-
โมเดลความน่าจะเป็นของโกโก้ 2025a
หมายเหตุ: ชุดข้อมูลนี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมใน README ของ GitHub นี้ คอลเล็กชันรูปภาพนี้แสดงความน่าจะเป็นต่อพิกเซลโดยประมาณที่พื้นที่พื้นฐานถูกครอบครองโดยสินค้าโภคภัณฑ์ ค่าประมาณความน่าจะเป็นจะแสดงที่ความละเอียด 10 เมตร และสร้างขึ้นโดย … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
โมเดลความน่าจะเป็นของกาแฟ 2025a
หมายเหตุ: ชุดข้อมูลนี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมใน README ของ GitHub นี้ คอลเล็กชันรูปภาพนี้แสดงความน่าจะเป็นต่อพิกเซลโดยประมาณที่พื้นที่พื้นฐานถูกครอบครองโดยสินค้าโภคภัณฑ์ ค่าประมาณความน่าจะเป็นจะแสดงที่ความละเอียด 10 เมตร และสร้างขึ้นโดย … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
EVI: ดัชนีพืชพรรณที่ปรับปรุงแล้วซึ่งเติมช่องว่างของ Malaria Atlas Project (8 วัน 1 กม.)
ชุดข้อมูลพื้นฐานสำหรับผลิตภัณฑ์ดัชนีพืชพรรณที่ปรับปรุงแล้ว (EVI) นี้คือภาพที่แก้ไข BRDF ของ MODIS (MCD43B4) ซึ่งได้รับการเติมช่องว่างโดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss และคณะ (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น เมฆปกคลุม หลังจากเติมเต็มช่องว่างของข้อมูลแล้ว ระบบจะตัดข้อมูลเป็น … evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
EVI: ดัชนีพืชพรรณที่ปรับปรุงแล้วซึ่งเติมเต็มช่องว่างของโครงการ Malaria Atlas (1 กม. ต่อปี)
ชุดข้อมูลพื้นฐานสำหรับผลิตภัณฑ์ดัชนีพืชพรรณที่ปรับปรุงแล้ว (EVI) นี้คือภาพที่แก้ไข BRDF ของ MODIS (MCD43B4) ซึ่งได้รับการเติมช่องว่างโดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss และคณะ (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น เมฆปกคลุม หลังจากเติมเต็มช่องว่างของข้อมูลแล้ว ระบบจะตัดข้อมูลเป็น … evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
EVI: ดัชนีพืชพรรณที่ปรับปรุงแล้วซึ่งเติมเต็มช่องว่างของโครงการ Malaria Atlas (รายเดือน 1 กม.)
ชุดข้อมูลพื้นฐานสำหรับผลิตภัณฑ์ดัชนีพืชพรรณที่ปรับปรุงแล้ว (EVI) นี้คือภาพที่แก้ไข BRDF ของ MODIS (MCD43B4) ซึ่งได้รับการเติมช่องว่างโดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss และคณะ (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น เมฆปกคลุม หลังจากเติมเต็มช่องว่างของข้อมูลแล้ว ระบบจะตัดข้อมูลเป็น … evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
Farmscapes 2020
ชุดข้อมูล Farmscapes 2020 มีแผนที่ความน่าจะเป็นความละเอียดสูง (25 ซม.) สำหรับองค์ประกอบกึ่งธรรมชาติที่สำคัญ 3 อย่างในภูมิทัศน์ทางการเกษตรของอังกฤษ ได้แก่ แนวพุ่มไม้ ป่าไม้ และกำแพงหิน ชุดข้อมูลนี้ได้รับการพัฒนาโดยความร่วมมือกับ Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery เพื่อใช้เป็นพื้นฐานสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ ซึ่งรวมถึง … biodiversity climate conservation forest landuse-landcover nature-trace -
ความต่อเนื่องของ Forest v0
หมายเหตุ: ชุดข้อมูลนี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมใน README ของ GitHub ที่เชื่อมโยงกับโมเดลนี้ รูปภาพนี้ให้คะแนนต่อพิกเซล (ใน [0, 1]) ซึ่งระบุว่าพื้นที่พิกเซลถูกครอบครองโดยป่าที่ไม่ถูกรบกวนในปี 2020 หรือไม่ คะแนนเหล่านี้คือ … ความหลากหลายทางชีวภาพ การอนุรักษ์ การตัดไม้ทำลายป่า eudr forest-biomass forestdatapartnership -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
