Datasets tagged publisher-dataset in Earth Engine

• Kakao olasılık modeli 2025a

  **Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin.** Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.

  agriculture biodiversity cocoa conservation crop eudr

• Cocoa Probability model 2025b

  Bu veri kümesinin teknik belgeleri için lütfen GitHub'daki bu README dosyasına bakın. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. …

  agriculture biodiversity cocoa conservation crop eudr

• Coffee Probability model 2025a

  **Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin.** Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.

  agriculture biodiversity coffee conservation crop eudr

• Coffee Probability model 2025b

  Bu veri kümesinin teknik belgeleri için lütfen GitHub'daki bu README dosyasına bakın. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. …

  agriculture biodiversity coffee conservation crop eudr

• EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index (8-Daily 1km)

  Bu Gelişmiş Bitki Örtüsü İndeksi (EVI) ürününün temel veri kümesi, bulut örtüsü gibi faktörlerden kaynaklanan eksik verileri ortadan kaldırmak için Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla boşluk doldurma işlemi uygulanan MODIS BRDF düzeltilmiş görüntüleridir (MCD43B4). Boşluk doldurma işleminden sonra veriler … olarak kırpıldı.

  evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices

• EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index (Annual 1km)

  Bu Gelişmiş Bitki Örtüsü İndeksi (EVI) ürününün temel veri kümesi, bulut örtüsü gibi faktörlerden kaynaklanan eksik verileri ortadan kaldırmak için Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla boşluk doldurma işlemi uygulanan MODIS BRDF düzeltilmiş görüntüleridir (MCD43B4). Boşluk doldurma işleminden sonra veriler … olarak kırpıldı.

  evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices

• EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index (Aylık 1 km)

  Bu Gelişmiş Bitki Örtüsü İndeksi (EVI) ürününün temel veri kümesi, bulut örtüsü gibi faktörlerden kaynaklanan eksik verileri ortadan kaldırmak için Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla boşluk doldurma işlemi uygulanan MODIS BRDF düzeltilmiş görüntüleridir (MCD43B4). Boşluk doldurma işleminden sonra veriler … olarak kırpıldı.

  evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices

• Farmscapes 2020

  Farmscapes 2020 veri kümesi, İngiltere'nin tarım arazilerindeki üç temel yarı doğal özellik için yüksek çözünürlüklü (25 cm) çitler, ormanlık alanlar ve taş duvarlar gibi olasılık haritaları sağlar. Bu veri kümesi, Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery ile işbirliği içinde geliştirilmiş olup şu tür uygulamalar için temel olarak kullanılabilir:

  biodiversity climate conservation forest landuse-landcover nature-trace

• Forest Persistence v0

  Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu modelle ilişkili GitHub README dosyasına bakın. Bu resimde, piksel alanının 2020 yılında bozulmamış ormanla kaplı olup olmadığını gösteren piksel başına bir puan (0 ile 1 arasında) sağlanır. Bu puanlar …

  biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership

• GPW Yıllık Baskın Çayır Sınıfı v1

  Bu veri kümesi, 2000-2022 yılları arasında 30 metre uzamsal çözünürlükte otlakların (ekili ve doğal/yarı doğal) küresel yıllık baskın sınıf haritalarını sağlar. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch girişimi tarafından üretilen haritalandırılmış otlak alanı, en az … içeren herhangi bir arazi örtüsü türünü içerir.

  global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover

• GPW Yıllık Ekili Çayır Olasılıkları v1

  Bu veri kümesi, 2000-2022 yılları arasında 30 metre uzamsal çözünürlükte, ekili çayırların küresel yıllık olasılık haritalarını sağlar. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch girişimi tarafından üretilen haritalandırılmış otlak alanı, en az% 30 kuru … içeren tüm arazi örtüsü türlerini kapsar.

  global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover

• GPW Yıllık Doğal/Yarı Doğal Çayır Olasılıkları v1

  Bu veri kümesi, 2000-2022 yılları arasında 30 metre uzamsal çözünürlükte doğal/yarı doğal otlakların küresel yıllık olasılık haritalarını sağlar. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch girişimi tarafından üretilen haritalandırılmış otlak alanı, en az% 30 kuru … içeren tüm arazi örtüsü türlerini kapsar.

  global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover

• GPW Annual short vegetation height v1

  Bu veri kümesi, 2000 yılından itibaren 30 metre uzamsal çözünürlükte küresel ortalama bitki yüksekliğini sağlar. Land & Carbon Lab'in Global Pasture Watch girişimi tarafından üretilen bu veri kümesi, 2000'den itibaren 30 m uzamsal çözünürlükte küresel olarak ortalama bitki yüksekliği değerlerini (50. yüzdelik dilim) sağlar. Veri kümesi şu ölçütlere göre belirlenir:

  canopy global global-pasture-watch land landcover plant-productivity

• GPW Yıllık Kalibre Edilmemiş Brüt Birincil Üretkenlik (uGPP) v1

  Bu veri kümesi, 2000'den itibaren 30 metre uzamsal çözünürlükte küresel olarak kalibre edilmemiş EO tabanlı Brüt Birincil Üretkenlik verileri sağlar. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch girişimi tarafından üretilen mevcut veri kümesi, 2000 yılından itibaren 30 metre uzamsal çözünürlükte küresel olarak Brüt Birincil Üretkenlik (GPP) değerlerini sağlar. GPP değerleri …

  global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity

• LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature (8-Daily 1km)

  Gündüz kara yüzeyi sıcaklığı (LST), ~1 km MODIS MOD11A2 v6.1 ürünlerinden elde edilir. 8 günlük kompozitler santigrat dereceye dönüştürülür ve ardından bulut örtüsü gibi faktörlerden kaynaklanan eksik verileri ortadan kaldırmak için Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla boşluk doldurulur. …

  climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature

• LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature (Annual 1km)

  Gündüz kara yüzeyi sıcaklığı (LST), ~1 km MODIS MOD11A2 v6.1 ürünlerinden elde edilir. 8 günlük kompozitler santigrat dereceye dönüştürülür ve ardından bulut örtüsü gibi faktörlerden kaynaklanan eksik verileri ortadan kaldırmak için Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla boşluk doldurulur. …

  climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature

• LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature (Monthly 1km)

  Gündüz kara yüzeyi sıcaklığı (LST), ~1 km MODIS MOD11A2 v6.1 ürünlerinden elde edilir. 8 günlük kompozitler santigrat dereceye dönüştürülür ve ardından bulut örtüsü gibi faktörlerden kaynaklanan eksik verileri ortadan kaldırmak için Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla boşluk doldurulur. …

  climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature

• LST Night: Malaria Atlas Project Gap-Filled Nighttime Land Surface Temperature (8-Daily 1km)

  Gece arazinin yüzey sıcaklığı (LST), yaklaşık 1 km çözünürlüklü MODIS MOD11A2 v6.1 ürünlerinden elde edilir. 8 günlük kompozitler santigrat dereceye dönüştürülür ve ardından bulut örtüsü gibi faktörlerden kaynaklanan eksik verileri ortadan kaldırmak için Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla boşluk doldurulur. …

  climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature

• LST Night: Malaria Atlas Project Gap-Filled Nighttime Land Surface Temperature (Annual 1km) [LST Gece: Malaria Atlas Projesi Boşluk Doldurulmuş Gece Arazinin Yüzey Sıcaklığı (Yıllık 1 km)]

  Gece arazinin yüzey sıcaklığı (LST), yaklaşık 1 km çözünürlüklü MODIS MOD11A2 v6.1 ürünlerinden elde edilir. 8 günlük kompozitler santigrat dereceye dönüştürülür ve ardından bulut örtüsü gibi faktörlerden kaynaklanan eksik verileri ortadan kaldırmak için Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla boşluk doldurulur. …

  climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature

• LST Night: Malaria Atlas Project Gap-Filled Nighttime Land Surface Temperature (Monthly 1km)

  Gece arazinin yüzey sıcaklığı (LST), yaklaşık 1 km çözünürlüklü MODIS MOD11A2 v6.1 ürünlerinden elde edilir. 8 günlük kompozitler santigrat dereceye dönüştürülür ve ardından bulut örtüsü gibi faktörlerden kaynaklanan eksik verileri ortadan kaldırmak için Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla boşluk doldurulur. …

  climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature

• Malaria Atlas Project Accessibility to Cities 2015

  Bu küresel erişilebilirlik haritası, 2015 yılı için 85 derece kuzey ile 60 derece güney arasındaki tüm bölgelerde en yakın yoğun nüfuslu alana karadan seyahat süresini listeler. Yoğun nüfuslu alanlar,kilometrekare başına 1.500 veya daha fazla sakini olan bitişik alanlar olarak tanımlanır ya da …

  accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset

• Malaria Atlas Project Accessibility to Healthcare 2019

  Bu küresel erişilebilirlik haritası, 2019 yılı için 85 derece kuzey ile 60 derece güney arasındaki tüm bölgelerde en yakın hastaneye veya kliniğe kara yoluyla seyahat süresini (dakika cinsinden) gösterir. OpenStreetMap, Google Haritalar ve akademik araştırmacılar tarafından yürütülen büyük veri toplama çalışmaları …

  accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset

• Malaria Atlas Project Accessibility to Healthcare 2019 (Walking Only)

  Bu küresel erişilebilirlik haritası, 2019 yılı için 85 derece kuzey ile 60 derece güney arasındaki tüm bölgelerde en yakın hastaneye veya kliniğe kara yoluyla seyahat süresini (dakika cinsinden) gösterir. Bu yüzey, motorlu olmayan ulaşım araçları kullanılarak "yalnızca yürüyerek" seyahat süresine göre belirlenir.

  accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset

• Malaria Atlas Project Global Friction Surface 2015

  Friction Surface 2019". Bu küresel sürtünme yüzeyi, 2015 yılı için 85 derece kuzey ile 60 derece güney arasındaki tüm kara piksellerinin kara tabanlı seyahat hızını listeler. Bu harita, Oxford Üniversitesi Sıtma Atlası Projesi (MAP), Google ve … işbirliğiyle üretilmiştir.

  accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset

• Malaria Atlas Project Global Friction Surface 2019

  Bu küresel sürtünme yüzeyi, 2019 yılı için 85 derece kuzey ile 60 derece güney arasındaki tüm kara piksellerinin kara tabanlı seyahat hızını listeler. Bu harita, MAP (Oxford Üniversitesi), Telethon Kids Institute (Perth, Avustralya), Google ve … işbirliğiyle üretilmiştir.

  accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset

• Malaria Atlas Project Global Friction Surface 2019 (Yalnızca Yürüyüş)

  Bu küresel sürtünme yüzeyi, 2019 yılı için 85 derece kuzey ile 60 derece güney arasındaki tüm kara piksellerinin kara tabanlı seyahat hızını listeler. Bu yüzey, yalnızca motorlu olmayan ulaşım araçlarının kullanıldığı "yalnızca yürüme" seyahat hızına dayanır. Bu harita, … aracılığıyla oluşturuldu.

  accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset

• MapBiomas Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsü - Bolivya V1.0

  Bolivya'ya ait MapBiomas Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsü (LULC) veri kümesi, MapBiomas Projesi tarafından Landsat uydu görüntüleri ve makine öğrenimi sınıflandırma teknikleri kullanılarak yıllık olarak üretilir. Veri kümesi, 1985-2024 dönemini kapsayan 30 metre çözünürlükte tutarlı yıllık arazi örtüsü haritaları sağlar. Bolivya'nın …

  landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset

• MapBiomas Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsü - Brezilya V1.0

  Brezilya'ya ait MapBiomas Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsü (LULC) veri kümesi, MapBiomas Projesi tarafından Landsat uydu görüntüleri ve makine öğrenimi sınıflandırma teknikleri kullanılarak yıllık olarak üretilir. Veri kümesi, 30 metre çözünürlükte tutarlı ve tematik olarak ayrıntılı haritalar sunar. Bu haritalar, birden fazla on yılı kapsar ve her yıl güncellenir. Her resim …

  landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset

• MapBiomas Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsü - Ekvador V1.0

  Ekvador'a ait MapBiomas Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsü (LULC) veri kümesi, MapBiomas Projesi tarafından Landsat uydu görüntüleri ve makine öğrenimi sınıflandırma teknikleri kullanılarak yıllık olarak üretilir. Veri kümesi, 1985-2024 dönemini kapsayan 30 metre çözünürlükte tutarlı yıllık arazi örtüsü haritaları sağlar. Ekvador'un …

  landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset

• MethaneAIR L3 Konsantrasyonu V1.1.0

  Bu veri kümesi, MethaneAIR görüntüleme spektrometresi tarafından gözlemlenen, atmosferdeki metanın toplam sütun kuru hava mol kesri "XCH4" için coğrafi veriler sağlar. XCH4, toplam sütun miktarı (molekül sayısı) metanın ("CH4") toplam miktara bölünmesiyle tanımlanır.

  atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg

• MethaneAIR L4 Point Sources V1.1.0

  Bu veri kümesi, batıda Colorado, New Mexico ve Teksas'tan doğuda Pennsylvania, Ohio ve Batı Virginia'ya kadar 13 petrol ve gaz ya da kömür çıkarma alanında ve üç kentsel alanda (New York City, …

  atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg

• MethaneSAT L3 Concentration Public Preview V1.0.0

  Bu erken aşamadaki "Herkese Açık Önizleme" veri kümesi, MethaneSAT görüntüleme spektrometresinin ölçümlerinden alınan, atmosferdeki metanın sütun ortalamalı kuru hava mol kesri "XCH4" için coğrafi veriler sağlar. XCH4, aşağıdaki maddelerin toplam sütun miktarı (bir birim yüzey alanının üzerindeki molekül sayısı) olarak tanımlanır:

  atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg

• MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V1.0.0

  Dağınık alan emisyonları modeli hâlâ geliştirme aşamasında olup nihai ürünü temsil etmemektedir. Bu erken "Herkese Açık Önizleme" veri kümesi, dağınık alan kaynaklarından metan emisyonları için yüksek hassasiyetli veriler sağlar. Bu emisyon verileri, …

  atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg

• MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V2.0.0

  Dağınık alan emisyonları modeli hâlâ geliştirme aşamasında olup nihai ürünü temsil etmemektedir. Bu erken "Herkese Açık Önizleme" veri kümesi, dağınık alan kaynaklarından metan emisyonları için yüksek hassasiyetli veriler sağlar. Bu yeni ölçümler, toplam metan emisyonlarının yüksek doğrulukla ölçülmesinin önemini göstermektedir.

  atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg

• MethaneSAT L4 Point Sources Public Preview V1.0.0

  Bu erken "Herkese Açık Önizleme" veri kümesi, ayrı nokta kaynaklarından gelen metan emisyonları için yüksek hassasiyetli veriler sağlar. Bu metan emisyon akıları, yüksek uzamsal çözünürlük, geniş uzamsal kapsam ve yüksek hassasiyetten yararlanmak için uzmanlaşmış bir nokta kaynağı algılama ve emisyon ölçme çerçevesi kullanılarak üretilmiştir.

  atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg

• NEON Canopy Height Model (CHM)

  Kanopi tepesinin çıplak toprağın üzerindeki yüksekliği (Kanopi Yükseklik Modeli; CHM). CHM, NEON LiDAR nokta bulutundan elde edilir ve LiDAR araştırmasının tüm uzamsal alanı boyunca sürekli bir kanopi yüksekliği tahmini yüzeyi oluşturularak üretilir. …

  airborne canopy forest forest-biomass highres lidar

• NEON Canopy Nitrogen Content (CNC)

  NEON bitki yaprak kimyası gözlemleriyle kalibre edilmiş ve NEON Görüntüleme Spektrometresi'nden (NIS) elde edilen L1 yüzey yönlü yansıtma ile tahmin edilen, modellenmiş kanopi azot konsantrasyonu. Bantlar arasında 1) bitki örtüsü azot yüzdesi, 2) bitki örtüsü azot modeli belirsizliği, 3) iğne yapraklı ve iğne yapraklı olmayan model için sınıflandırma sonucu ve … yer alır.

  airborne canopy forest highres hyperspectral neon

• NEON Dijital Yükseklik Modeli (DEM)

  NEON LiDAR verilerinden elde edilen yüzeyin (DSM) ve arazinin (DTM) dijital modelleri. DSM: Yüzey özellikleri (bitki örtüsü ve insan yapımı yapılarla birlikte topografik bilgiler). DTM: Çıplak arazi yüksekliği (bitki örtüsü ve insan yapımı yapılar kaldırılmış topografik bilgiler). Resimler, ortalama deniz seviyesinin üzerinde metre cinsinden verilmiştir.

  airborne dem elevation-topography forest highres lidar

• NEON RGB Kamera Görüntüleri

  En yakın komşu yeniden örnekleme kullanılarak sabit ve tek tip bir uzamsal ızgaraya mozaiklenmiş ve çıkışı yapılmış yüksek çözünürlüklü Kırmızı-Yeşil-Mavi (RGB) ortorektifiye edilmiş kamera görüntüleri; uzamsal çözünürlük 0, 1 m'dir. Dijital kamera, NEON Airborne Observation Platform'daki (AOP) bir dizi cihazın parçasıdır. Bu cihazlar arasında şunlar da bulunur:

  airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto

• NEON Surface Bidirectional Reflectance

  NEON AOP Yüzey Çift Yönlü Yansıtma, 426 bant içeren ve dalga boyları ~380 nm ile 2.510 nm arasında değişen bir hiper spektral VSWIR (görünürden kısa dalga kızılötesine) veri ürünüdür. Yansıtma, 10.000 faktörüyle ölçeklendirilir. 1.340-1.445 nm ve 1.790-1.955 nm arasındaki dalga boyları … olarak ayarlanır.

