Datasets tagged landuse in Earth Engine
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
কোকো সম্ভাব্যতা মডেল ২০২৫এ
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে।
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে।
এই ডেটাসেটটি ২০১৮ সালে ৩০ মিটার রেজোলিউশনের একটি চীনের টেরেস ম্যাপ। এটি গুগল আর্থ ইঞ্জিন প্ল্যাটফর্মের উপর ভিত্তি করে মাল্টিসোর্স এবং মাল্টি-টেম্পোরাল ডেটা ব্যবহার করে তত্ত্বাবধানে থাকা পিক্সেল-ভিত্তিক শ্রেণিবিন্যাসের মাধ্যমে তৈরি করা হয়েছিল। সামগ্রিক নির্ভুলতা এবং কাপ্পা সহগ যথাক্রমে ৯৪% এবং ০.৭২ অর্জন করেছে। এটি প্রথম …
ডায়নামিক ওয়ার্ল্ড হল একটি ১০ মিটার কাছাকাছি-বাস্তব-সময়ের (NRT) ভূমি ব্যবহার/ভূমি কভার (LULC) ডেটাসেট যাতে নয়টি শ্রেণীর জন্য শ্রেণী সম্ভাব্যতা এবং লেবেল তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। ডায়নামিক ওয়ার্ল্ড ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সেন্টিনেল-২ L1C সংগ্রহের জন্য ২০১৫-০৬-২৭ থেকে এখন পর্যন্ত উপলব্ধ। সেন্টিনেল-২ এর পুনর্বিবেচনার ফ্রিকোয়েন্সি ২-৫ দিনের মধ্যে ...
ইউরোপীয় মহাকাশ সংস্থা (ESA) ওয়ার্ল্ডকভার ১০ মি ২০২০ পণ্যটি সেন্টিনেল-১ এবং সেন্টিনেল-২ ডেটার উপর ভিত্তি করে ১০ মিটার রেজোলিউশনে ২০২০ সালের জন্য একটি বিশ্বব্যাপী ভূমি আচ্ছাদন মানচিত্র সরবরাহ করে। ওয়ার্ল্ডকভার পণ্যটি ১১টি ভূমি আচ্ছাদন শ্রেণীর সাথে আসে এবং এটি ... এর কাঠামোর মধ্যে তৈরি করা হয়েছে।
ইউরোপীয় মহাকাশ সংস্থা (ESA) ওয়ার্ল্ডকভার ১০ মি ২০২১ পণ্যটি সেন্টিনেল-১ এবং সেন্টিনেল-২ ডেটার উপর ভিত্তি করে ১০ মিটার রেজোলিউশনে ২০২১ সালের জন্য একটি বিশ্বব্যাপী ভূমি আচ্ছাদন মানচিত্র সরবরাহ করে। ওয়ার্ল্ডকভার পণ্যটি ১১টি ভূমি আচ্ছাদন শ্রেণীর সাথে আসে এবং এটি ... এর কাঠামোর মধ্যে তৈরি করা হয়েছে।
এই ডেটাসেটটি ২০০০ থেকে ২০২২ সাল পর্যন্ত ৩০ মিটার স্থানিক রেজোলিউশনে তৃণভূমির (চাষকৃত এবং প্রাকৃতিক/আধা-প্রাকৃতিক) বিশ্বব্যাপী বার্ষিক প্রভাবশালী শ্রেণীর মানচিত্র প্রদান করে। ল্যান্ড অ্যান্ড কার্বন ল্যাব গ্লোবাল প্যাসচার ওয়াচ উদ্যোগ দ্বারা উত্পাদিত, ম্যাপ করা তৃণভূমির সীমানায় যেকোনো ভূমি আচ্ছাদনের ধরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যার মধ্যে কমপক্ষে …
এই ডেটাসেটটি ২০০০ থেকে ২০২২ সাল পর্যন্ত ৩০ মিটার স্থানিক রেজোলিউশনে চাষযোগ্য তৃণভূমির বিশ্বব্যাপী বার্ষিক সম্ভাব্যতা মানচিত্র প্রদান করে। ল্যান্ড অ্যান্ড কার্বন ল্যাব গ্লোবাল প্যাসচার ওয়াচ উদ্যোগ দ্বারা উত্পাদিত, ম্যাপ করা তৃণভূমির সীমানায় যেকোনো ভূমি আচ্ছাদনের ধরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যার মধ্যে কমপক্ষে ৩০% শুষ্ক ...
এই ডেটাসেটটি ২০০০ থেকে ২০২২ সাল পর্যন্ত ৩০ মিটার স্থানিক রেজোলিউশনে প্রাকৃতিক/আধা-প্রাকৃতিক তৃণভূমির বিশ্বব্যাপী বার্ষিক সম্ভাব্যতা মানচিত্র প্রদান করে। ল্যান্ড অ্যান্ড কার্বন ল্যাব গ্লোবাল প্যাসচার ওয়াচ উদ্যোগ দ্বারা উত্পাদিত, ম্যাপ করা তৃণভূমির সীমানায় যেকোনো ভূমি আচ্ছাদনের ধরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যার মধ্যে কমপক্ষে ৩০% শুষ্ক ...
এই ডেটাসেটটি ২০০০ সাল থেকে ৩০-মিটার স্থানিক রেজোলিউশনে বিশ্বব্যাপী অ-ক্যালিব্রেটেড EO-ভিত্তিক গ্রস প্রাইমারি প্রোডাক্টিভিটি প্রদান করে। ল্যান্ড অ্যান্ড কার্বন ল্যাব গ্লোবাল প্যাসচার ওয়াচ উদ্যোগ দ্বারা উত্পাদিত, বর্তমান ডেটাসেটটি ২০০০ সাল থেকে ৩০-মিটার স্থানিক রেজোলিউশনে বিশ্বব্যাপী গ্রস প্রাইমারি প্রোডাক্টিভিটি (GPP) মান প্রদান করে। GPP মান …
এই ডেটাসেটটি ২০১৯ সালের জন্য একটি ১০ মিলিয়ন বিশ্বব্যাপী শিল্প ও ক্ষুদ্র মালিকানাধীন তেল পাম মানচিত্র। এটি এমন এলাকাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে যেখানে তেল পাম বাগান সনাক্ত করা হয়েছিল। শ্রেণীবদ্ধ চিত্রগুলি সেন্টিনেল-১ এবং সেন্টিনেল-২ অর্ধ-বার্ষিক কম্পোজিটগুলির উপর ভিত্তি করে একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট। আরও তথ্যের জন্য নিবন্ধটি দেখুন …
গুগল গ্লোবাল ল্যান্ডস্যাট-ভিত্তিক সিসিডিসি বিভাগ (১৯৯৯-২০১৯)
এই সংগ্রহে ২০ বছরের ল্যান্ডস্যাট পৃষ্ঠ প্রতিফলন ডেটার উপর কন্টিনিউয়াস চেঞ্জ ডিটেকশন অ্যান্ড ক্লাসিফিকেশন (CCDC) অ্যালগরিদম চালানোর পূর্ব-গণিত ফলাফল রয়েছে। CCDC হল একটি ব্রেক-পয়েন্ট ফাইন্ডিং অ্যালগরিদম যা টাইম-সিরিজ ডেটাতে ব্রেকপয়েন্ট সনাক্ত করতে একটি গতিশীল RMSE থ্রেশহোল্ড সহ সুরেলা ফিটিং ব্যবহার করে। …
ইউরোপীয় ইউনিয়ন (EU) তে ভূমি ব্যবহার/আচ্ছাদন এলাকা কাঠামো জরিপ (LUCAS) পরিসংখ্যানগত তথ্য প্রদানের জন্য প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। এটি একটি ত্রিবার্ষিক ইন-সিটু ভূমিকভার এবং ভূমি-ব্যবহার তথ্য-সংগ্রহ অনুশীলনের প্রতিনিধিত্ব করে যা সমগ্র EU অঞ্চল জুড়ে বিস্তৃত। LUCAS ভূমিকভার সম্পর্কিত তথ্য সংগ্রহ করে এবং …
ইউরোপীয় ইউনিয়ন (EU) তে ভূমি ব্যবহার/আচ্ছাদন এলাকা কাঠামো জরিপ (LUCAS) পরিসংখ্যানগত তথ্য প্রদানের জন্য প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। এটি একটি ত্রিবার্ষিক ইন-সিটু ভূমিকভার এবং ভূমি-ব্যবহার তথ্য-সংগ্রহ অনুশীলনের প্রতিনিধিত্ব করে যা সমগ্র EU অঞ্চল জুড়ে বিস্তৃত। LUCAS ভূমিকভার সম্পর্কিত তথ্য সংগ্রহ করে এবং …
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে।
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে।
USFS ল্যান্ডস্কেপ পরিবর্তন পর্যবেক্ষণ সিস্টেম v2024.10 (CONUS এবং OCONUS)
এই পণ্যটি ল্যান্ডস্কেপ চেঞ্জ মনিটরিং সিস্টেম (LCMS) ডেটা স্যুটের অংশ। এটি প্রতি বছরের জন্য LCMS-মডেলযুক্ত পরিবর্তন, ভূমি আচ্ছাদন এবং/অথবা ভূমি ব্যবহারের ক্লাস দেখায় এবং কনটারমিনাস মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র (CONUS) এর পাশাপাশি আলাস্কা (AK), পুয়ের্তো সহ CONUS (OCONUS) এর বাইরের অঞ্চলগুলিকেও কভার করে ...
এই ডেটাসেটটি ২০০১-২০২২ সাল পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী ১ কিলোমিটার রেজোলিউশনে গাছের আচ্ছাদন হ্রাসের প্রধান কারণকে মানচিত্র করে। ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট (ডব্লিউআরআই) এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা উত্পাদিত, সংগৃহীত নমুনার একটি সেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি গ্লোবাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (রেসনেট) ব্যবহার করে ডেটা তৈরি করা হয়েছে ...
এই ডেটাসেটটি ২০০১-২০২৩ সাল পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী ১ কিলোমিটার রেজোলিউশনে গাছের আচ্ছাদন হ্রাসের প্রধান কারণকে মানচিত্র করে। ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট (ডব্লিউআরআই) এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা উত্পাদিত, সংগৃহীত নমুনার একটি সেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি গ্লোবাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (রেসনেট) ব্যবহার করে ডেটা তৈরি করা হয়েছে ...
এই ডেটাসেটটি ২০০১-২০২৪ সাল পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী ১ কিলোমিটার রেজোলিউশনে গাছের আচ্ছাদন হ্রাসের প্রধান কারণকে মানচিত্র করে। ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট (ডব্লিউআরআই) এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা উত্পাদিত, সংগৃহীত নমুনার একটি সেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি গ্লোবাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (রেসনেট) ব্যবহার করে ডেটা তৈরি করা হয়েছে ...
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],[],[],["This compilation presents various land-use and land-cover datasets. Key actions include mapping global oil palm plantations for 2019, creating global land cover maps at 10m resolution for 2020 and 2021, and providing near-real-time land use/land cover data from 2015 to present. Other datasets offer information on land-cover change detection over 20 years, EU land-use surveys, a 2018 China terrace map, and probabilities of cocoa, palm, rubber trees, cultivated grasslands and dominant class of grasslands.\n"]]
