Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Модель вероятности какао 2025a
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Для получения дополнительной информации см. файл README на GitHub, связанный с этой моделью. Это изображение предоставляет оценку по пикселям (в [0, 1]), которая указывает, занята ли область пикселя нетронутым лесом в 2020 году. Эти оценки …
Примечание: этот набор данных еще не прошел рецензирование. Пожалуйста, ознакомьтесь с этим GitHub README для получения дополнительной информации. Эта коллекция изображений дает оценку вероятности на пиксель, что лежащая в основе область занята товаром. Оценки вероятности предоставляются с разрешением 10 метров и были получены …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis webpage features three datasets from the Forest Data Partnership, all currently in pre-review and available for analysis: Cocoa Probability, Forest Persistence, and Rubber Tree Probability.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets offer per-pixel probability estimates or scores relating to the presence of cocoa, undisturbed forest (in 2020), and rubber trees, respectively.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe data is provided at 10-meter resolution and is relevant for biodiversity, conservation, and land use studies, as indicated by their associated tags.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEach dataset has an associated GitHub README with further information about the models and their development.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Datasets tagged pre-review in Earth Engine\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Cocoa Probability model 2025a](/earth-engine/datasets/catalog/projects_forestdatapartnership_assets_cocoa_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) |\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Coffee Probability model 2025a](/earth-engine/datasets/catalog/projects_forestdatapartnership_assets_coffee_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) |\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Forest Persistence v0](/earth-engine/datasets/catalog/projects_forestdatapartnership_assets_community_forests_ForestPersistence_2020) |\n | Note: This dataset is not yet peer-reviewed. Please see the GitHub README associated with this model for more information. This image provides a per-pixel score (in \\[0, 1\\]) that indicates whether the pixel area is occupied by undisturbed forest in year 2020. These scores are ... |\n | [biodiversity](/earth-engine/datasets/tags/biodiversity) [conservation](/earth-engine/datasets/tags/conservation) [deforestation](/earth-engine/datasets/tags/deforestation) [eudr](/earth-engine/datasets/tags/eudr) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) [forestdatapartnership](/earth-engine/datasets/tags/forestdatapartnership) |\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Rubber Tree Probability model 2025a](/earth-engine/datasets/catalog/projects_forestdatapartnership_assets_rubber_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) |"]]