  airborne forest highres hyperspectral neon neon-prod-earthengine

• NEON Yüzey Yönlü Yansıtma

  NEON AOP Yüzey Yönlü Yansıtma, 426 bant içeren bir hiper spektral VSWIR (görünürden kısa dalga kızılötesine) veri ürünüdür. Bu bantlar, yaklaşık 380 nm ile 2.510 nm arasındaki dalga boylarını kapsar. Yansıtma, 10.000 faktörüyle ölçeklendirilir. 1.340-1.445 nm ve 1.790-1.955 nm arasındaki dalga boyları … olarak ayarlanır.

  airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset

• NICFI Uydu Verileri Programı - Tropik Orman İzleme için Temel Haritalar - Afrika

  Bu resim koleksiyonu, tropikal orman kaybını azaltmak ve tersine çevirmek, iklim değişikliğiyle mücadeleye katkıda bulunmak, biyoçeşitliliği korumak, ormanların yeniden büyümesine, restorasyonuna ve iyileştirilmesine katkıda bulunmak ve sürdürülebilir kalkınmayı kolaylaştırmak gibi temel amaçlarla tropik bölgelerin yüksek çözünürlüklü uydu izlemesine erişim sağlar.

  basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset

• NICFI Uydu Verileri Programı: Tropikal Orman İzleme için Temel Haritalar - Amerika

  Bu resim koleksiyonu, tropikal orman kaybını azaltmak ve tersine çevirmek, iklim değişikliğiyle mücadeleye katkıda bulunmak, biyoçeşitliliği korumak, ormanların yeniden büyümesine, restorasyonuna ve iyileştirilmesine katkıda bulunmak ve sürdürülebilir kalkınmayı kolaylaştırmak gibi temel amaçlarla tropik bölgelerin yüksek çözünürlüklü uydu izlemesine erişim sağlar.

  basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset

• NICFI Uydu Veri Programı: Tropikal Orman İzleme için Temel Haritalar - Asya

  Bu resim koleksiyonu, tropikal orman kaybını azaltmak ve tersine çevirmek, iklim değişikliğiyle mücadeleye katkıda bulunmak, biyoçeşitliliği korumak, ormanların yeniden büyümesine, restorasyonuna ve iyileştirilmesine katkıda bulunmak ve sürdürülebilir kalkınmayı kolaylaştırmak gibi temel amaçlarla tropik bölgelerin yüksek çözünürlüklü uydu izlemesine erişim sağlar.

  basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset

• Natural Forests of the World 2020 (Dünyanın Doğal Ormanları 2020)

  Natural Forests of the World 2020 (Dünyanın Doğal Ormanları 2020), 10 metre çözünürlükte 2020 yılına ait doğal orman olasılığının küresel haritasını sunar. Bu araç, Avrupa Birliği'nin Ormansızlaştırma Yönetmeliği (EUDR) gibi girişimlerin yanı sıra ormanların korunması ve izlenmesine yönelik diğer çalışmaları desteklemek için geliştirilmiştir. Harita …

  biodiversity climate conservation deforestation eudr forest

• OpenET DisALEXI Aylık Evapotranspirasyon v2.0

  Atmosfer-Kara Değişimi Ters / Atmosfer-Kara Değişimi Tersinin Ayrıştırılması (ALEXI/DisALEXI). DisALEXI, OpenET çerçevesi kapsamında Google Earth Engine'e taşındı. Temel ALEXI/DisALEXI model yapısı Anderson ve diğerleri (2012, 2018) tarafından açıklanmıştır. ALEXI evapotranspirasyon (ET) modeli özellikle zamanı kullanır.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET DisALEXI Aylık Evapotranspirasyon v2.1

  Atmosfer-Kara Değişimi Ters / Atmosfer-Kara Değişimi Tersinin Ayrıştırılması (ALEXI/DisALEXI). DisALEXI, OpenET çerçevesi kapsamında Google Earth Engine'e taşındı. Temel ALEXI/DisALEXI model yapısı Anderson ve diğerleri (2012, 2018) tarafından açıklanmıştır. ALEXI evapotranspirasyon (ET) modeli özellikle zamanı kullanır.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET Ensemble Monthly Evapotranspiration v2.0

  OpenET veri kümesi, evapotranspirasyon (ET) süreciyle arazi yüzeyinden atmosfere aktarılan toplam su miktarıyla ilgili uydu tabanlı verileri içerir. OpenET, birden fazla uydu destekli modelden ET verileri sağlar ve ayrıca …

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET Ensemble Aylık Buharlaşma v2.1

  OpenET veri kümesi, evapotranspirasyon (ET) süreciyle arazi yüzeyinden atmosfere aktarılan toplam su miktarıyla ilgili uydu tabanlı verileri içerir. OpenET, birden fazla uydu destekli modelden ET verileri sağlar ve ayrıca …

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET PT-JPL Aylık Evapotranspirasyon v2.0

  Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory (PT-JPL). OpenET çerçevesindeki PT-JPL modelinin temel formülasyonu, Fisher ve diğerleri (2008) tarafından ayrıntılı olarak açıklanan orijinal formülasyondan değişmemiştir. Ancak, PT-JPL için model girişlerinde ve zaman entegrasyonunda iyileştirmeler ve güncellemeler yapıldı.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET PT-JPL Aylık Evapotranspirasyon v2.1

  Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory (PT-JPL). OpenET çerçevesindeki PT-JPL modelinin temel formülasyonu, Fisher ve diğerleri (2008) tarafından ayrıntılı olarak açıklanan orijinal formülasyondan değişmemiştir. Ancak, PT-JPL için model girişlerinde ve zaman entegrasyonunda iyileştirmeler ve güncellemeler yapıldı.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET SIMS Monthly Evapotranspiration v2.0

  Uydu Sulama Yönetimi Desteği (SIMS). NASA Uydu Sulama Yönetimi Desteği (SIMS) modeli, başlangıçta sulanan arazilerdeki bitki katsayılarının ve buharlaşma-terlemenin (ET) uydu haritalamasını desteklemek ve sulama planlamasında ve bölgesel değerlendirmede kullanılmak üzere bu verilere erişimi artırmak için geliştirilmiştir.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET SIMS Aylık Evapotranspirasyon v2.1

  Uydu Sulama Yönetimi Desteği (SIMS). NASA Uydu Sulama Yönetimi Desteği (SIMS) modeli, başlangıçta sulanan arazilerdeki bitki katsayılarının ve buharlaşma-terlemenin (ET) uydu haritalamasını desteklemek ve sulama planlamasında ve bölgesel değerlendirmede kullanılmak üzere bu verilere erişimi artırmak için geliştirilmiştir.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET SSEBop Aylık Evapotranspirasyon v2.0

  Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) Senay ve diğerleri (2013, 2017) tarafından geliştirilen Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) modeli, uydu psikrometrisi (Senay 2018) ilkelerine dayalı olarak gerçek ET'yi tahmin etmek için kullanılan termal tabanlı basitleştirilmiş bir yüzey enerjisi modelidir. OpenET SSEBop uygulaması, … kullanır.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET SSEBop Aylık Evapotranspirasyon v2.1

  Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) Senay ve diğerleri (2013, 2017) tarafından geliştirilen Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) modeli, uydu psikrometrisi (Senay 2018) ilkelerine dayalı olarak gerçek ET'yi tahmin etmek için kullanılan termal tabanlı basitleştirilmiş bir yüzey enerjisi modelidir. OpenET SSEBop uygulaması, … kullanır.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET eeMETRIC Aylık Evapotranspirasyon v2.0

  Google Earth Engine'de, dahili kalibrasyon modeliyle yüksek çözünürlükte buharlaşma haritalandırması (eeMETRIC) uygulanır. eeMETRIC, Allen ve diğerleri (2007; 2015) ve Allen ve diğerleri (2013b) tarafından geliştirilen gelişmiş METRIC algoritmalarını ve süreçlerini uygular. Bu algoritmalar ve süreçlerde, yüzeye yakın hava sıcaklığı ile … arasında tekil bir ilişki vardır.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET eeMETRIC Aylık Evapotranspirasyon v2.1

  Google Earth Engine'de, dahili kalibrasyon modeliyle yüksek çözünürlükte buharlaşma haritalandırması (eeMETRIC) uygulanır. eeMETRIC, Allen ve diğerleri (2007; 2015) ve Allen ve diğerleri (2013b) tarafından geliştirilen gelişmiş METRIC algoritmalarını ve süreçlerini uygular. Bu algoritmalar ve süreçlerde, yüzeye yakın hava sıcaklığı ile … arasında tekil bir ilişki vardır.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET geeSEBAL Aylık Evapotranspirasyon v2.0

  geeSEBAL'ın uygulanması OpenET çerçevesinde tamamlandı. Mevcut geeSEBAL sürümüne genel bir bakış için Laipelt ve diğerleri (2021) adlı makaleye göz atabilirsiniz. Bu makale, Bastiaanssen ve diğerleri (1998) tarafından geliştirilen orijinal algoritmalara dayanmaktadır. OpenET geeSEBAL uygulaması, arazi yüzey sıcaklığını kullanır.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• OpenET geeSEBAL Aylık Evapotranspirasyon v2.1

  geeSEBAL'ın uygulanması OpenET çerçevesinde tamamlandı. Mevcut geeSEBAL sürümüne genel bir bakış için Laipelt ve diğerleri (2021) adlı makaleye göz atabilirsiniz. Bu makale, Bastiaanssen ve diğerleri (1998) tarafından geliştirilen orijinal algoritmalara dayanmaktadır. OpenET geeSEBAL uygulaması, arazi yüzey sıcaklığını kullanır.

  evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset

• Overture Maps - Places: Place

  Overture Maps Places teması; işletmeler, okullar, hastaneler, dini kuruluşlar, önemli noktalar, dağ zirveleri ve daha pek çok gerçek dünya varlığının 64 milyondan fazla nokta temsilini içerir. Her yer kaydı; konum koordinatları, adlar, kategoriler, iletişim bilgileri (web siteleri, sosyal medya, e-postalar, telefonlar), marka bilgileri, adresler ve …

  global infrastructure-boundaries map population publisher-dataset urban

• Oya: 5 km Yarı Küresel Yağış Tahminleri

  Yağış Tahmini, henüz resmi uzman incelemesinden geçmemiştir. Yakında arxiv'de yayınlanacak.** Oya, jeosenkron (GEO) uydu gözlemlerinden elde edilen, neredeyse küresel ve yüksek çözünürlüklü bir yağış tahmini veri kümesidir. Oya modeli, …

  climate geophysical gpm pre-review precipitation publisher-dataset

• PML_V2.2a: Birleşik Buharlaşma ve Brüt Birincil Ürün (GPP)

  Veri kümesi, çok kaynaklı Dünya gözlemlerini sürece dayalı modellemeyle sentezleyerek küresel ve bölgesel su döngüsü araştırmalarını ilerletme konusunda uzmanlaşmış Large Scale Hydrology Lab tarafından üretilir. PML-V2.2a ürünü, … tarihinden itibaren 500 m 8 günlük çözünürlükte küresel karasal evapotranspirasyon (ET) ve brüt birincil üretim (GPP) verileri sağlar.

  evapotranspiration gpp plant-productivity publisher-dataset water-vapor

• Palm Probability modeli 2025a

  **Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin.** Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.

  agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership

• Palm Probability model 2025b

  Bu veri kümesinin teknik belgeleri için lütfen GitHub'daki bu README dosyasına bakın. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. …

  agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership

• Rubber Probability model 2025b

  Bu veri kümesinin teknik belgeleri için lütfen GitHub'daki bu README dosyasına bakın. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulur. …

  agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership

• Kauçuk Ağacı Olasılık Modeli 2025a

  **Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin.** Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.

  agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership

• SCANFI: the Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product1.2

  Bu veri yayını; geniş arazi örtüsü türü, orman örtüsü yüksekliği, taç kapanma derecesi ve yer üstü ağaç biyokütlesinin 2020 yılına ait Kanada'nın uçtan uca haritalarını temsil eden 30 metre çözünürlüklü bir dizi raster dosyası ile birlikte çeşitli büyük ağaç türlerinin tür bileşimini içerir. The Spatialized CAnadian National …

  canada forest forest-biomass publisher-dataset tree-cover

• Species Distribution, Australia Mammals (Türlerin Dağılımı, Avustralya Memelileri)

  Google tarafından QCIF ve EcoCommons ile işbirliği içinde geliştirilen bu tür dağılımı modeli çıktıları, türlerin göreceli oluşma olasılıklarının tahminlerini gösterir (ör. daha yüksek değerler, türün belirli bir anket metodolojisi ve belirli bir anket için bir konumda tespit edilme olasılığının daha yüksek olduğunu gösterir):

  biodiversity conservation ecosystems nature-trace pre-review publisher-dataset

• TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness (8-Daily 1km)

  Bu boşluk doldurulmuş Tasseled Cap Brightness (TCB) veri kümesi, Lobser ve Cohen (2007) tarafından tanımlanan Tasseled Cap denklemlerinin MODIS BRDF düzeltilmiş görüntülerine (MCD43B4) uygulanmasıyla oluşturulmuştur. Elde edilen veriler, Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla doldurularak … nedeniyle eksik kalan veriler giderildi.

  brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb

• TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness (Annual 1km)

  Bu boşluk doldurulmuş Tasseled Cap Brightness (TCB) veri kümesi, Lobser ve Cohen (2007) tarafından tanımlanan Tasseled Cap denklemlerinin MODIS BRDF düzeltilmiş görüntülerine (MCD43B4) uygulanmasıyla oluşturulmuştur. Elde edilen veriler, Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla doldurularak … nedeniyle eksik kalan veriler giderildi.

  brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb

• TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness (Aylık 1 km)

  Bu boşluk doldurulmuş Tasseled Cap Brightness (TCB) veri kümesi, Lobser ve Cohen (2007) tarafından tanımlanan Tasseled Cap denklemlerinin MODIS BRDF düzeltilmiş görüntülerine (MCD43B4) uygulanmasıyla oluşturulmuştur. Elde edilen veriler, Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla doldurularak … nedeniyle eksik kalan veriler giderildi.

  brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb

• TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness (8-Daily 1km)

  Bu boşluk doldurulmuş Tasseled Cap Wetness (TCW) veri kümesi, Lobser ve Cohen (2007) tarafından tanımlanan Tasseled Cap denklemlerinin MODIS BRDF düzeltilmiş görüntülerine (MCD43B4) uygulanmasıyla oluşturulmuştur. Elde edilen veriler, Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla doldurularak … nedeniyle eksik kalan veriler giderildi.

  malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation

• TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness (Annual 1km)

  Bu boşluk doldurulmuş Tasseled Cap Wetness (TCW) veri kümesi, Lobser ve Cohen (2007) tarafından tanımlanan Tasseled Cap denklemlerinin MODIS BRDF düzeltilmiş görüntülerine (MCD43B4) uygulanmasıyla oluşturulmuştur. Elde edilen veriler, Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla doldurularak … nedeniyle eksik kalan veriler giderildi.

  malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation

• TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness (Aylık 1 km)

  Bu boşluk doldurulmuş Tasseled Cap Wetness (TCW) veri kümesi, Lobser ve Cohen (2007) tarafından tanımlanan Tasseled Cap denklemlerinin MODIS BRDF düzeltilmiş görüntülerine (MCD43B4) uygulanmasıyla oluşturulmuştur. Elde edilen veriler, Weiss ve diğerleri (2014) tarafından belirtilen yaklaşımla doldurularak … nedeniyle eksik kalan veriler giderildi.

  malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation

• WDKBA: World Database of Key Biodiversity Areas (KBAs) - Mart 2026

  KBA veri kümesine erişmek istiyorsanız lütfen KBA veri isteği formunu doldurun. Bu form, onaylandıktan sonra doğrudan GEE'de erişim sağlar. Önemli Biyoçeşitlilik Alanları (KBAs), karasal, tatlı su ve deniz ekosistemlerinde "biyoçeşitliliğin küresel olarak devamlılığına önemli ölçüde katkıda bulunan alanlar"dır. …

  biodiversity boundaries ecosystems global iucn management

• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0

  Bu veri kümesi, 2001-2022 yılları arasında küresel olarak 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini haritalandırır. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1

  Bu veri kümesi, 2001-2023 yılları arasında dünya genelinde 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini gösterir. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2

  Bu veri kümesi, 2001-2024 yılları arasında dünya genelinde 1 km çözünürlükte bitki örtüsü kaybının temel nedenini gösterir. Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Google DeepMind tarafından üretilen veriler, toplanan bir dizi örnek üzerinde eğitilmiş küresel bir nöral ağ modeli (ResNet) kullanılarak geliştirilmiştir.

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

• WeatherNext 2

  WeatherNext 2, Google DeepMind'ın Fonksiyonel Ağ Üretici hava durumu modelinin operasyonel bir sürümü tarafından üretilen, küresel orta menzilli toplu hava durumu tahminlerinin deneysel bir veri kümesidir. Deneysel veri kümesi, gerçek zamanlı ve geçmiş verileri içerir. Gerçek zamanlı veriler, … zamanıyla ilgili tüm verilerdir.

  climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature

• WeatherNext Gen Forecasts

  KULLANIMDAN KALDIRMA UYARISI: Bu veri kümesinin 15 Temmuz 2026'da kullanımdan kaldırılması planlanmaktadır. Hizmetin devamlılığını sağlamak için kullanıcıların tüm etkin iş akışlarını WeatherNext 2'ye taşıması gerekir. Daha fazla bilgi için desteği sonlandırma sayfamıza bakın. WeatherNext Gen, küresel orta menzilli topluluk hava tahminlerinin deneysel bir veri kümesidir.

  climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature

• WeatherNext Graph Forecasts

  KULLANIMDAN KALDIRMA UYARISI: Bu veri kümesinin 15 Temmuz 2026'da kullanımdan kaldırılması planlanmaktadır. Hizmetin devamlılığını sağlamak için kullanıcıların tüm etkin iş akışlarını WeatherNext 2'ye taşıması gerekir. Daha fazla bilgi için desteği sonlandırma sayfamıza bakın. WeatherNext Graph, … tarafından üretilen küresel orta vadeli hava durumu tahminlerinin deneysel bir veri kümesidir.

  climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature