Datasets tagged landuse in Earth Engine

• Kakao olasılık modeli 2025a

  Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasına bakın. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.

  agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership

• Coffee Probability model 2025a

  Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasına bakın. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.

  agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership

• DESS China Terrace Map v1

  Bu veri kümesi, 2018'de 30 m çözünürlükte Çin teras haritasıdır. Google Earth Engine platformuna dayalı olarak çok kaynaklı ve çok zamanlı veriler kullanılarak denetimli piksel tabanlı sınıflandırma yoluyla geliştirilmiştir. Genel doğruluk ve kappa katsayısı sırasıyla% 94 ve 0, 72 olarak gerçekleşti. Bu ilk …

  agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua

• Dynamic World V1

  Dynamic World, dokuz sınıf için sınıf olasılıklarını ve etiket bilgilerini içeren, 10 metre çözünürlüklü ve neredeyse anlık (NRT) bir arazi kullanımı/arazi kapsamı (LULC) veri kümesidir. Dynamic World tahminleri, 27.06.2015'ten günümüze Sentinel-2 L1C koleksiyonu için kullanılabilir. Sentinel-2'nin yeniden ziyaret sıklığı 2-5 gün arasındadır.

  global google landcover landuse landuse-landcover nrt

• ESA WorldCover 10m v100

  Avrupa Uzay Ajansı (ESA) WorldCover 10 m 2020 ürünü, Sentinel-1 ve Sentinel-2 verilerine dayalı olarak 10 metre çözünürlükte 2020 yılına ait küresel arazi örtüsü haritası sunar. WorldCover ürünü 11 arazi örtüsü sınıfı içerir ve … çerçevesinde oluşturulmuştur.

  esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived

• ESA WorldCover 10m v200

  Avrupa Uzay Ajansı (ESA) WorldCover 10 m 2021 ürünü, Sentinel-1 ve Sentinel-2 verilerine dayalı olarak 10 metre çözünürlükte 2021 yılına ait küresel arazi örtüsü haritası sunar. WorldCover ürünü 11 arazi örtüsü sınıfı içerir ve … çerçevesinde oluşturulmuştur.

  esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived

• GPW Yıllık Baskın Otlak Sınıfı v1

  Bu veri kümesi, 2000-2022 yılları arasında 30 metre uzamsal çözünürlükte otlakların (ekili ve doğal/yarı doğal) küresel yıllık baskın sınıf haritalarını sağlar. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch girişimi tarafından üretilen haritalandırılmış otlak alanı, en az … içeren herhangi bir arazi örtüsü türünü içerir.

  global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover

• GPW Yıllık Ekili Çayır Olasılıkları v1

  Bu veri kümesi, 2000-2022 yılları arasında 30 metre uzamsal çözünürlükte, ekili çayırların küresel yıllık olasılık haritalarını sağlar. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch girişimi tarafından üretilen haritalandırılmış otlak alanı, en az% 30 kuru … içeren tüm arazi örtüsü türlerini kapsar.

  global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover

• GPW Yıllık Doğal/Yarı Doğal Çayır Olasılıkları v1

  Bu veri kümesi, 2000-2022 yılları arasında 30 metre uzamsal çözünürlükte doğal/yarı doğal otlakların küresel yıllık olasılık haritalarını sağlar. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch girişimi tarafından üretilen haritalandırılmış otlak alanı, en az% 30 kuru … içeren tüm arazi örtüsü türlerini kapsar.

  global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover

• GPW Yıllık kalibre edilmemiş Brüt Birincil Üretkenlik (uGPP) v1

  Bu veri kümesi, 2000'den itibaren 30 metre uzamsal çözünürlükte küresel olarak kalibre edilmemiş EO tabanlı Brüt Birincil Üretkenlik verileri sağlar. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch girişimi tarafından üretilen mevcut veri kümesi, 2000 yılından itibaren 30 metre uzamsal çözünürlükte küresel olarak Brüt Birincil Üretkenlik (GPP) değerlerini sağlar. GPP değerleri …

  global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity

• Yağ palmiyesi plantasyonlarının küresel haritası

  Veri kümesi, 2019 yılına ait 10 metre çözünürlüklü küresel bir endüstriyel ve küçük ölçekli yağ palmiyesi haritasıdır. Palmiye yağı plantasyonlarının tespit edildiği alanları kapsar. Sınıflandırılmış görüntüler, Sentinel-1 ve Sentinel-2'nin altı aylık bileşiklerine dayalı bir evrişimli nöral ağın çıkışıdır. Ek … için makaleye bakın.

  agriculture biodiversity conservation crop global landuse

• Google Global Landsat tabanlı CCDC segmentleri (1999-2019)

  Bu koleksiyonda, 20 yıllık Landsat yüzey yansıtma verileri üzerinde Sürekli Değişiklik Tespiti ve Sınıflandırma (CCDC) algoritması çalıştırılarak önceden hesaplanmış sonuçlar yer alır. CCDC, zaman serisi verilerindeki kırılma noktalarını tespit etmek için dinamik bir RMSE eşiğiyle harmonik uyumlaştırma kullanan bir kırılma noktası bulma algoritmasıdır. …

  change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover

• LUCAS Copernicus (Özelliklere sahip poligonlar, 2018) V1

  Avrupa Birliği'ndeki (AB) Arazi Kullanımı/Örtüsü Alanı Çerçeve Anketi (LUCAS), istatistiksel bilgi sağlamak için oluşturulmuştur. Bu, AB topraklarının tamamında üç yılda bir yerinde yapılan bir arazi örtüsü ve arazi kullanımı veri toplama çalışmasını temsil eder. LUCAS, arazi örtüsü ve …

  copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover

• LUCAS Harmonized (Theoretical Location, 2006-2018) V1

  Avrupa Birliği'ndeki (AB) Arazi Kullanımı/Örtüsü Alanı Çerçeve Anketi (LUCAS), istatistiksel bilgi sağlamak için oluşturulmuştur. Bu, AB topraklarının tamamında üç yılda bir yerinde yapılan bir arazi örtüsü ve arazi kullanımı veri toplama çalışmasını temsil eder. LUCAS, arazi örtüsü ve …

  eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas

• LUCAS THLOC (Özellikli noktalar, 2022) V1

  Avrupa Birliği'ndeki (AB) Arazi Kullanımı/Örtüsü Alanı Çerçeve Anketi (LUCAS), istatistiksel bilgi sağlamak için oluşturulmuştur. Bu, AB topraklarının tamamında üç yılda bir yerinde yapılan bir arazi örtüsü ve arazi kullanımı veri toplama çalışmasını temsil eder. LUCAS, arazi örtüsü ve …

  eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas

• Palm Probability modeli 2025a

  Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasına bakın. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.

  agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership

• Kauçuk Ağacı Olasılık Modeli 2025a

  Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README dosyasına bakın. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.

  agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership

• USFS Landscape Change Monitoring System v2024.10 (CONUS and OCONUS)

  Bu ürün, Landscape Change Monitoring System (LCMS) veri paketinin bir parçasıdır. Her yıl için LCMS ile modellenmiş değişiklikleri, arazi örtüsünü ve/veya arazi kullanım sınıflarını gösterir. Ayrıca, Alaska (AK), Porto Riko (PR) ve Hawaii (HI) dahil olmak üzere ABD'nin bitişik eyaletlerinin (CONUS) yanı sıra CONUS dışındaki alanları (OCONUS) da kapsar.

  change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover

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

  Bu veri kümesi, 2001-2022 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

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

  Bu veri kümesi, 2001-2023 yılları arasında dünya genelinde 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini gösterir. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

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

  Bu veri kümesi, 2001-2024 yılları arasında dünya genelinde 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini gösterir. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon