مجموعة البيانات هذه هي خريطة لمدرجات زراعية في الصين بدقة 30 مترًا في عام 2018. تم تطويرها من خلال تصنيف خاضع للإشراف يستند إلى وحدات البكسل باستخدام بيانات متعددة المصادر ومتعددة الأوقات استنادًا إلى نظام Google Earth Engine الأساسي. بلغت الدقة الإجمالية ومعامل كابا% 94 و0.72 على التوالي. هذا أول …
تحتوي مجموعة البيانات هذه على معلومات عن التغيير السنوي في مساحة الأسطح غير المنفذة للمياه على مستوى العالم من عام 1985 إلى عام 2018 بدقة 30 مترًا. تم تحديد التغيير من سطح غير نافذ إلى سطح نافذ باستخدام نهج مجمّع من التصنيف الخاضع للإشراف والتحقّق من الاتساق الزمني. يتم تعريف وحدات البكسل غير المنفذة على أنّها غير منفذة بنسبة تزيد عن% 50. …
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],[],[],["Two datasets are described: a 2018 China terrace map at 30m resolution, created via supervised pixel-based classification using multisource and multi-temporal data. The method had an overall accuracy of 94% and a kappa coefficient of 0.72. The second dataset provides annual changes in global impervious surface area, from 1985 to 2018 at 30m resolution. This was done by a combination of supervised classification and temporal consistency checking. Impervious pixels are above 50% impervious.\n"]]
