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加拿大 AAFC 年度作物目录
从 2009 年开始,加拿大农业和食品部 (AAFC) 科学与技术局 (STB) 的地球观测团队开始生成年度作物类型数字地图。该研究以 2009 年和 2010 年加拿大草原省为重点,采用基于决策树 (DT) 的方法… 农业 加拿大 作物 土地覆盖 -
可可概率模型 2025a
注意:此数据集尚未接受同行评审。如需了解详情,请参阅此 GitHub README。此图片集提供了每像素估计的底层区域被商品占据的概率。概率估算值以 10 米为单位提供,由 … 农业 生物多样性 保护 作物 eudr forestdatapartnership -
咖啡概率模型 2025a
注意:此数据集尚未接受同行评审。如需了解详情,请参阅此 GitHub README。此图片集提供了每像素估计的底层区域被商品占据的概率。概率估算值以 10 米为单位提供,由 … 农业 生物多样性 保护 作物 eudr forestdatapartnership -
ESA WorldCereal 10 m v100
欧洲空间局 (ESA) WorldCereal 10 m 2021 产品套件包含全球范围的年作物和季节作物地图及其相关置信度。这些数据集是在 ESA-WorldCereal 项目中生成的。详细了解这些产品的内容以及用于评估这些产品的 … 农业 copernicus crop esa 全球 landcover -
ESA WorldCereal AEZ v100
欧洲航天局 (ESA) 的 WorldCereal 分类系统旨在在特定生长季结束后的 1 个月内生成产品。由于全球这些生长季具有动态性质,我们根据这些生长季的气候特征,对全球进行了农业生态区 (AEZ) 分层。 农业 边界 作物 esa 全球 表格 -
ESA WorldCereal Active Cropland 10 m v100
欧洲空间局 (ESA) WorldCereal 活跃农地 10 米 2021 年产品套件包含全球范围的季节性活跃农地标记。这些数据集是在 ESA-WorldCereal 项目中生成的。活跃农地产品用于指明被标识为临时作物的像素是否已活跃耕种。 农业 copernicus crop esa 全球 landcover -
EUCROPMAP
2018 年欧洲作物类型地图,基于 Sentinel-1 和 LUCAS Copernicus 2018 年现场观测数据;2022 年欧洲作物类型地图,基于 Sentinel-2 和 LUCAS Copernicus 2022 年现场观测数据。2018 年数据集是第一个大陆性作物类型地图,它利用了独特的 2018 年 LUCAS 哥白尼原位调查数据,… 农业 作物 欧盟 jrc lucas sentinel1-derived -
GFSAD1000:农地范围 1 公里多研究作物掩膜,全球粮食支持分析数据
GFSAD 是 NASA 资助的一个项目,旨在提供高分辨率的全球农地数据及其用水情况,为 21 世纪实现全球粮食安全做出贡献。GFSAD 产品是通过多传感器遥感数据(例如Landsat、MODIS、AVHRR)、次级数据和田地数据… 农业 作物 土地覆盖 USGS -
GRIDMET DROUGHT: CONUS Drought Indices
此数据集包含从 4 公里分辨率的每日网格化地面气象 (GRIDMET) 数据集派生出来的干旱指数。提供的干旱指数包括标准化降水指数 (SPI)、蒸发干旱需求指数 (EDDI)、标准化降水蒸散指数 (SPEI)、帕默干旱严重程度指数 (PDSI) 和帕默 … 气候 conus crop drought evapotranspiration geophysical -
全球棕榈油种植园地图
该数据集是 2019 年全球工业和小规模油棕榈地图,分辨率为 10 米。该数据集涵盖检测到油棕榈种植园的区域。分类图像是基于 Sentinel-1 和 Sentinel-2 半年合成图的卷积神经网络的输出。如需了解更多信息,请参阅这篇文章 农业 生物多样性 保护 作物 全球 土地利用 -
2025a 版棕榈树概率模型
注意:此数据集尚未接受同行评审。如需了解详情,请参阅此 GitHub README。此图片集提供了每像素估计的底层区域被商品占据的概率。概率估算值以 10 米为单位提供,由 … 农业 生物多样性 保护 作物 eudr forestdatapartnership -
橡胶树概率模型 2025a
注意:此数据集尚未接受同行评审。如需了解详情,请参阅此 GitHub README。此图片集提供了每像素估计的底层区域被商品占据的概率。概率估算值以 10 米为单位提供,由 … 农业 生物多样性 保护 作物 eudr forestdatapartnership -
USDA NASS 农地数据图层
农地数据层 (CDL) 是一种专门针对农作物的土地覆盖数据层,每年都会使用中等分辨率的卫星图像和大量农业地面真实数据为美国大陆创建。CDL 由美国农业部、国家农业统计局 (NASS)、研究与开发司、… 农业 作物 土地覆盖 美国农业部
Datasets tagged crop in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis webpage provides access to a variety of datasets related to global crop mapping and monitoring.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets include information on crop type, extent, and agricultural practices.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData is derived from various sources, including satellite imagery and ground truth observations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSeveral datasets offer global coverage, while others focus on specific regions like the US, Canada, and Europe.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets can be used for agricultural research, land management, and food security analysis.\u003c/p\u003e\n"]]],["Agricultural agencies and projects are creating datasets for crop mapping and analysis. Actions include generating annual crop maps, like Canada's AAFC using a Decision Tree methodology, and ESA's WorldCereal project producing global-scale crop maps. Other datasets provide oil palm plantation maps, cropland extent data, and drought indices. Recent models also estimate cocoa, palm, and rubber tree probabilities at a per-pixel level, with some data focused on specific regions like Europe, the US, or Canada, while others are global.\n"],null,[]]