ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है
यह डेटासेट, साल 2019 के लिए 10 मीटर का ग्लोबल इंडस्ट्रियल और छोटे किसानों के पाम ऑयल के खेतों का मैप है. इसमें उन इलाकों को शामिल किया गया है जहां पाम ऑयल के बागान पाए गए हैं. क्लासिफ़ाइड इमेज, सेंटिनल-1 और सेंटिनल-2 के छह महीने के कंपोज़िट पर आधारित कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का आउटपुट होती हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए लेख देखें …
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The information describes four datasets related to agricultural land use. The first is a 2019 global map of oil palm plantations at 10m resolution, created using a neural network on satellite imagery. The other three are per-pixel probability models, also at 10m resolution, for cocoa, palm, and rubber trees respectively, all labeled as \"2024a\" and not peer-reviewed. These models estimate the probability of each area being occupied by these specific crops. All datasets are tagged with biodiversity, conservation, crop, and landuse.\n"]]
