সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
কানাডা AAFC বার্ষিক ফসল তালিকা
2009 থেকে শুরু করে, কৃষি এবং কৃষি-খাদ্য কানাডা (AAFC) এ বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি শাখার (STB) আর্থ অবজারভেশন টিম বার্ষিক ফসলের ধরনের ডিজিটাল মানচিত্র তৈরির প্রক্রিয়া শুরু করে। 2009 এবং 2010 সালে প্রেইরি প্রদেশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, একটি ডিসিশন ট্রি (DT) ভিত্তিক পদ্ধতি …
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরো তথ্যের জন্য এই GitHub README দেখুন. এই চিত্র সংগ্রহটি আনুমানিক প্রতি-পিক্সেল সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমান 10 মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে, এবং দ্বারা উত্পন্ন হয়েছে …
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরো তথ্যের জন্য এই GitHub README দেখুন. এই চিত্র সংগ্রহটি আনুমানিক প্রতি-পিক্সেল সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমান 10 মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে, এবং দ্বারা উত্পন্ন হয়েছে …
ইউরোপিয়ান স্পেস এজেন্সি (ESA) WorldCereal 10 m 2021 প্রোডাক্ট স্যুটে রয়েছে বিশ্ব-স্কেলের বার্ষিক এবং মৌসুমী ফসলের মানচিত্র এবং তাদের সম্পর্কিত আস্থা। এগুলি ESA-WorldCereal প্রকল্পের অংশ হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল। এই পণ্যগুলির বিষয়বস্তু এবং ব্যবহৃত পদ্ধতি সম্পর্কে আরও তথ্য ...
ইউরোপীয় স্পেস এজেন্সি (ESA) WorldCereal ক্লাসিফিকেশন সিস্টেম একটি নির্দিষ্ট ক্রমবর্ধমান ঋতু শেষ হওয়ার এক মাসের মধ্যে পণ্য উৎপাদনের লক্ষ্য রাখে। বিশ্বব্যাপী এই ক্রমবর্ধমান ঋতুগুলির গতিশীল প্রকৃতির কারণে, কৃষি-বাস্তুসংস্থানীয় অঞ্চলে (AEZ) একটি বৈশ্বিক স্তরবিন্যাসের ভিত্তিতে সঞ্চালিত হয়েছিল ...
ইউরোপীয় স্পেস এজেন্সি (ESA) WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 প্রোডাক্ট স্যুটে বিশ্বব্যাপী মৌসুমী সক্রিয় ফসলের জমি চিহ্নিতকারী রয়েছে। এগুলি ESA-WorldCereal প্রকল্পের অংশ হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল। সক্রিয় ফসলের জমির পণ্যগুলি নির্দেশ করে যে অস্থায়ী ফসল হিসাবে চিহ্নিত একটি পিক্সেল সক্রিয়ভাবে হয়েছে কিনা …
2018 সালের জন্য সেন্টিনেল-1 এবং LUCAS কোপার্নিকাস 2018 ইন-সিটু পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে ইউরোপীয় ফসলের মানচিত্র; এবং একটি সেন্টিনেল-২ এবং LUCAS কোপার্নিকাস 2022-এর উপর ভিত্তি করে 2022-এর জন্য। অনন্য LUCAS 2018 কোপার্নিকাস ইন-সিটু সমীক্ষাকে মূলধন করে, 2018 ডেটাসেট হল প্রথম মহাদেশীয় ফসলের প্রকার মানচিত্র …
GFSAD হল একটি NASA-এর অর্থায়নে পরিচালিত একটি প্রকল্প যা উচ্চ-রেজোলিউশনের বৈশ্বিক শস্যভূমি ডেটা এবং তাদের জল ব্যবহার যা একবিংশ শতাব্দীতে বিশ্বব্যাপী খাদ্য নিরাপত্তায় অবদান রাখে। GFSAD পণ্যগুলি মাল্টি-সেন্সর রিমোট সেন্সিং ডেটা (যেমন, Landsat, MODIS, AVHRR), সেকেন্ডারি ডেটা এবং ফিল্ড-প্লট ডেটার মাধ্যমে প্রাপ্ত করা হয় …
ডেটাসেটটি 2019-এর জন্য একটি 10m গ্লোবাল ইন্ডাস্ট্রিয়াল এবং স্মলহোল্ডার অয়েল পাম ম্যাপ৷ এটি এমন অঞ্চলগুলিকে কভার করে যেখানে তেল পাম বাগান সনাক্ত করা হয়েছিল৷ শ্রেণীবদ্ধ চিত্রগুলি সেন্টিনেল -1 এবং সেন্টিনেল -2 অর্ধ-বছরের কম্পোজিটগুলির উপর ভিত্তি করে একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট। অতিরিক্ত জন্য নিবন্ধ দেখুন …
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরো তথ্যের জন্য এই GitHub README দেখুন. এই চিত্র সংগ্রহটি আনুমানিক প্রতি-পিক্সেল সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমান 10 মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে, এবং দ্বারা উত্পন্ন হয়েছে …
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরো তথ্যের জন্য এই GitHub README দেখুন. এই চিত্র সংগ্রহটি আনুমানিক প্রতি-পিক্সেল সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমান 10 মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে, এবং দ্বারা উত্পন্ন হয়েছে …
ক্রপল্যান্ড ডেটা লেয়ার (CDL) হল একটি ফসল-নির্দিষ্ট ল্যান্ড কভার ডেটা স্তর যা প্রতি বছর মাঝারি রেজোলিউশন স্যাটেলাইট চিত্র এবং ব্যাপক কৃষি গ্রাউন্ড ট্রুথ ব্যবহার করে মহাদেশীয় মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জন্য তৈরি করা হয়। CDL তৈরি করেছে USDA, National Agricultural Statistics Service (NASS), গবেষণা ও উন্নয়ন বিভাগ, …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis webpage provides access to a variety of datasets related to global crop mapping and monitoring.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets include information on crop type, extent, and agricultural practices.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData is derived from various sources, including satellite imagery and ground truth observations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSeveral datasets offer global coverage, while others focus on specific regions like the US, Canada, and Europe.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets can be used for agricultural research, land management, and food security analysis.\u003c/p\u003e\n"]]],["Agricultural agencies and projects are creating datasets for crop mapping and analysis. Actions include generating annual crop maps, like Canada's AAFC using a Decision Tree methodology, and ESA's WorldCereal project producing global-scale crop maps. Other datasets provide oil palm plantation maps, cropland extent data, and drought indices. Recent models also estimate cocoa, palm, and rubber tree probabilities at a per-pixel level, with some data focused on specific regions like Europe, the US, or Canada, while others are global.\n"],null,[]]
