Cote d'Ivoire BNETD 2020 ল্যান্ড কভার ম্যাপ Cote d'Ivoire BNETD 2020 ল্যান্ড কভার ম্যাপটি আইভোরিয়ান সরকার একটি জাতীয় প্রতিষ্ঠানের মাধ্যমে তৈরি করেছে, ন্যাশনাল স্টাডি অফিস টেকনিকস অ্যান্ড ডেভেলপমেন্ট (BNETD-CIGN) থেকে ভৌগলিক তথ্য ও ডিজিটাল কেন্দ্র, ইউরোপীয় ইউনিয়নের প্রযুক্তিগত এবং আর্থিক সহায়তায়। পদ্ধতিটি… শ্রেণীবিভাগ বন উজাড় বন ল্যান্ডকভার landuse-ল্যান্ডকভার আইপিসিসির উপরে ভূমি জৈববস্তু স্তর 1 অনুমান, V1 এর জন্য গ্লোবাল 2020 বন শ্রেণীবিভাগ এই ডেটাসেটটি আনুমানিক 30m রেজোলিউশনে 2020 সালে স্থিতি/পরিস্থিতি দ্বারা চিত্রিত বৈশ্বিক বনের শ্রেণি সরবরাহ করে। জাতীয় গ্রীনহাউসের জন্য 2006 IPCC নির্দেশিকাগুলির 2019 পরিমার্জনে প্রাকৃতিক বনগুলিতে উপরে শুষ্ক কাঠের বায়োমাস ঘনত্বের (AGBD) জন্য স্তর 1 অনুমান তৈরি করা ডেটা সমর্থন করে ... উপরিভাগের বায়োমাস কার্বন শ্রেণীবিভাগ বন বন-বায়োমাস গ্লোবাল 3-শ্রেণির PALSAR-2/PALSAR ফরেস্ট/নন-ফরেস্ট ম্যাপ 2017-2020-এর জন্য 4টি ক্লাস সহ এই ডেটাসেটের একটি নতুন সংস্করণ JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4-তে পাওয়া যাবে বৈশ্বিক বন/বন-বহির্ভূত মানচিত্র (FNF) SAR চিত্রকে (ব্যাকস্ক্যাটারিং সহগ) শ্রেণীবদ্ধ করার মাধ্যমে তৈরি করা হয়েছে যাতে বিশ্বব্যাপী 25-এসএআরপিএএলএসএআরপিএআরএসএআরএসএআরএসএআরএসপিএআর2 এর রেজোলিউশন কম। ব্যাকস্ক্যাটার পিক্সেল… alos alos2 শ্রেণীবিভাগ eroc বন বন-বায়োমাস গ্লোবাল 4-শ্রেণির PALSAR-2/PALSAR ফরেস্ট/নন-ফরেস্ট ম্যাপ গ্লোবাল ফরেস্ট/নন-ফরেস্ট ম্যাপ (FNF) গ্লোবাল 25m রেজোলিউশন PALSAR-2/PALSAR SAR মোজাইকে SAR ইমেজ (ব্যাকস্ক্যাটারিং সহগ) শ্রেণীবদ্ধ করে তৈরি করা হয়েছে যাতে শক্তিশালী এবং নিম্ন ব্যাকস্ক্যাটার পিক্সেলগুলিকে যথাক্রমে "বন" এবং "অ-বন" হিসাবে বরাদ্দ করা হয়। এখানে, "বন" কে প্রাকৃতিক বন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে ... alos alos2 শ্রেণীবিভাগ eroc বন বন-বায়োমাস
Datasets tagged classification in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe webpage provides access to various global and regional forest classification datasets.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets include land cover maps, forest/non-forest classifications, and biomass estimations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData sources include satellite imagery from PALSAR-2/PALSAR and organizations like BNETD and NASA.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets support research on deforestation, forest monitoring, and carbon stock assessments.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can leverage these resources to analyze forest cover change and contribute to environmental studies.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Datasets tagged classification in Earth Engine\n\n-\n\n |--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map](/earth-engine/datasets/catalog/BNETD_land_cover_v1) |\n | The Cote d'Ivoire BNETD 2020 Land Cover Map was produced by the Ivorian Government through a national institution, the Center for Geographic Information and Digital from the National Study Office Techniques and Development (BNETD-CIGN), with technical and financial support from the European Union. The methodology ... |\n | [classification](/earth-engine/datasets/tags/classification) [deforestation](/earth-engine/datasets/tags/deforestation) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [landcover](/earth-engine/datasets/tags/landcover) [landuse-landcover](/earth-engine/datasets/tags/landuse-landcover) |\n\n-\n\n |---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Global 2020 Forest Classification for IPCC Aboveground Biomass Tier 1 Estimates, V1](/earth-engine/datasets/catalog/NASA_ORNL_global_forest_classification_2020_V1) |\n | This dataset provides classes of global forests delineated by status/condition in 2020 at approximately 30m resolution. The data support generating Tier 1 estimates for Aboveground dry woody Biomass Density (AGBD) in natural forests in the 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse ... |\n | [aboveground](/earth-engine/datasets/tags/aboveground) [biomass](/earth-engine/datasets/tags/biomass) [carbon](/earth-engine/datasets/tags/carbon) [classification](/earth-engine/datasets/tags/classification) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) |\n\n-\n\n |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Global 3-class PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map](/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_PALSAR_YEARLY_FNF) |\n | A newer version of this dataset with 4 classes for 2017-2020 can be found in JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 The global forest/non-forest map (FNF) is generated by classifying the SAR image (backscattering coefficient) in the global 25m resolution PALSAR-2/PALSAR SAR mosaic so that strong and low backscatter pixels ... |\n | [alos](/earth-engine/datasets/tags/alos) [alos2](/earth-engine/datasets/tags/alos2) [classification](/earth-engine/datasets/tags/classification) [eroc](/earth-engine/datasets/tags/eroc) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) |\n\n-\n\n |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n | [### Global 4-class PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map](/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_PALSAR_YEARLY_FNF4) |\n | The global forest/non-forest map (FNF) is generated by classifying the SAR image (backscattering coefficient) in the global 25m resolution PALSAR-2/PALSAR SAR mosaic so that strong and low backscatter pixels are assigned as \"forest\" and \"non-forest\", respectively. Here, \"forest\" is defined as the natural forest with ... |\n | [alos](/earth-engine/datasets/tags/alos) [alos2](/earth-engine/datasets/tags/alos2) [classification](/earth-engine/datasets/tags/classification) [eroc](/earth-engine/datasets/tags/eroc) [forest](/earth-engine/datasets/tags/forest) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) |"]]