-
โมเดลความน่าจะเป็นของโกโก้ 2025a
หมายเหตุ: ชุดข้อมูลนี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมใน README ของ GitHub นี้ คอลเล็กชันรูปภาพนี้ให้ค่าประมาณความน่าจะเป็นต่อพิกเซลที่พื้นที่พื้นฐานถูกครอบครองโดยสินค้าโภคภัณฑ์ ค่าประมาณความน่าจะเป็นจะแสดงที่ความละเอียด 10 เมตร และสร้างขึ้นโดย … การเกษตร ความหลากหลายทางชีวภาพ การอนุรักษ์ พืชผล eudr forestdatapartnership -
โมเดลความน่าจะเป็นของกาแฟ 2025a
หมายเหตุ: ชุดข้อมูลนี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมใน README ของ GitHub นี้ คอลเล็กชันรูปภาพนี้ให้ค่าประมาณความน่าจะเป็นต่อพิกเซลที่พื้นที่พื้นฐานถูกครอบครองโดยสินค้าโภคภัณฑ์ ค่าประมาณความน่าจะเป็นจะแสดงที่ความละเอียด 10 เมตร และสร้างขึ้นโดย … การเกษตร ความหลากหลายทางชีวภาพ การอนุรักษ์ พืชผล eudr forestdatapartnership -
DESS China Terrace Map v1
ชุดข้อมูลนี้คือแผนที่ขั้นบันไดของจีนที่ความละเอียด 30 ม. ในปี 2018 โดยได้รับการพัฒนาผ่านการจัดประเภทแบบมีผู้ดูแลตามพิกเซลโดยใช้ข้อมูลแบบหลายแหล่งและหลายช่วงเวลาตามแพลตฟอร์ม Google Earth Engine ความแม่นยำโดยรวมและค่าสัมประสิทธิ์แคปปาอยู่ที่ 94% และ 0.72 ตามลำดับ ครั้งแรกนี้ … agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua -
Dynamic World V1
Dynamic World คือชุดข้อมูลการใช้ประโยชน์ที่ดิน/สิ่งปกคลุมดิน (LULC) แบบเกือบเรียลไทม์ (NRT) ที่มีความละเอียด 10 เมตร ซึ่งรวมถึงความน่าจะเป็นของคลาสและข้อมูลป้ายกำกับสำหรับ 9 คลาส การคาดการณ์ Dynamic World พร้อมใช้งานสำหรับคอลเล็กชัน Sentinel-2 L1C ตั้งแต่วันที่ 27-06-2015 จนถึงปัจจุบัน ความถี่ในการกลับมาของ Sentinel-2 อยู่ระหว่าง 2-5 วัน … ทั่วโลก google landcover landuse landuse-landcover nrt -
ESA WorldCover 10m v100
ผลิตภัณฑ์ WorldCover 10 ม. ปี 2020 ขององค์การอวกาศยุโรป (ESA) มีแผนที่สิ่งปกคลุมดินทั่วโลกสำหรับปี 2020 ที่ความละเอียด 10 ม. โดยอิงตามข้อมูล Sentinel-1 และ Sentinel-2 ผลิตภัณฑ์ WorldCover มีชั้นปกคลุมดิน 11 ชั้นและสร้างขึ้นในกรอบของ … esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
ESA WorldCover 10m v200
ผลิตภัณฑ์ WorldCover 10 ม. ปี 2021 ขององค์การอวกาศยุโรป (ESA) มีแผนที่สิ่งปกคลุมดินทั่วโลกสำหรับปี 2021 ที่ความละเอียด 10 ม. โดยอิงตามข้อมูล Sentinel-1 และ Sentinel-2 ผลิตภัณฑ์ WorldCover มีชั้นปกคลุมดิน 11 ชั้นและสร้างขึ้นในกรอบของ … esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
ชุดข้อมูลนี้แสดงแผนที่ระดับชั้นเด่นประจำปีทั่วโลกของทุ่งหญ้า (ที่เพาะปลูกและธรรมชาติ/กึ่งธรรมชาติ) ตั้งแต่ปี 2000 ถึง 2022 ที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 ม. ขอบเขตทุ่งหญ้าที่แมปไว้ซึ่งผลิตโดยโครงการ Land & Carbon Lab Global Pasture Watch จะรวมประเภทสิ่งปกคลุมดินใดๆ ที่มี … อย่างน้อย 30% global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
ความน่าจะเป็นรายปีของ GPW ของทุ่งหญ้าที่เพาะปลูก v1
