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可可概率模型 2025a
注意:此数据集尚未经过同行评审。如需了解详情,请参阅此 GitHub README。此图片集提供底层区域被商品占据的估计每像素概率。概率估计值以 10 米为单位提供,由…生成 农业 生物多样性 保护 作物 eudr forestdatapartnership -
Coffee Probability 模型 2025a
注意:此数据集尚未经过同行评审。如需了解详情,请参阅此 GitHub README。此图片集提供底层区域被商品占据的估计每像素概率。概率估计值以 10 米为单位提供,由…生成 农业 生物多样性 保护 作物 eudr forestdatapartnership -
EC JRC 2020 年全球森林覆盖地图,V2
全球森林覆盖地图以空间显式方式呈现了 2020 年的森林存在情况和不存在情况,空间分辨率为 10 米。2020 年是欧盟“关于在市场上提供… eudr forest forest-biomass jrc -
Forest Persistence v0
注意:此数据集尚未经过同行评审。如需了解详情,请参阅与此模型关联的 GitHub README。此图片提供了一个逐像素得分(范围为 [0, 1]),用于指示相应像素区域在 2020 年是否被未受干扰的森林占据。这些得分是… 生物多样性 保护 森林砍伐 eudr 森林生物质 forestdatapartnership -
2020 年全球森林类型地图
森林类型全球地图以空间显式方式呈现了 2020 年的主要森林、自然再生森林和人工林(包括种植园森林),空间分辨率为 10 米。用于绘制这些森林类型的基本层是森林覆盖范围… eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest -
2020 年世界天然森林
《Natural Forests of the World 2020》提供了一张 2020 年的全球天然森林概率地图,分辨率为 10 米。该平台旨在为欧盟的《森林砍伐法规》(EUDR) 等森林保护和监测计划提供支持。地图… 生物多样性 气候 保护 森林砍伐 eudr 森林 -
Palm Probability 模型 2025a
注意:此数据集尚未经过同行评审。如需了解详情,请参阅此 GitHub README。此图片集提供底层区域被商品占据的估计每像素概率。概率估计值以 10 米为单位提供,由…生成 农业 生物多样性 保护 作物 eudr forestdatapartnership -
Rubber Tree Probability model 2025a
注意:此数据集尚未经过同行评审。如需了解详情,请参阅此 GitHub README。此图片集提供底层区域被商品占据的估计每像素概率。概率估计值以 10 米为单位提供,由…生成 农业 生物多样性 保护 作物 eudr forestdatapartnership
Datasets tagged eudr in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe datasets provide information on global forest cover, including forest presence, absence, and types, at 10m resolution for the year 2020.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThere are probability models for cocoa, palm, and rubber tree occupation, offering per-pixel likelihood estimates at 10m resolution.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eA Forest Persistence dataset provides scores indicating undisturbed forest areas in 2020, aiding in deforestation analysis.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMany of the datasets are associated with the Forest Data Partnership and some are pre-review, requiring caution in interpretation and application.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets support various applications like biodiversity conservation, land use planning, and compliance with EU deforestation regulations.\u003c/p\u003e\n"]]],["Multiple datasets offer 10m resolution spatial data. Two datasets map global forest cover and types for 2020, distinguishing between primary, naturally regenerating, and planted forests. Three other datasets provide per-pixel probability estimates for cocoa, palm, and rubber tree presence. Finally, one dataset quantifies the likelihood of undisturbed forest in 2020. These probability models are marked as pre-peer review. All of them are made for the regulation from the European Union.\n"],null,[]]