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Modèle de probabilité du cacao 2025a
Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore été examiné par des pairs. Pour en savoir plus, veuillez consulter le fichier README de GitHub. Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Modèle de probabilité de café 2025a
Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore été examiné par des pairs. Pour en savoir plus, veuillez consulter le fichier README de GitHub. Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Farmscapes 2020
L'ensemble de données Farmscapes 2020 fournit des cartes de probabilité haute résolution (25 cm) pour trois caractéristiques semi-naturelles clés des paysages agricoles anglais : les haies, les bois et les murs de pierre. Cet ensemble de données a été développé en collaboration avec le Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery pour servir de référence aux applications, y compris … biodiversité climat conservation forêt occupation-et-couverture-des-sols nature-trace -
Persistance de la forêt v0
Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore été examiné par des pairs. Pour en savoir plus, veuillez consulter le fichier README GitHub associé à ce modèle. Cette image fournit un score par pixel (dans [0, 1]) qui indique si la zone de pixel est occupée par une forêt intacte en 2020. Ces scores sont… biodiversité conservation déforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
Cet ensemble de données fournit des cartes mondiales annuelles des classes dominantes de prairies (cultivées et naturelles/semi-naturelles) de 2000 à 2022, avec une résolution spatiale de 30 m. Produite par l'initiative Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, l'étendue des prairies cartographiée comprend tout type de couverture terrestre contenant au moins 30 % de… forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
Cet ensemble de données fournit des cartes de probabilité annuelles mondiales des prairies cultivées de 2000 à 2022 à une résolution spatiale de 30 m. Produite par l'initiative Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, l'étendue des prairies cartographiée inclut tout type de couverture terrestre contenant au moins 30 % de zones sèches ou… forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
Cet ensemble de données fournit des cartes de probabilité annuelles mondiales des prairies naturelles/semi-naturelles de 2000 à 2022, avec une résolution spatiale de 30 m. Produite par l'initiative Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, l'étendue des prairies cartographiée inclut tout type de couverture terrestre contenant au moins 30 % de zones sèches ou… forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
MethaneSAT L3 Concentration Public Preview V1.0.0
Cet ensemble de données "Preview publique" fournit des données géospatiales pour la fraction molaire de méthane dans l'air sec en moyenne dans la colonne, "XCH4", extraites des mesures du spectromètre imageur MethaneSAT. XCH4 est défini comme la quantité totale de colonne (nombre de molécules au-dessus d'une surface unitaire) de… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V1.0.0
Le modèle d'émissions dans les zones dispersées est encore en cours de développement et ne représente pas un produit final. Cet ensemble de données "Preview publique" fournit des données de haute précision sur les émissions de méthane provenant de sources dispersées. Ces données sur les émissions proviennent des bassins des Appalaches, du Permien et de l'Uinta, dans le… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V2.0.0
Le modèle d'émissions dans les zones dispersées est encore en cours de développement et ne représente pas un produit final. Cet ensemble de données "Preview publique" fournit des données de haute précision sur les émissions de méthane provenant de sources dispersées. Ces données sur les émissions proviennent des bassins des Appalaches, du Permien et de l'Uinta, dans le… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Point Sources Public Preview V1.0.0
Cet ensemble de données "Preview publique" fournit des données de haute précision sur les émissions de méthane provenant de sources ponctuelles distinctes. Ces flux d'émissions de méthane ont été produits à l'aide d'un cadre de détection des sources ponctuelles et de quantification des émissions spécialisé dans l'exploitation de la haute résolution spatiale, de la large couverture spatiale et de la haute précision de… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
Modèle de hauteur de canopée NEON (CHM)
Hauteur de la partie supérieure de la canopée au-dessus du sol nu (modèle de hauteur de canopée, CHM). Le CHM est dérivé du nuage de points LiDAR NEON et est généré en créant une surface continue d'estimations de la hauteur de la canopée sur l'ensemble du domaine spatial de l'étude LiDAR. Le… airborne canopy forest forest-biomass lidar neon -
Modèle numérique d'élévation (MNE) NEON
Modèles numériques de surface (DSM) et de terrain (DTM) dérivés des données LiDAR NEON. MNS : caractéristiques de surface (informations topographiques avec végétation et structures artificielles). MNT : altitude du sol nu (informations topographiques sans végétation ni structures artificielles). Les images sont exprimées en mètres au-dessus du niveau moyen de la mer… airborne dem elevation-topography forest lidar neon -
Imagerie de caméras RVB NEON
Images haute résolution de caméras orthorectifiées rouge-vert-bleu (RVB) mosaïquées et générées sur une grille spatiale fixe et uniforme à l'aide du rééchantillonnage au plus proche.La résolution spatiale est de 0, 1 m. La caméra numérique fait partie d'une suite d'instruments de la plate-forme d'observation aéroportée (AOP) NEON qui comprend également un … airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
NEON Surface Bidirectional Reflectance
La réflectance bidirectionnelle de surface AOP NEON est un produit de données hyperspectral VSWIR (visible à infrarouge à ondes courtes), contenant 426 bandes couvrant des longueurs d'onde d'environ 380 nm à 2 510 nm. La réflectance est mise à l'échelle par un facteur de 10 000. Les longueurs d'onde comprises entre 1 340 et 1 445 nm et entre 1 790 et 1 955 nm sont définies sur … airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
NEON Surface Directional Reflectance
La réflectance directionnelle de surface AOP NEON est un produit de données hyperspectral VSWIR (visible à infrarouge à ondes courtes), contenant 426 bandes couvrant des longueurs d'onde d'environ 380 nm à 2 510 nm. La réflectance est mise à l'échelle par un facteur de 10 000. Les longueurs d'onde comprises entre 1 340 et 1 445 nm et entre 1 790 et 1 955 nm sont définies sur … airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
Fonds NICFI (Norway's International Climate and Forest Initiative) : fonds de cartes pour la surveillance des forêts tropicales en Afrique
Cette collection d'images permet d'accéder à une surveillance satellite haute résolution des régions tropicales. Son objectif principal est de réduire et d'inverser la perte de forêts tropicales, de contribuer à la lutte contre le changement climatique, de préserver la biodiversité, de favoriser la repousse, la restauration et l'amélioration des forêts, et de faciliter le développement durable. basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Cartes de base du programme de données satellite NICFI pour la surveillance des forêts tropicales – Amériques
Cette collection d'images permet d'accéder à une surveillance satellite haute résolution des régions tropicales. Son objectif principal est de réduire et d'inverser la perte de forêts tropicales, de contribuer à la lutte contre le changement climatique, de préserver la biodiversité, de favoriser la repousse, la restauration et l'amélioration des forêts, et de faciliter le développement durable. basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Cartes de base du programme de données satellite NICFI pour la surveillance des forêts tropicales : Asie
Cette collection d'images permet d'accéder à une surveillance satellite haute résolution des régions tropicales. Son objectif principal est de réduire et d'inverser la perte de forêts tropicales, de contribuer à la lutte contre le changement climatique, de préserver la biodiversité, de favoriser la repousse, la restauration et l'amélioration des forêts, et de faciliter le développement durable. basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Forêts naturelles du monde 2020
Natural Forests of the World 2020 fournit une carte mondiale de la probabilité de présence de forêts naturelles pour l'année 2020, avec une résolution de 10 mètres. Il a été développé pour soutenir des initiatives telles que le règlement de l'Union européenne sur la déforestation (EUDR) et d'autres efforts de conservation et de surveillance des forêts. La carte… biodiversité climat conservation déforestation eudr forêt -
Modèle de probabilité Palm 2025a
Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore été examiné par des pairs. Pour en savoir plus, veuillez consulter le fichier README de GitHub. Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Modèle de probabilité Rubber Tree 2025a
Remarque : Cet ensemble de données n'a pas encore été examiné par des pairs. Pour en savoir plus, veuillez consulter le fichier README de GitHub. Cette collection d'images fournit une estimation de la probabilité par pixel que la zone sous-jacente soit occupée par la marchandise. Les estimations de probabilité sont fournies avec une résolution de 10 mètres et ont été générées par… agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Cet ensemble de données cartographie le principal facteur de perte de couverture arborée de 2001 à 2022 à l'échelle mondiale, avec une résolution de 1 km. Produites par le World Resources Institute (WRI) et Google DeepMind, les données ont été développées à l'aide d'un modèle de réseau de neurones mondial (ResNet) entraîné sur un ensemble d'échantillons collectés… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
Cet ensemble de données cartographie le principal facteur de perte de couverture arborée de 2001 à 2023 à l'échelle mondiale, avec une résolution de 1 km. Produites par le World Resources Institute (WRI) et Google DeepMind, les données ont été développées à l'aide d'un modèle de réseau de neurones mondial (ResNet) entraîné sur un ensemble d'échantillons collectés… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
Cet ensemble de données cartographie le principal facteur de perte de couverture arborée de 2001 à 2024 à l'échelle mondiale, avec une résolution de 1 km. Produites par le World Resources Institute (WRI) et Google DeepMind, les données ont été développées à l'aide d'un modèle de réseau de neurones mondial (ResNet) entraîné sur un ensemble d'échantillons collectés… agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
Prévisions WeatherNext Gen
WeatherNext Gen est un ensemble de données expérimental de prévisions météorologiques mondiales à moyen terme produites par une version opérationnelle du modèle météorologique d'ensemble basé sur la diffusion de Google DeepMind. L'ensemble de données expérimentales inclut des données en temps réel et historiques. Les données en temps réel sont toutes les données qui se rapportent à une période qui n'est pas … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature -
Prédictions de WeatherNext Graph
WeatherNext Graph est un ensemble de données expérimental de prévisions météorologiques mondiales à moyen terme, produit par une version opérationnelle du modèle météorologique de réseau neuronal graphique de Google DeepMind. L'ensemble de données expérimentales inclut des données en temps réel et historiques. Les données en temps réel sont toutes les données qui se rapportent à une période qui n'est pas … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature
