모음은 기본 영역이 상품으로 점유될 픽셀당 확률을 추정하여 제공합니다. 확률 추정치는 10m 해상도로 제공되며 …에 의해 생성되었습니다.

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• USFS Landscape Change Monitoring System v2024.10 (미국 본토 및 미국 외 지역)

  이 제품은 Landscape Change Monitoring System (LCMS) 데이터 모음의 일부입니다. 매년 LCMS 모델링된 변화, 토지 피복, 토지 이용 클래스를 보여주며 미국 본토 (CONUS)와 알래스카 (AK), 푸에르토리코 등 미국 본토 외 지역 (OCONUS)을 포함합니다.

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• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0

  이 데이터 세트는 2001~2022년 전 세계의 1km 해상도에서 나무 덮개 손실의 주요 원인을 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다.

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• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1

  이 데이터 세트는 2001~2023년의 전 세계 나무 덮개 손실의 주요 원인을 1km 해상도로 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다.

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• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2

  이 데이터 세트는 2001~2024년 전 세계의 1km 해상도에서 나무 덮개 손실의 주요 원인을 매핑합니다. 세계자원연구소 (WRI)와 Google DeepMind가 공동으로 제작한 이 데이터는 …에서 수집된 샘플 세트를 기반으로 학습된 글로벌 신경망 모델 (ResNet)을 사용하여 개발되었습니다.

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