ชุดข้อมูลนี้ให้แผนที่ชั้นเรียนเด่นประจำปีทั่วโลกของทุ่งหญ้า (ที่เพาะปลูกและธรรมชาติ/กึ่งธรรมชาติ) ตั้งแต่ปี 2000 ถึง 2022 ที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 ม. ขอบเขตทุ่งหญ้าที่แมปไว้ซึ่งผลิตโดยโครงการริเริ่ม Global Pasture Watch ของ Land & Carbon Lab จะรวมประเภทสิ่งปกคลุมดินใดก็ตามที่มีอย่างน้อย … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
ความน่าจะเป็นรายปีของ GPW ของทุ่งหญ้าที่เพาะปลูก v1
ชุดข้อมูลนี้ให้แผนที่ความน่าจะเป็นรายปีทั่วโลกของทุ่งหญ้าที่เพาะปลูกตั้งแต่ปี 2000 ถึง 2022 ที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 เมตร ขอบเขตทุ่งหญ้าที่แมปไว้ซึ่งผลิตโดยโครงการ Global Pasture Watch ของ Land & Carbon Lab จะรวมถึงประเภทสิ่งปกคลุมดินใดๆ ซึ่งมี … แห้งอย่างน้อย 30% global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
ความน่าจะเป็นรายปีของ GPW สำหรับทุ่งหญ้าธรรมชาติ/กึ่งธรรมชาติ v1
ชุดข้อมูลนี้ให้แผนที่ความน่าจะเป็นรายปีทั่วโลกของทุ่งหญ้าธรรมชาติ/กึ่งธรรมชาติตั้งแต่ปี 2000 ถึง 2022 ที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 ม. ขอบเขตทุ่งหญ้าที่แมปไว้ซึ่งผลิตโดยโครงการ Global Pasture Watch ของ Land & Carbon Lab จะรวมถึงประเภทสิ่งปกคลุมดินใดๆ ซึ่งมี … แห้งอย่างน้อย 30% global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual short vegetation height v1
ชุดข้อมูลนี้ให้ความสูงของพืชพรรณค่ามัธยฐานทั่วโลกตั้งแต่ปี 2000 ที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 ม. ชุดข้อมูลนี้ผลิตขึ้นโดยโครงการ Global Pasture Watch ของ Land & Carbon Lab โดยให้ค่าความสูงของพืชที่เป็นค่ามัธยฐาน (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 50) ทั่วโลกที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 ม. ตั้งแต่ปี 2000 เป็นต้นมา ชุดข้อมูลอิงตาม … canopy global global-pasture-watch land landcover plant-productivity -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1
ชุดข้อมูลนี้ให้ผลผลิตขั้นต้นที่ไม่ได้รับการปรับเทียบตาม EO ทั่วโลกตั้งแต่ปี 2000 ที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 ม. ชุดข้อมูลปัจจุบันซึ่งผลิตโดยโครงการ Global Pasture Watch ของ Land & Carbon Lab จะให้ค่าผลผลิตขั้นต้น (GPP) ทั่วโลกที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 ม. ตั้งแต่ปี 2000 เป็นต้นมา ค่า GPP … global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature (8-Daily 1km)
อุณหภูมิพื้นผิวดิน (LST) ในเวลากลางวันได้มาจากผลิตภัณฑ์ MOD11A2 v6.1 ของ MODIS ที่มีความละเอียดประมาณ 1 กม. ระบบจะแปลงข้อมูลผสม 8 วันเป็นองศาเซลเซียส จากนั้นจะเติมช่องว่างโดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss et al (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น เมฆปกคลุม … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature (Annual 1km)
อุณหภูมิพื้นผิวดิน (LST) ในเวลากลางวันได้มาจากผลิตภัณฑ์ MOD11A2 v6.1 ของ MODIS ที่มีความละเอียดประมาณ 1 กม. ระบบจะแปลงข้อมูลผสม 8 วันเป็นองศาเซลเซียส จากนั้นจะเติมช่องว่างโดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss et al (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น เมฆปกคลุม … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature (รายเดือน 1 กม.)