ชุดข้อมูลนี้มีแผนที่ความน่าจะเป็นรายปีทั่วโลกของทุ่งหญ้าที่เพาะปลูกตั้งแต่ปี 2000 ถึง 2022 ที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 ม. ความกว้างของทุ่งหญ้าที่แมปไว้ซึ่งผลิตโดยโครงการ Land & Carbon Lab Global Pasture Watch จะรวมประเภทสิ่งปกคลุมดินใดๆ ซึ่งมีหญ้าแห้งหรือ… อย่างน้อย 30% global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
ความน่าจะเป็นรายปีของ GPW สำหรับทุ่งหญ้าธรรมชาติ/กึ่งธรรมชาติ v1
ชุดข้อมูลนี้แสดงแผนที่ความน่าจะเป็นรายปีทั่วโลกของทุ่งหญ้าธรรมชาติ/กึ่งธรรมชาติตั้งแต่ปี 2000 ถึง 2022 ที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 ม. ความกว้างของทุ่งหญ้าที่แมปไว้ซึ่งผลิตโดยโครงการ Land & Carbon Lab Global Pasture Watch จะรวมประเภทสิ่งปกคลุมดินใดๆ ซึ่งมีหญ้าแห้งหรือ… อย่างน้อย 30% global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1
ชุดข้อมูลนี้แสดงผลผลิตขั้นต้นปฐมภูมิทั่วโลกที่ไม่ได้ปรับเทียบซึ่งอิงตาม EO ตั้งแต่ปี 2000 ที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 ม. ชุดข้อมูลปัจจุบันซึ่งผลิตโดยโครงการ Land & Carbon Lab Global Pasture Watch มีค่าผลผลิตขั้นต้น (GPP) ทั่วโลกที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 เมตรตั้งแต่ปี 2000 เป็นต้นมา ค่า GPP คือ … global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
แผนที่โลกของสวนปาล์มน้ำมัน
ชุดข้อมูลนี้เป็นแผนที่ปาล์มน้ำมันระดับโลกขนาด 10 เมตรสำหรับปี 2019 ทั้งในอุตสาหกรรมและแปลงขนาดเล็ก โดยครอบคลุมพื้นที่ที่มีการตรวจพบสวนปาล์มน้ำมัน รูปภาพที่จัดประเภทคือเอาต์พุตของโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันซึ่งอิงตามภาพคอมโพสิตครึ่งปีของ Sentinel-1 และ Sentinel-2 ดูบทความเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ … agriculture biodiversity conservation crop global landuse -
กลุ่ม CCDC ที่อิงตาม Landsat ทั่วโลกของ Google (1999-2019)
คอลเล็กชันนี้มีผลลัพธ์ที่คำนวณไว้ล่วงหน้าจากการเรียกใช้อัลกอริทึมการตรวจหาและการจัดประเภทการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง (CCDC) ในข้อมูลการสะท้อนพื้นผิวของ Landsat เป็นเวลา 20 ปี CCDC เป็นอัลกอริทึมการหาจุดหยุดที่ใช้การปรับฮาร์มอนิกกับเกณฑ์ RMSE แบบไดนามิกเพื่อตรวจหาจุดหยุดในข้อมูลอนุกรมเวลา The … change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
LUCAS Copernicus (รูปหลายเหลี่ยมที่มีแอตทริบิวต์, 2018) V1
การสำรวจกรอบพื้นที่การใช้ประโยชน์ที่ดิน/พื้นที่ปกคลุม (LUCAS) ในสหภาพยุโรป (EU) จัดตั้งขึ้นเพื่อให้ข้อมูลทางสถิติ ซึ่งเป็นการรวบรวมข้อมูลการปกคลุมดินและการใช้ประโยชน์ที่ดินในสถานที่จริงทุก 3 ปีที่ครอบคลุมทั่วทั้งเขตแดนของสหภาพยุโรป LUCAS รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งปกคลุมดินและ … copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS Harmonized (ที่ตั้งตามทฤษฎี, 2006-2018) V1
การสำรวจกรอบพื้นที่การใช้ประโยชน์ที่ดิน/พื้นที่ปกคลุม (LUCAS) ในสหภาพยุโรป (EU) จัดตั้งขึ้นเพื่อให้ข้อมูลทางสถิติ ซึ่งเป็นการรวบรวมข้อมูลการปกคลุมดินและการใช้ประโยชน์ที่ดินในสถานที่จริงทุก 3 ปีที่ครอบคลุมทั่วทั้งเขตแดนของสหภาพยุโรป LUCAS รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งปกคลุมดินและ … eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
โมเดลความน่าจะเป็นของ Palm 2025a
หมายเหตุ: ชุดข้อมูลนี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมใน README ของ GitHub นี้ คอลเล็กชันรูปภาพนี้ให้ค่าประมาณความน่าจะเป็นต่อพิกเซลที่พื้นที่พื้นฐานถูกครอบครองโดยสินค้าโภคภัณฑ์ ค่าประมาณความน่าจะเป็นจะแสดงที่ความละเอียด 10 เมตร และสร้างขึ้นโดย … การเกษตร ความหลากหลายทางชีวภาพ การอนุรักษ์ พืชผล eudr forestdatapartnership -
โมเดลความน่าจะเป็นของต้นยาง 2025a
หมายเหตุ: ชุดข้อมูลนี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมใน README ของ GitHub นี้ คอลเล็กชันรูปภาพนี้ให้ค่าประมาณความน่าจะเป็นต่อพิกเซลที่พื้นที่พื้นฐานถูกครอบครองโดยสินค้าโภคภัณฑ์ ค่าประมาณความน่าจะเป็นจะแสดงที่ความละเอียด 10 เมตร และสร้างขึ้นโดย … การเกษตร ความหลากหลายทางชีวภาพ การอนุรักษ์ พืชผล eudr forestdatapartnership -
ระบบตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของ USFS เวอร์ชัน 2024.10 (CONUS และ OCONUS)
ผลิตภัณฑ์นี้เป็นส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลระบบการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของภูมิประเทศ (LCMS) โดยจะแสดงการเปลี่ยนแปลงที่จำลองด้วย LCMS, การปกคลุมของดิน และ/หรือชั้นการใช้ประโยชน์ที่ดินสำหรับแต่ละปี และครอบคลุมสหรัฐอเมริกาภาคพื้นทวีป (CONUS) รวมถึงพื้นที่นอก CONUS (OCONUS) ซึ่งรวมถึงอะแลสกา (AK), เปอร์โตริโก … change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
ชุดข้อมูลนี้แสดงให้เห็นถึงปัจจัยหลักที่ทำให้เกิดการสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ทั่วโลกตั้งแต่ปี 2001-2022 ที่ความละเอียด 1 กม. ข้อมูลนี้ผลิตโดยสถาบันทรัพยากรโลก (WRI) และ Google DeepMind โดยได้รับการพัฒนาโดยใช้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมทั่วโลก (ResNet) ที่ได้รับการฝึกในชุดตัวอย่างที่รวบรวม … การเกษตร การตัดไม้ทำลายป่า ป่าไม้ ชีวมวลจากป่า google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
ชุดข้อมูลนี้จะแมปสาเหตุหลักที่ทำให้เกิดการสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ตั้งแต่ปี 2001-2023 ทั่วโลกที่ความละเอียด 1 กม. ข้อมูลนี้ผลิตโดยสถาบันทรัพยากรโลก (WRI) และ Google DeepMind โดยได้รับการพัฒนาโดยใช้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมทั่วโลก (ResNet) ที่ได้รับการฝึกในชุดตัวอย่างที่รวบรวม … การเกษตร การตัดไม้ทำลายป่า ป่าไม้ ชีวมวลจากป่า google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
ชุดข้อมูลนี้จะแมปสาเหตุหลักที่ทำให้เกิดการสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ตั้งแต่ปี 2001-2024 ทั่วโลกที่ความละเอียด 1 กม. ข้อมูลนี้ผลิตโดยสถาบันทรัพยากรโลก (WRI) และ Google DeepMind โดยได้รับการพัฒนาโดยใช้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมทั่วโลก (ResNet) ที่ได้รับการฝึกในชุดตัวอย่างที่รวบรวม … การเกษตร การตัดไม้ทำลายป่า ป่าไม้ ชีวมวลจากป่า 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,[]]