Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
我们在谷歌地球引擎环境中开发了一个版本的连续变化检测和分类算法。它与20年的Landsat数据(1999-2019)一起使用,产生了一个新的、公开的、由预先计算的时间序列断点和谐波系数组成的全球数据集。我们展示了来自区域用例的结果,证明了用这个新的数据集进行分类和变化检测,并将其与其他时间合成技术进行了比较。我们的结果表明,使用CCDC的总体....

Google Earth Engine(GEE)——1984-2019年美国所有土地上的大火烧伤严重程度和范围数据集
1984-2019年烧伤严重程度监测趋势(MTBS) 烧伤严重程度监测趋势(MTBS)是一个机构间计划,其目标是持续绘制1984年至今美国所有土地上的大火烧伤严重程度和范围。这包括美国西部1000英亩或以上的所有火灾和美国东部500英亩或以上的火灾。覆盖范围包括美国大陆、阿拉斯加、夏威夷和波多黎各。前言 – 人工智能教程 ...

Google Earth Engine(GEE)——全球1公里的云量MODIS图像数据集
全球1公里的云量 云覆盖频率数据集V1.0测量了超过15年的每天两次的MODIS图像,以分析和量化云的动态和云的预测区域。这使我们能够在空间和时间范围内了解全球云的异质性。该研究建立了云林、动态的时间变化基线,并允许用户确定成像的时间窗口和无云快照。前言 – 床长人工智能教程该项目的完整描述可以在这里找到。Global 1-km Cloud Cover - EarthEnv &n...

Google Earth Engine(GEE)RADD - RAdar for Detecting Deforestation-基于Sentinel-1的10米空间尺度的湿润热带森林扰动预警数据集
RADD森林扰动警报 RADD - RAdar for Detecting Deforestation - 基于Sentinel-1的10米空间尺度的湿润热带森林的近实时干扰。南美洲(13个国家)、中美洲(6个国家)、非洲(25个国家)、东南亚岛国(5个国家)和太平洋(1个国家)的原始湿润热带森林。前言 – 人工智能教程你可以在瓦赫宁根大学找到更多信息 RADD Forest D...

Google Earth Engine(GEE)——美国干旱监测数据集
美国干旱监测 美国干旱监测是每周四发布的地图,显示美国部分地区处于干旱状态。该地图使用五个分类:异常干燥(D0),显示可能进入或正在走出干旱的地区,以及四个级别的干旱:中度(D1),严重(D2),极端(D3)和特殊(D4)。前言 – 床长人工智能教程 自1999年成立以来,干旱监测一直是一个团队的努力,由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心(NDMC)、国家海洋和大气管理局(...

Google Earth Engine(GEE) ——土著土地地图数据集
土著土地(土著土地地图) 土地确认是人们在日常生活中插入对土著存在和土地权利的认识的一种方式。这通常是在仪式、讲座或在本案例中的教育指南的开头进行。它可以是一种明确但有限的方式,承认殖民主义和第一民族的历史,以及定居者-殖民社会的变革需要。在这种情况下,我们希望在地理学上承认原住民机构的存在,以及他们如何占据土地。你可以在这里访问实际的地图https://native-land.ca/ ...

Google Earth Engine(GEE)——地面火灾数据集
地面火灾马赛克 LF v2.2.0 LANDFIRE(LF),景观火灾和资源管理规划工具,是美国农业部林务局、美国内政部地质调查局和大自然保护协会的野地火灾管理项目之间的一个共享项目。 LANDFIRE(LF)层是使用预测性景观模型创建的,该模型基于大量的实地参考数据、卫星图像和生物物理梯度层,使用分类和回归树。你可以在这里阅读关于Landfire 2020更新v2.2.0的内容...

Google Earth Engine(GEE) ——2000-2021年地球非洲海岸线数据集
数字地球非洲海岸线 数字地球非洲海岸线是一个大陆数据集,包括整个非洲海岸线的年度海岸线和海岸变化率。这是一项临时服务,已经生成了2000年至2021年的数据,我们希望与用户一起改进和操作。前言 – 床长人工智能教程 该产品将数字地球非洲计划的卫星数据与潮汐模型相结合,绘制出每年平均海平面的海岸线的典型位置。该产品使得每年都可以在地方和大陆范围内检查海岸侵蚀和增长的趋势,并且可以绘...

Google Earth Engine (GEE)——张量流水灾模型数据集(Sentinel-1)
Tensor Flow Hydra Flood Models 这个数据集是水文遥感分析洪水(HYDRAFloods)系统的地表水输出图像,利用深度学习TensorFlow方法。具体来说,这个联合研究中心(JRC)调整后的学习率二元交叉熵(BCE)Dice模型和方法在最近的利用谷歌地球引擎的Sentinel-1地表水制图的深度学习方法中得到了详细讨论。 洪水的水文遥感分析(或HYD...

Google Earth Engine(GEE)——全球河流网络及相应的水资源区数据集
全球河流网络及相应的水资源区 河流网络和水资源区(WRZ)对于水资源的规划、利用、开发、保护和管理至关重要。目前,世界上的河网和水资源区大多是根据数字高程模型数据自动获得的,这些数据不够准确,尤其是在平原地区。此外,WRZ代码与河网不一致。作者提出了一系列方法,生成了分辨率较高、一致性较强的全球河网和相应的1-4级WRZ,该数据集为世界水资源的合理利用和社会可持续发展提供了重要依据和支持...
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