อุณหภูมิพื้นผิวดิน (LST) ในเวลากลางวันได้มาจากผลิตภัณฑ์ MOD11A2 v6.1 ของ MODIS ที่มีความละเอียดประมาณ 1 กม. ระบบจะแปลงข้อมูลผสม 8 วันเป็นองศาเซลเซียส จากนั้นจะเติมช่องว่างโดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss et al (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น เมฆปกคลุม … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
LST Night: Malaria Atlas Project Gap-Filled Nighttime Land Surface Temperature (8-Daily 1km)
อุณหภูมิพื้นผิวดิน (LST) ในเวลากลางคืนได้มาจากผลิตภัณฑ์ MOD11A2 v6.1 ของ MODIS ที่มีความละเอียดประมาณ 1 กม. ระบบจะแปลงข้อมูลผสม 8 วันเป็นองศาเซลเซียส จากนั้นจะเติมช่องว่างโดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss et al (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น เมฆปกคลุม … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
LST Night: Malaria Atlas Project Gap-Filled Nighttime Land Surface Temperature (Annual 1km)
อุณหภูมิพื้นผิวดิน (LST) ในเวลากลางคืนได้มาจากผลิตภัณฑ์ MOD11A2 v6.1 ของ MODIS ที่มีความละเอียดประมาณ 1 กม. ระบบจะแปลงข้อมูลผสม 8 วันเป็นองศาเซลเซียส จากนั้นจะเติมช่องว่างโดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss et al (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น เมฆปกคลุม … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
LST กลางคืน: อุณหภูมิพื้นผิวดินตอนกลางคืนที่เติมช่องว่างของ Malaria Atlas Project (รายเดือน 1 กม.)
อุณหภูมิพื้นผิวดิน (LST) ในเวลากลางคืนได้มาจากผลิตภัณฑ์ MOD11A2 v6.1 ของ MODIS ที่มีความละเอียดประมาณ 1 กม. ระบบจะแปลงข้อมูลผสม 8 วันเป็นองศาเซลเซียส จากนั้นจะเติมช่องว่างโดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss et al (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจากปัจจัยต่างๆ เช่น เมฆปกคลุม … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
การใช้ที่ดินและสิ่งปกคลุมดินของ MapBiomas - บราซิล V1.0
ชุดข้อมูลการใช้ที่ดินและสิ่งปกคลุมดิน (LULC) ของ MapBiomas สำหรับบราซิลจัดทำขึ้นทุกปีโดยโครงการ MapBiomas โดยใช้ภาพจากดาวเทียม Landsat และเทคนิคการจัดประเภทแมชชีนเลิร์นนิง ชุดข้อมูลนี้มีแผนที่ที่มีรายละเอียดตามธีมที่สอดคล้องกันที่ความละเอียด 30 เมตร ครอบคลุมหลายทศวรรษและอัปเดตทุกปี รูปภาพแต่ละรูป … landsat-derived landuse-landcover publisher-dataset -
เวอร์ชันตัวอย่างแบบสาธารณะของความเข้มข้นของมีเทน L3 V1.0.0
ชุดข้อมูล "ตัวอย่างแบบสาธารณะ" ระยะแรกนี้ให้ข้อมูลเชิงพื้นที่สำหรับเศษส่วนโมลของมีเทนในอากาศแห้งที่หาค่าเฉลี่ยตามคอลัมน์ "XCH4" ซึ่งดึงมาจากการวัดโดยสเปกโตรมิเตอร์การถ่ายภาพของ MethaneSAT XCH4 คือปริมาณคอลัมน์ทั้งหมด (จำนวนโมเลกุลเหนือพื้นที่ผิว 1 หน่วย) ของ … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V1.0.0
โมเดลการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในพื้นที่กระจัดกระจายยังอยู่ระหว่างการพัฒนาและไม่ได้เป็นตัวแทนของผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย ชุดข้อมูล "ตัวอย่างสาธารณะ" ระยะแรกนี้ให้ข้อมูลที่มีความแม่นยำสูงสำหรับการปล่อยก๊าซมีเทนจากแหล่งที่มาในพื้นที่กระจัดกระจาย ข้อมูลการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเหล่านี้มาจากแอ่งแอปปาเลเชียน เพอร์เมียน และยูอินตาใน… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V2.0.0
โมเดลการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในพื้นที่กระจัดกระจายยังอยู่ระหว่างการพัฒนาและไม่ได้เป็นตัวแทนของผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย ชุดข้อมูล "ตัวอย่างสาธารณะ" ระยะแรกนี้ให้ข้อมูลที่มีความแม่นยำสูงสำหรับการปล่อยก๊าซมีเทนจากแหล่งที่มาในพื้นที่กระจัดกระจาย การวัดผลใหม่เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการวัดปริมาณการปล่อยก๊าซมีเทนทั้งหมดด้วยความแม่นยำสูง … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Point Sources Public Preview V1.0.0
ชุดข้อมูล "ตัวอย่างเวอร์ชันสาธารณะ" ระยะแรกนี้ให้ข้อมูลที่มีความแม่นยำสูงสำหรับการปล่อยก๊าซมีเทนจากแหล่งกำเนิดแบบจุดที่แยกกัน ฟลักซ์การปล่อยก๊าซมีเทนเหล่านี้สร้างขึ้นโดยใช้กรอบการตรวจหาแหล่งกำเนิดแบบจุดและการวัดปริมาณการปล่อยก๊าซที่ออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อใช้ประโยชน์จากความละเอียดเชิงพื้นที่สูง ความครอบคลุมเชิงพื้นที่กว้าง และความแม่นยำสูงของ … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
แบบจำลองความสูงของเรือนยอด NEON (CHM)
ความสูงของยอดเรือนยอดเหนือพื้นดิน (แบบจำลองความสูงของเรือนยอด หรือ CHM) CHM ได้มาจากกลุ่มจุด LiDAR ของ NEON และสร้างขึ้นโดยการสร้างพื้นผิวต่อเนื่องของค่าประมาณความสูงของเรือนยอดทั่วทั้งโดเมนเชิงพื้นที่ของการสำรวจ LiDAR The … airborne canopy forest forest-biomass lidar neon -
แบบจำลองระดับความสูงเชิงเลข (DEM) ของ NEON
แบบจำลองดิจิทัลของพื้นผิว (DSM) และภูมิประเทศ (DTM) ที่ได้มาจากข้อมูล LiDAR ของ NEON DSM: ลักษณะพื้นผิว (ข้อมูลภูมิประเทศที่มีพืชพรรณและโครงสร้างที่มนุษย์สร้างขึ้น) DTM: ความสูงของพื้นดินเปล่า (ข้อมูลภูมิประเทศที่นำพืชพรรณและโครงสร้างที่มนุษย์สร้างขึ้นออกแล้ว) รูปภาพแสดงเป็นเมตรเหนือระดับน้ำทะเลโดยเฉลี่ย … airborne dem elevation-topography forest lidar neon -
ภาพจากกล้อง RGB ของ NEON
