Datasets tagged crop in Earth Engine
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
কানাডা AAFC বার্ষিক ফসল তালিকা
২০০৯ সাল থেকে, কৃষি ও কৃষি-খাদ্য কানাডা (AAFC) এর বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি শাখার (STB) আর্থ পর্যবেক্ষণ দল বার্ষিক ফসলের ধরণের ডিজিটাল মানচিত্র তৈরির প্রক্রিয়া শুরু করে। ২০০৯ এবং ২০১০ সালে প্রেইরি প্রদেশগুলিতে মনোনিবেশ করে, একটি ডিসিশন ট্রি (DT) ভিত্তিক পদ্ধতি ...
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে।
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে।
ইউরোপীয় মহাকাশ সংস্থা (ESA) ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল ১০ মি ২০২১ পণ্য স্যুটে বিশ্বব্যাপী বার্ষিক এবং মৌসুমী ফসলের মানচিত্র এবং তাদের সম্পর্কিত আত্মবিশ্বাস রয়েছে। এগুলি ESA-ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল প্রকল্পের অংশ হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল। এই পণ্যগুলির বিষয়বস্তু এবং ব্যবহৃত পদ্ধতি সম্পর্কে আরও তথ্য ...
ইউরোপীয় মহাকাশ সংস্থা (ESA) ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল শ্রেণিবিন্যাস ব্যবস্থার লক্ষ্য হল একটি নির্দিষ্ট ক্রমবর্ধমান ঋতু শেষ হওয়ার এক মাসের মধ্যে পণ্য উৎপাদন করা। বিশ্বজুড়ে এই ক্রমবর্ধমান ঋতুগুলির গতিশীল প্রকৃতির কারণে, কৃষি-পরিবেশগত অঞ্চলগুলিতে (AEZ) একটি বিশ্বব্যাপী স্তরবিন্যাস করা হয়েছিল ...
ESA ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল অ্যাক্টিভ ক্রপল্যান্ড ১০ মি v100
ইউরোপীয় মহাকাশ সংস্থা (ESA) ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল অ্যাক্টিভ ক্রপল্যান্ড ১০ মি ২০২১ প্রোডাক্ট স্যুটে বিশ্বব্যাপী-স্কেল মৌসুমী সক্রিয় ক্রপল্যান্ড মার্কার রয়েছে। এগুলি ESA-ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল প্রকল্পের অংশ হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল। সক্রিয় ক্রপল্যান্ড পণ্যগুলি নির্দেশ করে যে অস্থায়ী ফসল হিসাবে চিহ্নিত একটি পিক্সেল সক্রিয়ভাবে ...
২০১৮ সালের জন্য সেন্টিনেল-১ এবং LUCAS কোপার্নিকাস ২০১৮ ইন-সিটু পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে ইউরোপীয় ফসলের ধরণের মানচিত্র এবং ২০২২ সালের জন্য LUCAS কোপার্নিকাস ২০২২ পর্যবেক্ষণের সাথে সেন্টিনেল-১, সেন্টিনেল-২ এবং সহায়ক তথ্যের সংমিশ্রণ। অনন্য LUCAS ২০১৮ কোপার্নিকাস ইন-সিটু জরিপের উপর ভিত্তি করে, এই ডেটাসেটটি প্রথম …
GFSAD1000: ফসলের জমির পরিমাণ ১ কিমি মাল্টি-স্টাডি ক্রপ মাস্ক, বিশ্বব্যাপী খাদ্য-সহায়তা বিশ্লেষণ তথ্য
GFSAD হল NASA-অর্থায়িত একটি প্রকল্প যা উচ্চ-রেজোলিউশনের বিশ্বব্যাপী ফসলি জমির তথ্য এবং তাদের জল ব্যবহারের তথ্য প্রদান করে যা একবিংশ শতাব্দীতে বিশ্বব্যাপী খাদ্য নিরাপত্তায় অবদান রাখে। GFSAD পণ্যগুলি মাল্টি-সেন্সর রিমোট সেন্সিং ডেটা (যেমন, ল্যান্ডস্যাট, MODIS, AVHRR), সেকেন্ডারি ডেটা এবং ফিল্ড-প্লট ডেটার মাধ্যমে প্রাপ্ত করা হয় ...
এই ডেটাসেটটি ২০১৯ সালের জন্য একটি ১০ মিলিয়ন বিশ্বব্যাপী শিল্প ও ক্ষুদ্র মালিকানাধীন তেল পাম মানচিত্র। এটি এমন এলাকাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে যেখানে তেল পাম বাগান সনাক্ত করা হয়েছিল। শ্রেণীবদ্ধ চিত্রগুলি সেন্টিনেল-১ এবং সেন্টিনেল-২ অর্ধ-বার্ষিক কম্পোজিটগুলির উপর ভিত্তি করে একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট। আরও তথ্যের জন্য নিবন্ধটি দেখুন …
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে।
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে।
ক্রপল্যান্ড ডেটা লেয়ার (CDL) হল একটি ফসল-নির্দিষ্ট ভূমি আচ্ছাদন ডেটা স্তর যা প্রতি বছর মহাদেশীয় মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জন্য মাঝারি রেজোলিউশনের স্যাটেলাইট চিত্র এবং বিস্তৃত কৃষি স্থল সত্য ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। CDL তৈরি করেছে USDA, জাতীয় কৃষি পরিসংখ্যান পরিষেবা (NASS), গবেষণা ও উন্নয়ন বিভাগ, …
[null,null,[],[],["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"]]
