Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
CSP gHM: Глобальная человеческая модификация
Глобальный набор данных Human Modification (gHM) обеспечивает кумулятивную меру человеческой модификации земель на планете с разрешением 1 квадратный километр. Значения gHM варьируются от 0,0 до 1,0 и рассчитываются путем оценки доли данного местоположения (пикселя), которое изменяется, предполагаемой интенсивности …
Начиная с 2009 года, группа по наблюдению за Землей Научно-технологического отделения (STB) Министерства сельского хозяйства и агропродовольствия Канады (AAFC) начала процесс создания ежегодных цифровых карт типов культур. Сосредоточившись на провинциях прерий в 2009 и 2010 годах, методология на основе дерева решений (DT) …
Инвентаризация CORINE (координация информации об окружающей среде) Land Cover (CLC) была начата в 1985 году для стандартизации сбора данных о землях в Европе для поддержки разработки экологической политики. Проект координируется Европейским агентством по окружающей среде (ЕАОС) в рамках ЕС …
Глобальные слои покрова земли Copernicus: Коллекция CGLS-LC100 3
Copernicus Global Land Service (CGLS) выделена в качестве компонента Land service для управления многоцелевым сервисным компонентом, который предоставляет серию биогеофизических продуктов о состоянии и эволюции поверхности земли в глобальном масштабе. Динамическая карта земельного покрова на …
Карта земельного покрова Кот-д'Ивуара BNETD 2020 была подготовлена правительством Кот-д'Ивуара через национальный институт, Центр географической информации и цифровых технологий Национального бюро исследований технологий и развития (BNETD-CIGN), при технической и финансовой поддержке Европейского союза. Методология …
Этот набор данных представляет собой карту террас Китая с разрешением 30 м в 2018 году. Он был разработан с помощью контролируемой пиксельной классификации с использованием многоисточниковых и многовременных данных на основе платформы Google Earth Engine. Общая точность и коэффициент каппа достигли 94% и 0,72 соответственно. Этот первый …
Dynamic World — это набор данных Land Use/Land Cover (LULC) с точностью 10 м в режиме, близком к реальному времени (NRT), который включает вероятности классов и информацию о метках для девяти классов. Прогнозы Dynamic World доступны для коллекции Sentinel-2 L1C с 2015-06-27 по настоящее время. Частота повторных посещений Sentinel-2 составляет от 2 до 5 дней …
Пакет продуктов WorldCereal 10 m 2021 Европейского космического агентства (ESA) состоит из карт годовых и сезонных урожаев в глобальном масштабе и их соответствующей достоверности. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Дополнительная информация о содержании этих продуктов и методологии, использованной для …
ESA WorldCereal Активные сельскохозяйственные культуры 10 м v100
Набор продуктов Европейского космического агентства (ESA) WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 содержит глобальные сезонные маркеры активных пахотных земель. Они были созданы в рамках проекта ESA-WorldCereal. Продукты активных пахотных земель указывают, был ли пиксель, идентифицированный как временные культуры, активно …
Продукт Европейского космического агентства (ESA) WorldCover 10 m 2020 предоставляет глобальную карту земельного покрова на 2020 год с разрешением 10 м на основе данных Sentinel-1 и Sentinel-2. Продукт WorldCover содержит 11 классов земельного покрова и был создан в рамках …
Продукт Европейского космического агентства (ESA) WorldCover 10 m 2021 предоставляет глобальную карту земельного покрова на 2021 год с разрешением 10 м на основе данных Sentinel-1 и Sentinel-2. Продукт WorldCover содержит 11 классов земельного покрова и был создан в рамках …
FireCCI51: MODIS Fire_cci Пиксельный продукт выгоревшей области, версия 5.1
Продукт MODIS Fire_cci Burned Area pixel версии 5.1 (FireCCI51) — это ежемесячный глобальный набор данных с пространственным разрешением ~250 м, содержащий информацию о выжженной площади, а также вспомогательные данные. Он основан на поверхностном отражении в диапазоне ближнего инфракрасного (NIR) диапазона от прибора MODIS на борту …
GFSAD1000: Маска посевных площадей для многоцелевого исследования, площадь пахотных земель 1 км, данные анализа глобальной продовольственной поддержки
GFSAD — это финансируемый NASA проект по предоставлению глобальных данных о пахотных землях с высоким разрешением и их водопользовании, которые способствуют глобальной продовольственной безопасности в двадцать первом веке. Продукты GFSAD получаются с помощью данных дистанционного зондирования с нескольких датчиков (например, Landsat, MODIS, AVHRR), вторичных данных и данных полевых участков…
GHSL: Глобальная застроенная поверхность 10 м (P2023A)
Этот набор растровых данных отображает распределение застроенных поверхностей, выраженное в квадратных метрах на ячейку сетки размером 10 м, за 2018 год, как это наблюдалось по данным изображения S2. Наборы данных измеряют: a) общую застроенную поверхность и b) застроенную поверхность, распределенную по ячейкам сетки …
GHSL: Глобальная застроенная площадь 1975-2030 (P2023A)
Этот растровый набор данных отображает распределение застроенных поверхностей, выраженное в квадратных метрах на 100-метровую ячейку сетки. Набор данных измеряет: a) общую застроенную поверхность и b) застроенную поверхность, выделенную для ячеек сетки преимущественно нежилого (NRES) использования. Данные пространственно-временно интерполируются или …
GHSL: Глобальные характеристики осадки (10 м) 2018 (P2023A)
Этот пространственный растровый набор данных описывает человеческие поселения с разрешением 10 м и описывает их внутренние характеристики с точки зрения функциональных и связанных с высотой компонентов застроенной среды. Более подробную информацию о продуктах данных GHSL можно найти в отчете GHSL Data Package 2023…
GLIMS 2023: Глобальные измерения наземного льда из космоса
Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS) — это международная инициатива, целью которой является повторное обследование примерно 200 000 ледников в мире. Целью проекта является создание всеобъемлющего глобального реестра наземного льда, включая измерения площади ледника, геометрии, скорости поверхности и снеговой линии…
GLIMS Current: Глобальные измерения наземного льда из космоса
Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS) — это международная инициатива, целью которой является повторное обследование примерно 200 000 ледников в мире. Целью проекта является создание всеобъемлющего глобального реестра наземного льда, включая измерения площади ледника, геометрии, скорости поверхности и снеговой линии…
Этот набор данных содержит глобальные ежегодные карты доминирующих классов лугов (культивируемых и естественных/полуестественных) с 2000 по 2022 год с пространственным разрешением 30 м. Созданные инициативой Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, нанесенные на карту площади лугов включают любой тип земельного покрова, который содержит не менее 30% …
GPW Ежегодные вероятности возделывания пастбищ, версия 1
Этот набор данных предоставляет глобальные ежегодные карты вероятности возделываемых пастбищ с 2000 по 2022 год с пространственным разрешением 30 м. Созданные инициативой Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, нанесенные на карту площади пастбищ включают любой тип земельного покрова, который содержит не менее 30% сухих или …
GPW Ежегодная вероятность естественных/полуестественных пастбищ, версия 1
Этот набор данных предоставляет глобальные ежегодные карты вероятности естественных/полуестественных пастбищ с 2000 по 2022 год с пространственным разрешением 30 м. Созданные инициативой Land & Carbon Lab Global Pasture Watch, нанесенные на карту площади пастбищ включают любой тип земельного покрова, который содержит не менее 30% сухих или …
GlobCover 2009 — это глобальная карта растительного покрова, основанная на данных уровня 1B, полученных с помощью спектрометра среднего разрешения (MERIS) спутника ENVISAT в режиме полного разрешения с пространственным разрешением около 300 метров.
Глобальная карта лесов и нелесов PALSAR-2/PALSAR 3-го класса
Более новую версию этого набора данных с 4 классами за 2017–2020 годы можно найти в JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4. Глобальная карта лесов/нелесов (FNF) создается путем классификации изображения SAR (коэффициента обратного рассеяния) в глобальной мозаике PALSAR-2/PALSAR SAR с разрешением 25 м, так что пиксели с сильным и слабым обратным рассеянием…
Глобальная карта лесов/нелесов (FNF) создается путем классификации изображения SAR (коэффициента обратного рассеяния) в глобальной мозаике PALSAR-2/PALSAR SAR с разрешением 25 м, так что пиксели с сильным и слабым обратным рассеянием назначаются как «лес» и «нелес» соответственно. Здесь «лес» определяется как естественный лес с …
Глобальная карта местных климатических зон, последняя версия
С момента своего введения в 2012 году локальные климатические зоны (LCZ) стали новым стандартом для характеристики городских ландшафтов, обеспечивая целостный подход к классификации, который учитывает микромасштабный земельный покров и связанные с ним физические свойства. Эта глобальная карта локальных климатических зон с размером пикселя 100 м и …
Глобальная карта типов лесов обеспечивает пространственно-явное представление первичного леса, естественно возобновляющегося леса и посаженного леса (включая плантационный лес) на 2020 год с пространственным разрешением 10 м. Базовым слоем для картирования этих типов лесов является протяженность лесного покрова …
Сегменты CCDC на основе данных Google Global Landsat (1999-2019)
Эта коллекция содержит предварительно вычисленные результаты работы алгоритма Continuous Change Detection and Classification (CCDC) на основе 20-летних данных отражения поверхности Landsat. CCDC — это алгоритм поиска точек разрыва, который использует гармоническую подгонку с динамическим порогом RMSE для обнаружения точек разрыва в данных временного ряда. …
Карта земельного покрова Ирана была создана путем обработки изображений Sentinel на платформе Google Earth Engine Cloud. Для этой цели было обработано более 2500 изображений Sentinel-1 и более 11 000 изображений Sentinel-2 для создания единого набора данных мозаики за 2017 год. Затем был создан объектно-ориентированный случайный …
LUCAS Copernicus (Многоугольники с атрибутами, 2018) V1
Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS) в Европейском Союзе (ЕС) был создан для предоставления статистической информации. Он представляет собой трехгодичное мероприятие по сбору данных о земельном покрове и землепользовании на месте, которое распространяется на всю территорию ЕС. LUCAS собирает информацию о земельном покрове и …
LUCAS Harmonized (теоретическое местоположение, 2006-2018) V1
Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS) в Европейском Союзе (ЕС) был создан для предоставления статистической информации. Он представляет собой трехгодичное мероприятие по сбору данных о земельном покрове и землепользовании на месте, которое распространяется на всю территорию ЕС. LUCAS собирает информацию о земельном покрове и …
Почвенный покров Северной Америки на глубине 30 метров, 2020 г.
30-метровый набор данных о почвенно-растительном покрове Северной Америки за 2020 год был подготовлен в рамках Системы мониторинга изменений земель Северной Америки (NALCMS), трехстороннего проекта Министерства природных ресурсов Канады, Геологической службы США и трех мексиканских организаций, включая Национальный институт статистики и географии…
MCD12C1.061 MODIS Тип земельного покрова Ежегодно Глобально 0,05 градуса CMG
Продукт данных Terra and Aqua combined Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Land Cover Climate Modeling Grid (CMG) (MCD12C1) Version 6.1 представляет собой пространственно агрегированную и перепроецированную версию мозаичного продукта данных MCD12Q1 Version 6.1. Карты Международной программы по геосфере-биосфере (IGBP), Университет …
MCD12Q1.061 MODIS Тип земельного покрова Ежегодно Глобально 500 м
Продукт данных Terra and Aqua combined Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Land Cover Type (MCD12Q1) Version 6.1 предоставляет данные о типах земельного покрова по всему миру с годовыми интервалами. Продукт данных MCD12Q1 Version 6.1 получен с использованием контролируемых классификаций данных MODIS Terra and Aqua reflectance. Land …
Мониторинг тенденций тяжести ожогов (MTBS) Изображения тяжести ожогов
Мозаики тяжести пожаров состоят из тематических растровых изображений классов тяжести пожаров MTBS для всех в настоящее время завершенных пожаров MTBS для континентальной части США, Аляски, Гавайев и Пуэрто-Рико. Мозаичные изображения тяжести пожаров составляются ежегодно для каждого года штатом США и …
NLCD 2019: Национальная база данных земельного покрова USGS, выпуск 2019 г.
NLCD (Национальная база данных земельного покрова) — это 30-метровая база данных земельного покрова, основанная на Landsat, охватывающая 8 эпох (2001, 2004, 2006, 2008, 2011, 2013, 2016 и 2019). Девятая эпоха для 2021 года также доступна здесь. Изображения основаны на слое данных о непроницаемости для городских …
NLCD 2021: Национальная база данных почвенно-растительного покрова Геологической службы США (USGS), выпуск 2021 г.
Геологическая служба США (USGS) в партнерстве с несколькими федеральными агентствами разработала и выпустила семь продуктов Национальной базы данных о земельном покрове (NLCD): NLCD 1992, 2001, 2006, 2011, 2016, 2019 и 2021. Начиная с выпуска 2016 года, продукты о земельном покрове создавались для интервалов в два-три года…
Oxford MAP: Проект «Атлас малярии» Международная программа по изучению геосферно-биосферного покрова
Базовым набором данных для этого продукта поземельного покрова является слой IGBP, найденный в годовом продукте поземельного покрова MODIS (MCD12Q1). Эти данные были преобразованы из его категориального формата, который имеет разрешение ≈500 метров, в дробный продукт, указывающий целочисленный процент (0-100) выходных данных …
Карта природных земель SBTN v1 — это базовая карта природных и неприродных земельных покровов 2020 года, предназначенная для использования компаниями, устанавливающими научно обоснованные цели в отношении природы, в частности, цель земель SBTN № 1: отсутствие преобразования естественных экосистем. Определения «природных» и «неприродных» были адаптированы из …
Карта природных земель SBTN v1.1 — это базовая карта природных и неприродных земельных покровов 2020 года, предназначенная для использования компаниями, устанавливающими научно обоснованные цели в отношении природы, в частности, цель № 1 SBTN Land: отсутствие преобразования естественных экосистем. Определения «природных» и «неприродных» были адаптированы из …
Слой данных о сельскохозяйственных угодьях (CDL) — это слой данных о почвенном покрове, специфичный для сельскохозяйственных культур, который ежегодно создается для континентальной части США с использованием спутниковых снимков среднего разрешения и обширных сельскохозяйственных наземных данных. CDL создается Министерством сельского хозяйства США, Национальной службой сельскохозяйственной статистики (NASS), Отделом исследований и разработок, …
Система мониторинга изменений ландшафта USFS v2024.10 (CONUS и OCONUS)
Этот продукт является частью набора данных Системы мониторинга изменений ландшафта (LCMS). Он показывает смоделированные LCMS изменения, почвенно-растительный покров и/или классы землепользования для каждого года и охватывает континентальные Соединенные Штаты (CONUS), а также территории за пределами CONUS (OCONUS), включая Аляску (AK), Пуэрто-...
Этот продукт является частью набора данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории континентальной части Соединенных Штатов в 2016 году. TreeMap v2016 содержит одно изображение, …
Данные GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems представляют собой подробную классификацию растительности и почвенно-растительного покрова для прилегающих территорий США, Аляски, Гавайев и Пуэрто-Рико. GAP/LF 2011 Ecosystems for the Conterminous US — это обновленная версия Национальной программы анализа пробелов в данных о почвенно-растительном покрове — версия 2.2. Аляска …
Данные GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems представляют собой подробную классификацию растительности и почвенно-растительного покрова для прилегающих территорий США, Аляски, Гавайев и Пуэрто-Рико. GAP/LF 2011 Ecosystems for the Conterminous US — это обновленная версия Национальной программы анализа пробелов в данных о почвенно-растительном покрове — версия 2.2. Аляска …
Данные GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems представляют собой подробную классификацию растительности и почвенно-растительного покрова для прилегающих территорий США, Аляски, Гавайев и Пуэрто-Рико. GAP/LF 2011 Ecosystems for the Conterminous US — это обновленная версия Национальной программы анализа пробелов в данных о почвенно-растительном покрове — версия 2.2. Аляска …
Данные GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems представляют собой подробную классификацию растительности и почвенно-растительного покрова для прилегающих территорий США, Аляски, Гавайев и Пуэрто-Рико. GAP/LF 2011 Ecosystems for the Conterminous US — это обновленная версия Национальной программы анализа пробелов в данных о почвенно-растительном покрове — версия 2.2. Аляска …
World Settlement Footprint (WSF) 2015 представляет собой бинарную маску с разрешением 10 м, описывающую масштабы человеческих поселений во всем мире, полученную с помощью многовременных снимков Landsat-8 и Sentinel-1 2014-2015 годов (из которых было обработано ~217 000 и ~107 000 сцен соответственно). Временная динамика человеческих поселений …
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],[],[[["The Earth Engine datasets provide diverse land cover and land use information, including forest type, crop type, and human modification."],["Datasets cover various spatial scales, ranging from global to national and regional levels."],["They leverage multiple satellite sensors like Landsat, Sentinel, MODIS, and Proba-V for data acquisition."],["Numerous datasets are time-series based, enabling the analysis of land cover change over time."],["These datasets support a range of applications, such as environmental monitoring, resource management, and urban planning."]]],["Datasets primarily provide global, regional, or national land cover and related data. Key actions include creating maps of crop types (Canada AAFC), land cover (Cote d'Ivoire BNETD, Copernicus CORINE), burned areas (FireCCI51), and human settlements (World Settlement Footprint). Global land surface status is monitored (Copernicus CGLS), as is human impact (CSP gHM). Annual or seasonal crop and land cover mapping (ESA WorldCereal/Cover) is present, as well as glacier surveys (GLIMS) and near real-time land use/land cover updates (Dynamic World V1). There is also change detection (Google CCDC).\n"]]