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Modello di probabilità del cacao 2025a
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership… agriculture biodiversity cocoa conservation crop eudr -
Modello di probabilità del cacao 2025b
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership… agriculture alphaearth-derived biodiversity cocoa conservation crop -
Modello di probabilità del caffè 2025a
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership… agricoltura biodiversità caffè conservazione coltura eudr -
Modello di probabilità del caffè 2025b
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership… agriculture alphaearth-derived biodiversity coffee conservation crop -
Mappa globale delle piantagioni di olio di palma
Il set di dati è una mappa globale di 10 m delle piantagioni di palma da olio industriali e di piccoli proprietari per il 2019. Copre le aree in cui sono state rilevate piantagioni di palma da olio. Le immagini classificate sono l'output di una rete neurale convoluzionale basata sui compositi semestrali di Sentinel-1 e Sentinel-2. Per ulteriori informazioni, consulta l'articolo… agriculture biodiversity conservation crop global landuse -
Palm Probability model 2025a
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Modello di probabilità Palm 2025b
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership… agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
Modello di probabilità di gomma 2025b
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership… agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
Modello di probabilità dell'albero della gomma 2025a
Questa raccolta di immagini fornisce la probabilità stimata per pixel che l'area sottostante sia occupata dalla merce. Le stime di probabilità vengono fornite con una risoluzione di 10 metri e sono state generate da un modello di machine learning. Per maggiori dettagli, consulta la documentazione tecnica sulla Forest Data Partnership… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership
Datasets tagged plantation in Earth Engine
[null,null,[],[],["The information describes four datasets related to agricultural land use. The first is a 2019 global map of oil palm plantations at 10m resolution, created using a neural network on satellite imagery. The other three are per-pixel probability models, also at 10m resolution, for cocoa, palm, and rubber trees respectively, all labeled as \"2024a\" and not peer-reviewed. These models estimate the probability of each area being occupied by these specific crops. All datasets are tagged with biodiversity, conservation, crop, and landuse.\n"]]