Mappe annuali globali gratuite di uso del suolo/copertura del suolo a 10 m, classificate da AI dalle immagini Sentinel-2, per governi, ONG, finanza e industria

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Maps for Good è la serie gratuita e ad accesso aperto di mappe annuali globali di uso del suolo e copertura del suolo (LULC) di Impact Observatory. È rivolta a governi, ONG, finanza e industria che necessitano di informazioni coerenti e comparabili su come il territorio sta cambiando, ad esempio per monitorare l'urbanizzazione, la perdita e il guadagno forestale, e i cambiamenti in terreni coltivati, pascoli, neve e acqua.
Ogni mappa classifica l'intera superficie terrestre con una risoluzione di 10 m in nove classi: acqua, alberi, vegetazione allagata, colture, aree edificate, terreno nudo, neve/ghiaccio, nuvole e pascoli. Impact Observatory ha addestrato un modello di deep learning su miliardi di pixel etichettati manualmente (curati dalla National Geographic Society) e lo applica alle immagini Copernicus Sentinel-2 di ogni anno, aggregando un anno intero di classificazioni in un unico composito annuale. Il fornitore riporta un'accuratezza complessiva dell'85% e pubblica una metodologia, un riepilogo dell'accuratezza e un articolo IEEE. La serie temporale inizia nel 2017 e un nuovo anno viene aggiunto annualmente; il layer Esri Living Atlas copre attualmente dal 2017 al 2025.
Le mappe sono rilasciate sotto licenza CC BY 4.0 in collaborazione con Esri e Microsoft (il dataset è anche noto come "Esri Land Cover"). Una mappa ritagliata su qualsiasi area di interesse può essere scaricata dall'IO Store come GeoTIFF ottimizzato per il cloud, PNG, CSV dell'area per classe e GeoJSON dell'area. Gli stessi dati sono pubblicati su Esri ArcGIS Living Atlas, Microsoft Planetary Computer e AWS Registry of Open Data, con un endpoint STAC pubblico per query di tile.
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Capacità spaziale
Elaborazione
Fusione e Analisi dei Dati
Combina fonti di dati e applica analisi per scoprire modelli.
Fornito come
Integrazione di Sistema
Copertura geografica
Impact Observatory
Impact Observatory offre monitoraggio geospaziale potenziato dall'intelligenza artificiale: modelli di deep learning classificano le immagini satellitari Sentinel-2 e PlanetScope in mappe di uso del suolo e copertura del suolo per aree personalizzate e intervalli di date stagionali o annuali. I suoi prodotti includono IO Monitor con mappe di copertura del suolo e superfici impermeabili a risoluzione di 10m e 3m e IO Change Detection, e pubblica gratuitamente mappe globali annuali di copertura del suolo a 10m (Maps for Good). È una piccola impresa con sede a Washington, DC, fondata da ex membri dello staff della National Geographic Society.
2020
Fondata
11-50
Dimensione del team
Stati Uniti d'America
Paese
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