গুগল আর্থ ইঞ্জিন ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের মধ্যে সেন্টিনেল চিত্র প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে ইরান-ব্যাপী ল্যান্ড কভার মানচিত্র তৈরি করা হয়েছে। এই উদ্দেশ্যে, 2017 সালের জন্য একটি একক মোজাইক ডেটাসেট তৈরি করতে 2,500টিরও বেশি সেন্টিনেল-1 এবং 11,000টিরও বেশি সেন্টিনেল-2 চিত্র প্রক্রিয়া করা হয়েছিল। তারপরে, ইরান-ব্যাপী ল্যান্ড কভার ম্যাপ তৈরি করতে 13টি শ্রেণীর জন্য একটি বস্তু-ভিত্তিক র্যান্ডম ফরেস্ট শ্রেণীবিভাগের একটি বড় সংখ্যক রেফারেন্স নমুনা দ্বারা প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল।
ঘোরবানিয়ান, এ., কাকুই, এম., আমানি, এম., মাহদাভি, এস., মোহাম্মদজাদেহ, এ., এবং হাসানলু, এম. (2020)। গুগল আর্থ ইঞ্জিনের মধ্যে সেন্টিনেল চিত্র ব্যবহার করে ইরানের উন্নত ভূমি কভার মানচিত্র এবং স্থানান্তরিত প্রশিক্ষণের নমুনা ব্যবহার করে ভূমি কভার শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি অভিনব স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহ। ISPRS জার্নাল অফ ফটোগ্রামমেট্রি এবং রিমোট সেন্সিং, 167, 276-288। doi:10.1016/j.isprsjprs.2020.07.013
গুগল আর্থ ইঞ্জিন ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের মধ্যে সেন্টিনেল চিত্র প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে ইরান-ব্যাপী ল্যান্ড কভার মানচিত্র তৈরি করা হয়েছে। এই উদ্দেশ্যে, 2017 সালের জন্য একটি একক মোজাইক ডেটাসেট তৈরি করতে 2,500টিরও বেশি সেন্টিনেল-1 এবং 11,000টিরও বেশি সেন্টিনেল-2 চিত্র প্রক্রিয়া করা হয়েছিল। তারপর, একটি অবজেক্ট-ভিত্তিক র্যান্ডম ফরেস্ট শ্রেণীবিভাগ পদ্ধতি প্রশিক্ষিত করা হয়েছিল …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis dataset provides a 13-class land cover map of Iran for the year 2017, created using Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery processed in Google Earth Engine.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe classification was performed using an object-based Random Forest method trained with a large number of reference samples.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is available at a 10-meter resolution and includes classes like urban, water, wetland, forest, and farmland.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe data is provided by the K.N. Toosi University of Technology LiDAR Lab and is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can access and analyze this dataset through the Google Earth Engine platform.\u003c/p\u003e\n"]]],["The K. N. Toosi University of Technology LiDAR Lab produced a 13-class land cover map of Iran for 2017, using over 13,500 Sentinel-1 and Sentinel-2 images processed in Google Earth Engine. An object-based Random Forest classification method was applied, with reference samples to identify categories like urban, water, forest, and more. The map is accessible via Earth Engine with the snippet `ee.Image(\"KNTU/LiDARLab/IranLandCover/V1\")`, under a CC BY 4.0 license.\n"],null,["# Iran Land Cover Map v1 13-class (2017)\n\nDataset Availability\n: 2017-01-01T00:00:00Z--2018-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [K. N. Toosi University of Technology LiDAR Lab](https://en.kntu.ac.ir/laser-scanners-laboratory/)\n\nTags\n:\n [landcover](/earth-engine/datasets/tags/landcover) [landuse-landcover](/earth-engine/datasets/tags/landuse-landcover) \n iran \nkntu \n\n#### Description\n\nThe Iran-wide land cover map was generated by processing Sentinel imagery\nwithin the Google Earth Engine Cloud platform. For this purpose, over 2,500\nSentinel-1 and over 11,000 Sentinel-2 images were processed to produce a single\nmosaic dataset for the year 2017. Then, an object-based Random Forest\nclassification method was trained by a large number of reference samples for 13\nclasses to generate the Iran-wide land cover map.\n\n### Bands\n\n**Bands**\n\n| Name | Pixel Size | Description |\n|------------------|------------|----------------|\n| `classification` | 10 meters | Classification |\n\n**classification Class Table**\n\n| Value | Color | Description |\n|-------|---------|-----------------|\n| 1 | #000000 | Urban |\n| 2 | #006eff | Water |\n| 3 | #41a661 | Wetland |\n| 4 | #ff7f7f | Kalut (yardang) |\n| 5 | #bee8ff | Marshland |\n| 6 | #ff00c5 | Salty Land |\n| 7 | #ff0000 | Clay |\n| 8 | #00734c | Forest |\n| 9 | #732600 | Outcrop |\n| 10 | #ffaa00 | Uncovered Plain |\n| 11 | #d3ffbe | Sand |\n| 12 | #446589 | Farm Land |\n| 13 | #cccccc | Range Land |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThis work \"Iran Land Cover Map\nv1 13-class (2017)\" by Arsalan Ghorbanian, Mohammad Kakooei, Meisam Amani,\nSahel Mahdavi, Ali Mohammadzadeh, Mahdi Hasanlou is licensed under the [Creative\nCommons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Ghorbanian, A., Kakooei, M., Amani, M., Mahdavi, S., Mohammadzadeh, A., \\&\n Hasanlou, M. (2020). Improved land cover map of Iran using Sentinel imagery\n within Google Earth Engine and a novel automatic workflow for land cover\n classification using migrated training samples. ISPRS Journal of\n Photogrammetry and Remote Sensing, 167, 276-288.\n [doi:10.1016/j.isprsjprs.2020.07.013](https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.07.013)\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.Image('KNTU/LiDARLab/IranLandCover/V1');\n\nvar visualization = {\n bands: ['classification']\n};\n\nMap.setCenter(54.0, 33.0, 5);\n\nMap.addLayer(dataset, visualization, 'Classification');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/KNTU/KNTU_LiDARLab_IranLandCover_V1) \n[Iran Land Cover Map v1 13-class (2017)](/earth-engine/datasets/catalog/KNTU_LiDARLab_IranLandCover_V1) \nThe Iran-wide land cover map was generated by processing Sentinel imagery within the Google Earth Engine Cloud platform. For this purpose, over 2,500 Sentinel-1 and over 11,000 Sentinel-2 images were processed to produce a single mosaic dataset for the year 2017. Then, an object-based Random Forest classification method was trained ... \nKNTU/LiDARLab/IranLandCover/V1, landcover,landuse-landcover \n2017-01-01T00:00:00Z/2018-01-01T00:00:00Z \n24.62 43.46 39.95 65.58 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://en.kntu.ac.ir/laser-scanners-laboratory/)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/KNTU_LiDARLab_IranLandCover_V1)"]]
