Canada AAFC Annual Crop Inventory

AAFC/ACI
डेटासेट की उपलब्धता
2009-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
डेटासेट प्रोड्यूसर
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("AAFC/ACI")
केडेंस
एक साल
टैग
agriculture canada crop landcover
aafc

ब्यौरा

साल 2009 से, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) की Science and Technology Branch (STB) की Earth Observation Team ने, हर साल फ़सल के टाइप के डिजिटल मैप जनरेट करने की प्रोसेस शुरू की. साल 2009 और 2010 में, प्रेयरी प्रांतों पर फ़ोकस किया गया. ऑप्टिकल (Landsat-5, AWiFS, DMC) और रडार (Radarsat-2) पर आधारित सैटलाइट इमेज का इस्तेमाल करके, फ़ैसले के ट्री (डीटी) पर आधारित तरीके को लागू किया गया. साल 2011 से, इस गतिविधि को अन्य प्रांतों में भी शुरू किया गया है, ताकि राष्ट्रीय फ़सल इन्वेंट्री को बेहतर बनाया जा सके. इस तरीके से, फ़सल की इन्वेंट्री का पता लगाया जा सकता है. इससे, 30 मीटर के फ़ाइनल स्पेशल रिज़ॉल्यूशन पर, कम से कम 85% की कुल टारगेट सटीकता हासिल की जा सकती है. हालांकि, 2009 और 2010 में यह 56 मीटर थी.

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: 30 मीटर (सभी बैंड)

नाम कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
landcover 10 230 30 मीटर

मुख्य फ़सल के हिसाब से, ज़मीन के इस्तेमाल का वर्गीकरण.

landcover Class Table

मान रंग ब्यौरा
10 #000000

Cloud
20 #3333ff

पानी
30 #996666

खुली ज़मीन और बंजर ज़मीन
34 #cc6699

शहरी और विकसित
35 #e1e1e1

ग्रीनहाउस
50 #ffff00

Shrubland
60 #666666

जंगल में आग लगने और जलने की जगह
80 #993399

नम ज़मीन
85 #501b50

पीटलैंड
110 #cccc00

घास का मैदान
120 #cc6600

कृषि (अविभेदित)
121 #ff9933

फ़सल उगाने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली ज़मीन
122 #ffcc33

चारागाह और चारा
130 #7899f6

मिट्टी में नमी ज़्यादा होने की वजह से बीज नहीं बोया जा सकता
131 #ff9900

फ़ैलो
132 #660000

अनाज
133 #dae31d

Barley
134 #99cc00

अन्य अनाज
135 #d2db25

बाजरा
136 #d1d52b

ओट्स
137 #cacd32

Rye
138 #c3c63a

Spelt
139 #b9bc44

ट्रिटिकेल
140 #a7b34d

वीट
141 #b9c64e

स्विचग्रास
142 #999900

सोरघम
143 #e9e2b1

क्विनोआ
145 #809769

विंटर वीट
146 #92a55b

स्प्रिंग वीट
147 #ffff99

अनाज के लिए मक्का
148 #98887c

तंबाकू
149 #799b93

जिनसेंग
150 #5ea263

तिलहन
151 #52ae77

बोरेज
152 #41bf7a

कैमेलीना
153 #d6ff70

कैनोला और रेपसीड
154 #8c8cff

अलसी
155 #d6cc00

Mustard
156 #ff7f00

कुसुम
157 #315491

सूरजमुखी
158 #cc9933

सोयाबीन
159 #5ea296

अन्य तिलहन
160 #896e43

दालें
161 #996633

अन्य पल्स
162 #8f6c3d

मटर
163 #b6a472

काबुली चना
167 #82654a

बीन्स
168 #a39069

फ़ावा बीन्स
174 #b85900

मसूर दाल
175 #b74b15

सब्ज़ियां
176 #ff8a8a

टमाटर
177 #ffcccc

आलू
178 #6f55ca

चुकंदर
179 #ffccff

अन्य सब्ज़ियां
180 #dc5424

फल
181 #d05a30

बेरी
182 #d20000

हल्का जामुनी
183 #cc0000

Cranberry
185 #dc3200

अन्य बेरी
188 #ff6666

ओर्चार्ड
189 #c5453b

अन्य फल
190 #7442bd

वाइनयार्ड्स
191 #ffcc99

हॉप
192 #b5fb05

सॉड
193 #ccff05

जड़ी-बूटियां
194 #07f98c

नर्सरी
195 #00ffcc

बकवीट
196 #cc33cc

कैनरी सीड
197 #8e7672

भांग
198 #b1954f

वेच
199 #749a66

अन्य फ़सलें
200 #009900

जंगल (अविभेदित)
210 #006600

कॉनफ़ेरस
220 #00cc00

Broadleaf
230 #cc9900

मिक्सडवुड

इमेज प्रॉपर्टी

इमेज प्रॉपर्टी

नाम टाइप ब्यौरा
landcover_class_names STRING_LIST

फ़सलों के लिए इस्तेमाल की जाने वाली ज़मीन के लैंडकवर क्लासिफ़िकेशन के नामों की ऐरे.
landcover_class_palette STRING_LIST

यह क्लासिफ़िकेशन पैलेट के लिए इस्तेमाल की गई हेक्स कोड कलर स्ट्रिंग का कलेक्शन है.
landcover_class_values INT_LIST

ज़मीन के टाइप के हिसाब से क्लासिफ़िकेशन की वैल्यू.

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

OGL-Canada-2.0

उद्धरण

उद्धरण:

  • Agriculture and Agri-Food Canada की सालाना फ़सल इन्वेंट्री. {YEAR}

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('AAFC/ACI');
var crop2016 = dataset
    .filter(ee.Filter.date('2016-01-01', '2016-12-31'))
    .first();
Map.setCenter(-103.8881, 53.0372, 10);
Map.addLayer(crop2016, {}, '2016 Canada AAFC Annual Crop Inventory');

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('AAFC/ACI')
crop_2016 = dataset.filter(ee.Filter.date('2016-01-01', '2016-12-31')).first()

m = geemap.Map()
m.set_center(-103.8881, 53.0372, 10)
m.add_layer(crop_2016, {}, '2016 Canada AAFC Annual Crop Inventory')
m
कोड एडिटर में खोलें
साल 2009 से, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) की Science and Technology Branch (STB) की Earth Observation Team ने, हर साल फ़सल के टाइप के डिजिटल मैप जनरेट करने की प्रोसेस शुरू की. साल 2009 और 2010 में, प्रेयरी प्रांतों पर फ़ोकस किया गया. साथ ही, ऑप्टिकल (Landsat-5, …
AAFC/ACI, agriculture,canada,crop,landcover
2009-01-01T00:00:00Z/2024-01-01T00:00:00Z
36.83 -135.17 62.25 -51.24
Google Earth Engine