-
Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
Cloud Score+ to procesor oceny jakości (QA) zdjęć satelitarnych w zakresie optycznym o średniej i wysokiej rozdzielczości. Zbiór danych Cloud Score+ S2_HARMONIZED jest tworzony operacyjnie na podstawie zharmonizowanego zbioru Sentinel-2 L1C, a dane wyjściowe Cloud Score+ mogą być używane do identyfikowania stosunkowo czystych pikseli i skutecznego usuwania chmur… cloud google satellite-imagery sentinel2-derived -
Dynamic World V1
Dynamic World to zbiór danych o użytkowaniu i pokryciu terenu (LULC) o rozdzielczości 10 m, aktualizowany w czasie zbliżonym do rzeczywistego (NRT). Zawiera on prawdopodobieństwa klas i informacje o etykietach dla 9 klas. Prognozy Dynamic World są dostępne dla kolekcji Sentinel-2 L1C od 27 czerwca 2015 r. do chwili obecnej. Częstotliwość ponownych wizyt satelity Sentinel-2 wynosi od 2 do 5 dni… global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
Segmenty CCDC oparte na danych Landsat na całym świecie (1999–2019)
Ta kolekcja zawiera wstępnie obliczone wyniki działania algorytmu ciągłego wykrywania i klasyfikacji zmian (CCDC) na podstawie 20 lat danych o odbiciu powierzchniowym z satelity Landsat. CCDC to algorytm wykrywania punktów przerwania, który wykorzystuje dopasowanie harmoniczne z dynamicznym progiem RMSE do wykrywania punktów przerwania w danych ciągów czasowych. The … change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.2 [deprecated]
Ten zbiór danych zawiera mapy lokalizacji i rozmieszczenia czasowego wód powierzchniowych w latach 1984–2019 oraz statystyki dotyczące zasięgu i zmian tych wód. Więcej informacji znajdziesz w powiązanym artykule w czasopiśmie: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.4
Ten zbiór danych zawiera mapy lokalizacji i rozmieszczenia czasowego wód powierzchniowych w latach 1984–2021 oraz statystyki dotyczące zasięgu i zmian tych wód. Więcej informacji znajdziesz w powiązanym artykule w czasopiśmie: High-resolution mapping of global surface water and its … change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface -
JRC Global Surface Water Metadata, v1.4
Ten zbiór danych zawiera mapy lokalizacji i rozmieszczenia czasowego wód powierzchniowych w latach 1984–2021 oraz statystyki dotyczące zasięgu i zmian tych wód. Więcej informacji znajdziesz w powiązanym artykule w czasopiśmie: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Monthly Water History, v1.4
Ten zbiór danych zawiera mapy lokalizacji i rozmieszczenia czasowego wód powierzchniowych w latach 1984–2021 oraz statystyki dotyczące zasięgu i zmian tych wód. Więcej informacji znajdziesz w powiązanym artykule w czasopiśmie: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC Monthly Water Recurrence, v1.4
Ten zbiór danych zawiera mapy lokalizacji i rozmieszczenia czasowego wód powierzchniowych w latach 1984–2021 oraz statystyki dotyczące zasięgu i zmian tych wód. Więcej informacji znajdziesz w powiązanym artykule w czasopiśmie: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC Yearly Water Classification History, v1.4
Ten zbiór danych zawiera mapy lokalizacji i rozmieszczenia czasowego wód powierzchniowych w latach 1984–2021 oraz statystyki dotyczące zasięgu i zmian tych wód. Więcej informacji znajdziesz w powiązanym artykule w czasopiśmie: High-resolution mapping of global surface water and its … annual geophysical google history jrc landsat-derived -
Murray Global Intertidal Change Classification
Zbiór danych Murray Global Intertidal Change Dataset zawiera globalne mapy ekosystemów pływowych,które powstały w wyniku nadzorowanej klasyfikacji 707 528 zdjęć z archiwum Landsat. Każdy piksel został zaklasyfikowany jako płycizna pływowa, stały zbiornik wodny lub inny na podstawie globalnego zbioru danych treningowych. The … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Maska danych dotyczących zmian w strefie pływów na całym świecie (Murray Global Intertidal Change Data Mask)
Zbiór danych Murray Global Intertidal Change Dataset zawiera globalne mapy ekosystemów pływowych,które powstały w wyniku nadzorowanej klasyfikacji 707 528 zdjęć z archiwum Landsat. Każdy piksel został zaklasyfikowany jako płycizna pływowa, stały zbiornik wodny lub inny na podstawie globalnego zbioru danych treningowych. The … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Murray Global Intertidal Change QA Pixel Count
Zbiór danych Murray Global Intertidal Change Dataset zawiera globalne mapy ekosystemów pływowych,które powstały w wyniku nadzorowanej klasyfikacji 707 528 zdjęć z archiwum Landsat. Każdy piksel został zaklasyfikowany jako płycizna pływowa, stały zbiornik wodny lub inny na podstawie globalnego zbioru danych treningowych. The … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
Satellite Embedding V1
Zbiór danych Google Satellite Embedding to globalny zbiór wyuczonych osadzeń geoprzestrzennych gotowych do analizy. Każdy 10-metrowy piksel w tym zbiorze danych to 64-wymiarowa reprezentacja, czyli „wektor osadzania”, który koduje trajektorie czasowe warunków powierzchni w tym pikselu i wokół niego, mierzone przez różne obserwacje Ziemi… annual global google landsat-derived satellite-imagery sentinel1-derived -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
Ten zbiór danych przedstawia główne przyczyny utraty pokrywy drzew w latach 2001–2022 na całym świecie w rozdzielczości 1 km. Dane zostały opracowane przez World Resources Institute (WRI) i Google DeepMind przy użyciu globalnego modelu sieci neuronowej (ResNet) wytrenowanego na zbiorze próbek zebranych … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
Ten zbiór danych przedstawia główne przyczyny utraty pokrywy drzew w latach 2001–2023 na całym świecie w rozdzielczości 1 km. Dane zostały opracowane przez World Resources Institute (WRI) i Google DeepMind przy użyciu globalnego modelu sieci neuronowej (ResNet) wytrenowanego na zbiorze próbek zebranych … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
Ten zbiór danych przedstawia główne przyczyny utraty pokrywy drzew w latach 2001–2024 na całym świecie w rozdzielczości 1 km. Dane zostały opracowane przez World Resources Institute (WRI) i Google DeepMind przy użyciu globalnego modelu sieci neuronowej (ResNet) wytrenowanego na zbiorze próbek zebranych … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
