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Globale Karte der Ölpalmenplantagen
Der Datensatz ist eine globale Karte mit 10 Millionen Ölpalmenplantagen von Industrie- und Kleinbauern für 2019. Sie umfasst Gebiete, in denen Ölpalmenplantagen gefunden wurden. Die klassifizierten Bilder sind die Ausgabe eines Convolutional Neural Networks, das auf halbjährlichen Sentinel-1- und Sentinel-2-Kompositen basiert. Weitere Informationen finden Sie im Artikel… Landwirtschaft Biodiversität Erhaltung Ernte global Nutzung -
Palm Probability Model 2025a
Hinweis: Dieser Datensatz wurde noch nicht von Experten geprüft. Weitere Informationen finden Sie in der GitHub-README-Datei. Diese Bildsammlung enthält eine geschätzte Pixelwahrscheinlichkeit dafür, dass die zugrunde liegende Fläche von der Ware belegt ist. Die Wahrscheinlichkeitsschätzungen werden mit einer Auflösung von 10 Metern bereitgestellt und wurden von … Landwirtschaft Biodiversität Erhaltung Ernte EUDR forestdatapartnership
Datasets tagged palm in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe "Global Map of Oil Palm Plantations" dataset provides a 10m resolution global map highlighting industrial and smallholder oil palm plantations for 2019, based on Sentinel-1 and Sentinel-2 data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe "Palm Probability model 2024a" offers a 10m resolution, per-pixel probability of palm presence, but is not yet peer-reviewed and should be used with caution, referencing its GitHub README for details.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Datasets tagged palm in Earth Engine\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Global Map of Oil Palm Plantations](/earth-engine/datasets/catalog/BIOPAMA_GlobalOilPalm_v1) |\n | The dataset is a 10m global industrial and smallholder oil palm map for 2019. It covers areas where oil palm plantations were detected. The classified images are the output of a convolutional neural network based on Sentinel-1 and Sentinel-2 half-year composites. See article for additional ... |\n | [agriculture](/earth-engine/datasets/tags/agriculture) [biodiversity](/earth-engine/datasets/tags/biodiversity) [conservation](/earth-engine/datasets/tags/conservation) [crop](/earth-engine/datasets/tags/crop) [global](/earth-engine/datasets/tags/global) [landuse](/earth-engine/datasets/tags/landuse) |\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Palm Probability model 2025a](/earth-engine/datasets/catalog/projects_forestdatapartnership_assets_palm_model_2025a) |\n | Note: This dataset is not yet peer-reviewed. Please see this GitHub README for more information. This image collection provides estimated per-pixel probability that the underlying area is occupied by the commodity. The probability estimates are provided at 10 meter resolution, and have been generated by ... |\n | [agriculture](/earth-engine/datasets/tags/agriculture) [biodiversity](/earth-engine/datasets/tags/biodiversity) [conservation](/earth-engine/datasets/tags/conservation) [crop](/earth-engine/datasets/tags/crop) [eudr](/earth-engine/datasets/tags/eudr) [forestdatapartnership](/earth-engine/datasets/tags/forestdatapartnership) |"]]