সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
OpenLandMap ক্লে কন্টেন্ট
250 মিটার রেজোলিউশনে 6 স্ট্যান্ডার্ড গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) % (কেজি / কেজি) মধ্যে মাটির উপাদান মাটির প্রোফাইল এবং নমুনার বৈশ্বিক সংকলন থেকে মেশিন লার্নিং পূর্বাভাসের ভিত্তিতে। প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা হল…
OpenLandMap দীর্ঘমেয়াদী ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা দিনের সময় মাসিক মাঝারি
ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা দিনের মাসিক গড় মান 2000-2017। R-এ data.table প্যাকেজ এবং কোয়ান্টাইল ফাংশন ব্যবহার করে প্রাপ্ত। MODIS LST পণ্য সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য এই পৃষ্ঠাটি দেখুন। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। আর্থ ইঞ্জিনের বাইরের মানচিত্রগুলি অ্যাক্সেস করতে এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করতে, এই পৃষ্ঠাটি ব্যবহার করুন৷ …
OpenLandMap দীর্ঘমেয়াদী ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা দিনের সময় মাসিক স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি
2000-2017 সময় সিরিজের উপর ভিত্তি করে দীর্ঘমেয়াদী MODIS LST দিনের-সময় এবং রাত-সময়ের তাপমাত্রার মান 1 কিলোমিটারে বিচ্যুতি। R-এ data.table প্যাকেজ এবং কোয়ান্টাইল ফাংশন ব্যবহার করে প্রাপ্ত। MODIS LST পণ্য সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য এই পৃষ্ঠাটি দেখুন। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। অ্যাক্সেস করতে…
OpenLandMap দীর্ঘমেয়াদী ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা মাসিক দিন-রাতের পার্থক্য
R-এ data.table প্যাকেজ এবং কোয়ান্টাইল ফাংশন ব্যবহার করে প্রাপ্ত 2000-2017 সময় সিরিজের উপর ভিত্তি করে দীর্ঘমেয়াদী MODIS LST দিন-সময় এবং রাত-সময়ের পার্থক্য 1 কিমি। MODIS LST পণ্য সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য এই পৃষ্ঠাটি দেখুন। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। অ্যাক্সেস এবং কল্পনা করতে…
সম্ভাব্য প্রাকৃতিক গাছপালা বায়োম ক্লাসের বৈশ্বিক ভবিষ্যদ্বাণী (BIOMES 6000 ডেটাসেটের 'বর্তমান বায়োম' বিভাগ ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণীর উপর ভিত্তি করে।) সম্ভাব্য প্রাকৃতিক উদ্ভিদ (PNV) হল জলবায়ুর সাথে ভারসাম্য বজায় রাখা গাছপালা আবরণ যা মানব ক্রিয়াকলাপের দ্বারা একটি নির্দিষ্ট স্থানে বিদ্যমান থাকবে। PNV দরকারী…
সম্ভাব্য প্রাকৃতিক উদ্ভিদ FAPAR ভবিষ্যদ্বাণী করেছে মাসিক মাঝামাঝি (PROB-V FAPAR 2014-2017 এর উপর ভিত্তি করে)। বর্ণনা। আর্থ ইঞ্জিনের বাইরের মানচিত্রগুলি অ্যাক্সেস করতে এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করতে, এই পৃষ্ঠাটি ব্যবহার করুন৷ আপনি যদি ল্যান্ডজিআইএস মানচিত্রে একটি বাগ, আর্টিফ্যাক্ট বা অসঙ্গতি খুঁজে পান বা আপনার যদি কোনও প্রশ্ন থাকে তবে দয়া করে ব্যবহার করুন ...
SM2RAIN-ASCAT 2007-2018, IMERG, CHELSA জলবায়ু, এবং WorldClim এর উপর ভিত্তি করে 1 কিমি রেজোলিউশনে মিমি মাসে মাসিক বৃষ্টিপাত। gdalwarp (কিউবিক স্প্লাইনস) ব্যবহার করে 1 কিমি রেজোলিউশনে নামিয়ে আনা হয়েছে এবং WorldClim, CHELSA জলবায়ু, এবং IMERG মাসিক পণ্যের মধ্যে গড় (দেখুন, যেমন, "3B-MO-L.GIS.IMERG.20180601.V05B.tif")। 3 গুণ বেশি ওজন দেওয়া হয় ...
250 মিটার (সম্ভাব্যতা) এ USDA মাটি গ্রেট গ্রুপ ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছে। মাটির প্রোফাইলের গ্লোবাল কম্পাইলেশন থেকে মেশিন লার্নিং ভবিষ্যদ্বাণীর উপর ভিত্তি করে USDA মাটির গ্রেট গ্রুপের বিতরণ। মাটির বৃহৎ গোষ্ঠী সম্পর্কে আরও জানতে অনুগ্রহ করে সয়েল ট্যাক্সোনমি-এনআরসিএসের সচিত্র নির্দেশিকা পড়ুন …
250 মিটার রেজোলিউশনে 6 স্ট্যান্ডার্ড গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) % (কেজি / কেজি) মধ্যে বালির পরিমাণ মাটির প্রোফাইল এবং নমুনার বৈশ্বিক সংকলন থেকে মেশিন লার্নিং পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে। প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা হল…
মাটির বাল্ক ঘনত্ব (সূক্ষ্ম পৃথিবী) 250 মি রেজোলিউশনে 6 স্ট্যান্ডার্ড গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) 10 x kg/m3। প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। পৃথিবীর বাইরের মানচিত্রগুলি অ্যাক্সেস করতে এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করতে…
250 মিটার রেজোলিউশনে 6 স্ট্যান্ডার্ড গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) x 5 গ্রাম / কেজিতে মাটির জৈব কার্বনের পরিমাণ মাটি বিন্দুগুলির একটি বিশ্বব্যাপী সংকলন থেকে অনুমান করা হয়েছে। প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। …
250 মিটারে 6টি মাটির গভীরতার (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) জন্য মাটির টেক্সচার ক্লাস (USDA সিস্টেম) R-এ মাটির টেক্সচার প্যাকেজ ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণীকৃত মাটির গঠন ভগ্নাংশ থেকে প্রাপ্ত। প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিশদভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। অ্যাক্সেস করতে…
OpenLandMap মাটির জলের পরিমাণ 33kPa (ক্ষেত্রের ক্ষমতা)
250 মিটার রেজোলিউশনে 6 স্ট্যান্ডার্ড গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) ভবিষ্যদ্বাণী করা 33kPa এবং 1500kPa সাকশনের জন্য মাটির জলের পরিমাণ (ভলিউমেট্রিক %) মাটির প্রোফাইলের একটি বিশ্বব্যাপী সংকলনের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে: SBSPRSCGRDA USPRDA …
H2O-তে মাটির pH 250 মিটার রেজোলিউশনে 6 আদর্শ গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিশদভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। আর্থ ইঞ্জিনের বাইরের মানচিত্রগুলি অ্যাক্সেস করতে এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করতে, এই পৃষ্ঠাটি ব্যবহার করুন৷ আপনি যদি…
250m এ USDA মাটির গ্রেট গ্রুপ সম্ভাবনার পূর্বাভাস। মাটির প্রোফাইলের গ্লোবাল কম্পাইলেশন থেকে মেশিন লার্নিং ভবিষ্যদ্বাণীর উপর ভিত্তি করে USDA মাটির গ্রেট গ্রুপের বিতরণ। মাটির বৃহৎ গোষ্ঠী সম্পর্কে আরও জানতে অনুগ্রহ করে মৃত্তিকা শ্রেণিবিন্যাস - NRCS - এর সচিত্র নির্দেশিকা পড়ুন - …
250 মিটার রেজোলিউশনে 6 স্ট্যান্ডার্ড গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) % (কেজি / কেজি) মধ্যে মাটির উপাদান মাটির প্রোফাইল এবং নমুনার বৈশ্বিক সংকলন থেকে মেশিন লার্নিং পূর্বাভাসের ভিত্তিতে। প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা হল…
OpenLandMap দীর্ঘমেয়াদী ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা দিনের সময় মাসিক মাঝারি
ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা দিনের মাসিক গড় মান 2000-2017। R-এ data.table প্যাকেজ এবং কোয়ান্টাইল ফাংশন ব্যবহার করে প্রাপ্ত। MODIS LST পণ্য সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য এই পৃষ্ঠাটি দেখুন। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। আর্থ ইঞ্জিনের বাইরের মানচিত্রগুলি অ্যাক্সেস করতে এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করতে, এই পৃষ্ঠাটি ব্যবহার করুন৷ …
OpenLandMap দীর্ঘমেয়াদী ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা দিনের সময় মাসিক স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি
2000-2017 সময় সিরিজের উপর ভিত্তি করে দীর্ঘমেয়াদী MODIS LST দিনের-সময় এবং রাত-সময়ের তাপমাত্রার মান 1 কিলোমিটারে বিচ্যুতি। R-এ data.table প্যাকেজ এবং কোয়ান্টাইল ফাংশন ব্যবহার করে প্রাপ্ত। MODIS LST পণ্য সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য এই পৃষ্ঠাটি দেখুন। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। অ্যাক্সেস করতে…
OpenLandMap দীর্ঘমেয়াদী ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা মাসিক দিন-রাতের পার্থক্য
R-এ data.table প্যাকেজ এবং কোয়ান্টাইল ফাংশন ব্যবহার করে প্রাপ্ত 2000-2017 সময় সিরিজের উপর ভিত্তি করে দীর্ঘমেয়াদী MODIS LST দিন-সময় এবং রাত-সময়ের পার্থক্য 1 কিমি। MODIS LST পণ্য সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য এই পৃষ্ঠাটি দেখুন। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। অ্যাক্সেস এবং কল্পনা করতে…
সম্ভাব্য প্রাকৃতিক গাছপালা বায়োম ক্লাসের বৈশ্বিক ভবিষ্যদ্বাণী (BIOMES 6000 ডেটাসেটের 'বর্তমান বায়োম' বিভাগ ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণীর উপর ভিত্তি করে।) সম্ভাব্য প্রাকৃতিক উদ্ভিদ (PNV) হল জলবায়ুর সাথে ভারসাম্য বজায় রাখা গাছপালা আবরণ যা মানব ক্রিয়াকলাপের দ্বারা একটি নির্দিষ্ট স্থানে বিদ্যমান থাকবে। PNV দরকারী…
সম্ভাব্য প্রাকৃতিক উদ্ভিদ FAPAR ভবিষ্যদ্বাণী করেছে মাসিক মাঝামাঝি (PROB-V FAPAR 2014-2017 এর উপর ভিত্তি করে)। বর্ণনা। আর্থ ইঞ্জিনের বাইরের মানচিত্রগুলি অ্যাক্সেস করতে এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করতে, এই পৃষ্ঠাটি ব্যবহার করুন৷ আপনি যদি ল্যান্ডজিআইএস মানচিত্রে একটি বাগ, আর্টিফ্যাক্ট বা অসঙ্গতি খুঁজে পান বা আপনার যদি কোনও প্রশ্ন থাকে তবে দয়া করে ব্যবহার করুন ...
SM2RAIN-ASCAT 2007-2018, IMERG, CHELSA জলবায়ু, এবং WorldClim এর উপর ভিত্তি করে 1 কিমি রেজোলিউশনে মিমি মাসে মাসিক বৃষ্টিপাত। gdalwarp (কিউবিক স্প্লাইনস) ব্যবহার করে 1 কিমি রেজোলিউশনে নামিয়ে আনা হয়েছে এবং WorldClim, CHELSA জলবায়ু, এবং IMERG মাসিক পণ্যের মধ্যে গড় (দেখুন, যেমন, "3B-MO-L.GIS.IMERG.20180601.V05B.tif")। 3 গুণ বেশি ওজন দেওয়া হয় ...
250 মিটার (সম্ভাব্যতা) এ USDA মাটি গ্রেট গ্রুপ ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছে। মাটির প্রোফাইলের গ্লোবাল কম্পাইলেশন থেকে মেশিন লার্নিং ভবিষ্যদ্বাণীর উপর ভিত্তি করে USDA মাটির গ্রেট গ্রুপের বিতরণ। মাটির বৃহৎ গোষ্ঠী সম্পর্কে আরও জানতে অনুগ্রহ করে সয়েল ট্যাক্সোনমি-এনআরসিএসের সচিত্র নির্দেশিকা পড়ুন …
250 মিটার রেজোলিউশনে 6 স্ট্যান্ডার্ড গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) % (কেজি / কেজি) মধ্যে বালির পরিমাণ মাটির প্রোফাইল এবং নমুনার বৈশ্বিক সংকলন থেকে মেশিন লার্নিং পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে। প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা হল…
মাটির বাল্ক ঘনত্ব (সূক্ষ্ম পৃথিবী) 250 মি রেজোলিউশনে 6 স্ট্যান্ডার্ড গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) 10 x kg/m3। প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। পৃথিবীর বাইরের মানচিত্রগুলি অ্যাক্সেস করতে এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করতে…
250 মিটার রেজোলিউশনে 6 স্ট্যান্ডার্ড গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) x 5 গ্রাম / কেজিতে মাটির জৈব কার্বনের পরিমাণ মাটি বিন্দুগুলির একটি বিশ্বব্যাপী সংকলন থেকে অনুমান করা হয়েছে। প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। …
250 মিটারে 6টি মাটির গভীরতার (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) জন্য মাটির টেক্সচার ক্লাস (USDA সিস্টেম) R-এ মাটির টেক্সচার প্যাকেজ ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণীকৃত মাটির গঠন ভগ্নাংশ থেকে প্রাপ্ত। প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিশদভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। অ্যাক্সেস করতে…
OpenLandMap মাটির জলের পরিমাণ 33kPa (ক্ষেত্রের ক্ষমতা)
250 মিটার রেজোলিউশনে 6 স্ট্যান্ডার্ড গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) ভবিষ্যদ্বাণী করা 33kPa এবং 1500kPa সাকশনের জন্য মাটির জলের পরিমাণ (ভলিউমেট্রিক %) মাটির প্রোফাইলের একটি বিশ্বব্যাপী সংকলনের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে: SBSPRSCGRDA USPRDA …
H2O-তে মাটির pH 250 মিটার রেজোলিউশনে 6 আদর্শ গভীরতায় (0, 10, 30, 60, 100 এবং 200 সেমি) প্রক্রিয়াকরণের ধাপগুলি এখানে বিশদভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অ্যান্টার্কটিকা অন্তর্ভুক্ত নয়। আর্থ ইঞ্জিনের বাইরের মানচিত্রগুলি অ্যাক্সেস করতে এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করতে, এই পৃষ্ঠাটি ব্যবহার করুন৷ আপনি যদি…
250m এ USDA মাটির গ্রেট গ্রুপ সম্ভাবনার পূর্বাভাস। মাটির প্রোফাইলের গ্লোবাল কম্পাইলেশন থেকে মেশিন লার্নিং ভবিষ্যদ্বাণীর উপর ভিত্তি করে USDA মাটির গ্রেট গ্রুপের বিতরণ। মাটির বৃহৎ গোষ্ঠী সম্পর্কে আরও জানতে অনুগ্রহ করে মৃত্তিকা শ্রেণিবিন্যাস - NRCS - এর সচিত্র নির্দেশিকা পড়ুন - …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis collection of datasets provides various environmental and soil properties globally at different resolutions (primarily 250m and 1km).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe data includes soil properties like texture, organic carbon content, pH, bulk density, and clay/sand content at various depths.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt also features land surface temperature data (daytime, nighttime, and differences) derived from MODIS.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDatasets covering potential natural vegetation, precipitation, and FAPAR are included as well.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMost datasets are based on machine learning predictions and global compilations of soil profiles and environmental data, with a focus on the 2000-2017 timeframe for many.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,[]]