ภาพจากกล้องที่ผ่านการปรับแก้เชิงระนาบ (Orthorectified) แบบสีแดง-เขียว-น้ำเงิน (RGB) ความละเอียดสูงที่ต่อกันเป็นผืนเดียวและแสดงผลบนตารางกริดเชิงพื้นที่แบบคงที่และสม่ำเสมอโดยใช้การสุ่มตัวอย่างใหม่แบบเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด ความละเอียดเชิงพื้นที่คือ 0.1 ม. กล้องดิจิทัลเป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือในแพลตฟอร์มการสังเกตทางอากาศ (AOP) ของ NEON ซึ่งรวมถึง … airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
การสะท้อนแบบ 2 ทิศทางของพื้นผิว NEON
การสะท้อนแบบสองทิศทางของพื้นผิว AOP ของ NEON เป็นผลิตภัณฑ์ข้อมูล VSWIR (อินฟราเรดที่มองเห็นได้ถึงคลื่นสั้น) แบบไฮเปอร์สเปกตรัล ซึ่งมี 426 แถบที่ครอบคลุมความยาวคลื่นตั้งแต่ประมาณ 380 นาโนเมตรถึง 2510 นาโนเมตร การสะท้อนแสงจะปรับขนาดตามปัจจัย 10000 ความยาวคลื่นระหว่าง 1340-1445 นาโนเมตร และ 1790-1955 นาโนเมตร จะตั้งค่าเป็น … airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
การสะท้อนแบบมีทิศทางของพื้นผิว NEON
การสะท้อนแบบทิศทางของพื้นผิว AOP ของ NEON เป็นผลิตภัณฑ์ข้อมูล VSWIR (อินฟราเรดที่มองเห็นได้ถึงคลื่นสั้น) แบบไฮเปอร์สเปกตรัล ซึ่งมี 426 แถบที่ครอบคลุมความยาวคลื่นตั้งแต่ประมาณ 380 นาโนเมตรถึง 2510 นาโนเมตร การสะท้อนแสงจะปรับขนาดตามปัจจัย 10000 ความยาวคลื่นระหว่าง 1340-1445 นาโนเมตร และ 1790-1955 นาโนเมตร จะตั้งค่าเป็น … airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
แผนที่ฐานของโปรแกรมข้อมูลดาวเทียม NICFI สำหรับการตรวจสอบป่าเขตร้อน - แอฟริกา
คอลเล็กชันรูปภาพนี้ช่วยให้เข้าถึงการตรวจสอบเขตร้อนด้วยดาวเทียมความละเอียดสูงโดยมีวัตถุประสงค์หลักในการลดและย้อนกลับการสูญเสียป่าเขตร้อน ซึ่งมีส่วนช่วยในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ อนุรักษ์ความหลากหลายทางชีวภาพ มีส่วนช่วยในการงอกใหม่ การฟื้นฟู และการปรับปรุงป่า รวมถึงอำนวยความสะดวกในการพัฒนาที่ยั่งยืน ทั้งหมดนี้… แผนที่ฐาน ป่าไม้ nicfi planet planet-nicfi ชุดข้อมูลของผู้เผยแพร่ -
แผนที่ฐานของโปรแกรมข้อมูลดาวเทียม NICFI สำหรับการตรวจสอบป่าเขตร้อน - อเมริกา
คอลเล็กชันรูปภาพนี้ช่วยให้เข้าถึงการตรวจสอบเขตร้อนด้วยดาวเทียมความละเอียดสูงโดยมีวัตถุประสงค์หลักในการลดและย้อนกลับการสูญเสียป่าเขตร้อน ซึ่งมีส่วนช่วยในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ อนุรักษ์ความหลากหลายทางชีวภาพ มีส่วนช่วยในการงอกใหม่ การฟื้นฟู และการปรับปรุงป่า รวมถึงอำนวยความสะดวกในการพัฒนาที่ยั่งยืน ทั้งหมดนี้… แผนที่ฐาน ป่าไม้ nicfi planet planet-nicfi ชุดข้อมูลของผู้เผยแพร่ -
แผนที่ฐานของโปรแกรมข้อมูลดาวเทียม NICFI สำหรับการตรวจสอบป่าเขตร้อน - เอเชีย
คอลเล็กชันรูปภาพนี้ช่วยให้เข้าถึงการตรวจสอบเขตร้อนด้วยดาวเทียมความละเอียดสูงโดยมีวัตถุประสงค์หลักในการลดและย้อนกลับการสูญเสียป่าเขตร้อน ซึ่งมีส่วนช่วยในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ อนุรักษ์ความหลากหลายทางชีวภาพ มีส่วนช่วยในการงอกใหม่ การฟื้นฟู และการปรับปรุงป่า รวมถึงอำนวยความสะดวกในการพัฒนาที่ยั่งยืน ทั้งหมดนี้… แผนที่ฐาน ป่าไม้ nicfi planet planet-nicfi ชุดข้อมูลของผู้เผยแพร่ -
ป่าธรรมชาติของโลกปี 2020
Natural Forests of the World 2020 แสดงแผนที่โลกเกี่ยวกับความน่าจะเป็นของป่าธรรมชาติในปี 2020 ที่ความละเอียด 10 เมตร โดยพัฒนาขึ้นเพื่อสนับสนุนโครงการต่างๆ เช่น กฎระเบียบว่าด้วยการตัดไม้ทำลายป่า (EUDR) ของสหภาพยุโรป และความพยายามอื่นๆ ในการอนุรักษ์และตรวจสอบป่า แผนที่ … biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
Oya: 5km Quasi-Global Precipitation Estimates
การประมาณปริมาณน้ำฝนยังไม่ผ่านการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญอย่างเป็นทางการ โดยจะเผยแพร่ใน arxiv เร็วๆ นี้** Oya เป็นชุดข้อมูลการประมาณปริมาณน้ำฝนความละเอียดสูงระดับกึ่งโลกซึ่งได้มาจากการสังเกตการณ์ดาวเทียมวงโคจรค้างฟ้า (GEO) โมเดล Oya ใช้ช่องสัญญาณที่มองเห็นและอินฟราเรด (VIS-IR) เต็มรูปแบบจาก … climate geophysical gpm pre-review precipitation publisher-dataset -
โมเดลความน่าจะเป็นของ Palm 2025a
หมายเหตุ: ชุดข้อมูลนี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมใน README ของ GitHub นี้ คอลเล็กชันรูปภาพนี้แสดงความน่าจะเป็นต่อพิกเซลโดยประมาณที่พื้นที่พื้นฐานถูกครอบครองโดยสินค้าโภคภัณฑ์ ค่าประมาณความน่าจะเป็นจะแสดงที่ความละเอียด 10 เมตร และสร้างขึ้นโดย … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
โมเดลความน่าจะเป็นของต้นยาง 2025a
หมายเหตุ: ชุดข้อมูลนี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมใน README ของ GitHub นี้ คอลเล็กชันรูปภาพนี้แสดงความน่าจะเป็นต่อพิกเซลโดยประมาณที่พื้นที่พื้นฐานถูกครอบครองโดยสินค้าโภคภัณฑ์ ค่าประมาณความน่าจะเป็นจะแสดงที่ความละเอียด 10 เมตร และสร้างขึ้นโดย … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
SCANFI: the Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product1.2
การเผยแพร่ข้อมูลนี้ประกอบด้วยชุดไฟล์แรสเตอร์ความละเอียด 30 เมตรซึ่งแสดงแผนที่ทั่วทั้งแคนาดาปี 2020 ของประเภทการปกคลุมของพื้นดินในวงกว้าง ความสูงของร่มไม้ ระดับการปิดของเรือนยอด และชีวมวลของต้นไม้เหนือพื้นดิน พร้อมด้วยองค์ประกอบของสายพันธุ์ของต้นไม้สายพันธุ์หลักหลายชนิด The Spatialized CAnadian National … แคนาดา ป่าไม้ ชีวมวลจากป่าไม้ ชุดข้อมูลของผู้เผยแพร่ พื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ -
การกระจายพันธุ์ของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมในออสเตรเลีย
เอาต์พุตโมเดลการกระจายพันธุ์เหล่านี้ซึ่ง Google พัฒนาร่วมกับ QCIF และ EcoCommons แสดงค่าประมาณความน่าจะเป็นของการเกิดพันธุ์ที่สัมพันธ์กัน (เช่น ค่าที่สูงกว่าบ่งบอกถึงความเป็นไปได้ที่สูงกว่าที่จะตรวจพบพันธุ์ในสถานที่หนึ่งๆ สำหรับวิธีการสำรวจที่กำหนดและการสำรวจที่กำหนด...) ความหลากหลายทางชีวภาพ การอนุรักษ์ ระบบนิเวศ nature-trace การตรวจสอบเบื้องต้น publisher-dataset -
TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness (8-Daily 1km)
ชุดข้อมูลความสว่างของ Tasseled Cap (TCB) ที่เติมช่องว่างนี้สร้างขึ้นโดยใช้สมการ Tasseled Cap ที่กำหนดไว้ใน Lobser และ Cohen (2007) กับภาพที่แก้ไข BRDF ของ MODIS (MCD43B4) ระบบได้เติมช่องว่างของข้อมูลที่ได้โดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss และคณะ (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจาก … brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness (Annual 1km)
ชุดข้อมูลความสว่างของ Tasseled Cap (TCB) ที่เติมช่องว่างนี้สร้างขึ้นโดยใช้สมการ Tasseled Cap ที่กำหนดไว้ใน Lobser และ Cohen (2007) กับภาพที่แก้ไข BRDF ของ MODIS (MCD43B4) ระบบได้เติมช่องว่างของข้อมูลที่ได้โดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss และคณะ (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจาก … brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness (Monthly 1km)
ชุดข้อมูลความสว่างของ Tasseled Cap (TCB) ที่เติมช่องว่างนี้สร้างขึ้นโดยใช้สมการ Tasseled Cap ที่กำหนดไว้ใน Lobser และ Cohen (2007) กับภาพที่แก้ไข BRDF ของ MODIS (MCD43B4) ระบบได้เติมช่องว่างของข้อมูลที่ได้โดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss และคณะ (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจาก … brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness (8-Daily 1km)
ชุดข้อมูลความชื้นของ Tasseled Cap (TCW) ที่เติมช่องว่างนี้สร้างขึ้นโดยใช้สมการ Tasseled Cap ที่กำหนดไว้ใน Lobser และ Cohen (2007) กับภาพที่แก้ไข BRDF ของ MODIS (MCD43B4) ระบบได้เติมช่องว่างของข้อมูลที่ได้โดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss และคณะ (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจาก … malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness (รายปี 1 กม.)
ชุดข้อมูลความชื้นของ Tasseled Cap (TCW) ที่เติมช่องว่างนี้สร้างขึ้นโดยใช้สมการ Tasseled Cap ที่กำหนดไว้ใน Lobser และ Cohen (2007) กับภาพที่แก้ไข BRDF ของ MODIS (MCD43B4) ระบบได้เติมช่องว่างของข้อมูลที่ได้โดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss และคณะ (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจาก … malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness (รายเดือน 1 กม.)
ชุดข้อมูลความชื้นของ Tasseled Cap (TCW) ที่เติมช่องว่างนี้สร้างขึ้นโดยใช้สมการ Tasseled Cap ที่กำหนดไว้ใน Lobser และ Cohen (2007) กับภาพที่แก้ไข BRDF ของ MODIS (MCD43B4) ระบบได้เติมช่องว่างของข้อมูลที่ได้โดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ใน Weiss และคณะ (2014) เพื่อกำจัดข้อมูลที่ขาดหายไปซึ่งเกิดจาก … malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
ชุดข้อมูลนี้แสดงให้เห็นถึงสาเหตุหลักที่ทำให้เกิดการสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ทั่วโลกตั้งแต่ปี 2001-2022 ที่ความละเอียด 1 กม. ข้อมูลที่ผลิตโดยสถาบันทรัพยากรโลก (WRI) และ Google DeepMind ได้รับการพัฒนาโดยใช้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมทั่วโลก (ResNet) ที่ได้รับการฝึกในชุดตัวอย่างที่รวบรวม … การเกษตร การตัดไม้ทำลายป่า ป่าไม้ ชีวมวลจากป่า google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
ชุดข้อมูลนี้แสดงให้เห็นถึงสาเหตุหลักที่ทำให้เกิดการสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ทั่วโลกตั้งแต่ปี 2001-2023 ที่ความละเอียด 1 กม. ข้อมูลที่ผลิตโดยสถาบันทรัพยากรโลก (WRI) และ Google DeepMind ได้รับการพัฒนาโดยใช้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมทั่วโลก (ResNet) ที่ได้รับการฝึกในชุดตัวอย่างที่รวบรวม … การเกษตร การตัดไม้ทำลายป่า ป่าไม้ ชีวมวลจากป่า google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
ชุดข้อมูลนี้จะแมปตัวขับเคลื่อนหลักของการสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ตั้งแต่ปี 2001-2024 ทั่วโลกที่ความละเอียด 1 กม. ข้อมูลที่ผลิตโดยสถาบันทรัพยากรโลก (WRI) และ Google DeepMind ได้รับการพัฒนาโดยใช้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมทั่วโลก (ResNet) ที่ได้รับการฝึกในชุดตัวอย่างที่รวบรวม … การเกษตร การตัดไม้ทำลายป่า ป่าไม้ ชีวมวลจากป่า google landandcarbon -
WeatherNext 2
WeatherNext 2 เป็นชุดข้อมูลทดลองของการพยากรณ์อากาศแบบกลุ่มระยะปานกลางทั่วโลก ซึ่งสร้างขึ้นโดยโมเดลพยากรณ์อากาศแบบ Generative ของ Functional Network เวอร์ชันที่ใช้งานได้ของ Google DeepMind ชุดข้อมูลทดลองประกอบด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลย้อนหลัง ข้อมูลเรียลไทม์คือข้อมูลใดก็ตามที่เกี่ยวข้องกับเวลาที่ … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature -
พยากรณ์อากาศรุ่นถัดไป
WeatherNext Gen เป็นชุดข้อมูลทดลองของการพยากรณ์อากาศระยะปานกลางแบบรวมทั่วโลก ซึ่งสร้างขึ้นโดยโมเดลสภาพอากาศแบบรวมตามการแพร่กระจายของ Google DeepMind เวอร์ชันที่ใช้งานได้ ชุดข้อมูลทดลองประกอบด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลย้อนหลัง ข้อมูลเรียลไทม์คือข้อมูลใดก็ตามที่เกี่ยวข้องกับเวลาที่ผ่านมาไม่เกิน 48 ชั่วโมง ("ข้อมูลทดลองเรียลไทม์") ส่วนข้อมูลย้อนหลังคือข้อมูลใดก็ตามที่เกี่ยวข้องกับเวลาที่ผ่านมามากกว่า 48 ชั่วโมง ("ข้อมูลทดลองย้อนหลัง") climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature -
การพยากรณ์กราฟ WeatherNext
กราฟ WeatherNext เป็นชุดข้อมูลทดลองของการพยากรณ์อากาศระยะปานกลางทั่วโลก ซึ่งสร้างขึ้นโดยโมเดลสภาพอากาศแบบกราฟิกนิวรัลเน็ตเวิร์กของ Google DeepMind เวอร์ชันที่ใช้งานได้ ชุดข้อมูลทดลองประกอบด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลย้อนหลัง ข้อมูลเรียลไทม์คือข้อมูลใดก็ตามที่เกี่ยวข้องกับเวลาที่ผ่านมาไม่เกิน 48 ชั่วโมง ("ข้อมูลทดลองเรียลไทม์") ส่วนข้อมูลย้อนหลังคือข้อมูลใดก็ตามที่เกี่ยวข้องกับเวลาที่ผ่านมามากกว่า 48 ชั่วโมง ("ข้อมูลทดลองย้อนหลัง") climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature
