এই ডেটাসেটটি ব্রাজিলের ১০ মিটার পর্যন্ত রেজোলিউশনের একটি মাল্টিস্পেকট্রাল (সবুজ, লাল এবং নিয়ার-ইনফ্রারেড) বেসম্যাপ প্রদান করে, যা মূলত ২০০৮ সালে ব্রাজিল ফরেস্ট কোড বাস্তবায়নে সহায়তার জন্য ধারণ করা হয়েছিল। এই মোজাইকটি SPOT 2, 4, এবং 5 স্যাটেলাইট ডেটা থেকে সংশ্লেষিত করা হয়েছে। এটি একটি উচ্চ-রেজোলিউশনের…
এই ডেটাসেটটি ব্রাজিলের বন আইন বাস্তবায়নে সহায়তা করার জন্য, প্রধানত ২০০৮ সালে ধারণকৃত, ৫ মিটার পর্যন্ত রেজোলিউশনের একটি ভিজ্যুয়াল ইমেজের বেসম্যাপ প্রদান করে। এই মোজাইকটি SPOT 2, 4, এবং 5 স্যাটেলাইট ডেটা থেকে সংশ্লেষিত করা হয়েছে। এটি একটি উচ্চ-রেজোলিউশনের বিকল্প হিসেবে কাজ করে…
ক্লাউড স্কোর+ হলো মাঝারি থেকে উচ্চ রেজোলিউশনের অপটিক্যাল স্যাটেলাইট চিত্রের জন্য একটি গুণমান মূল্যায়ন (QA) প্রসেসর। ক্লাউড স্কোর+ S2_HARMONIZED ডেটাসেটটি সমন্বিত সেন্টিনেল-২ এল১সি সংগ্রহ থেকে কার্যকারভাবে উৎপাদিত হচ্ছে, এবং ক্লাউড স্কোর+ এর আউটপুটগুলো তুলনামূলকভাবে পরিষ্কার পিক্সেল শনাক্ত করতে এবং কার্যকরভাবে মেঘ অপসারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে…
ডাইনামিক ওয়ার্ল্ড হলো একটি ১০ মিটার নিয়ার-রিয়েল-টাইম (NRT) ভূমি ব্যবহার/ভূমি আচ্ছাদন (LULC) ডেটাসেট, যাতে নয়টি শ্রেণীর জন্য শ্রেণী সম্ভাব্যতা এবং লেবেল তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। ডাইনামিক ওয়ার্ল্ডের পূর্বাভাসগুলো সেন্টিনেল-২ এল১সি সংগ্রহের জন্য ২০১৫-০৬-২৭ থেকে বর্তমান পর্যন্ত উপলব্ধ। সেন্টিনেল-২-এর পুনরাগমন হার ২-৫ দিনের মধ্যে…
এই সংগ্রহটিতে ২০ বছরের ল্যান্ডস্যাট ভূপৃষ্ঠের প্রতিফলন ডেটার উপর কন্টিনিউয়াস চেঞ্জ ডিটেকশন অ্যান্ড ক্লাসিফিকেশন (CCDC) অ্যালগরিদম চালানোর মাধ্যমে প্রাপ্ত পূর্ব-গণনাকৃত ফলাফল রয়েছে। CCDC হলো একটি ব্রেক-পয়েন্ট ফাইন্ডিং অ্যালগরিদম যা টাইম-সিরিজ ডেটার মধ্যে ব্রেকপয়েন্ট শনাক্ত করতে একটি ডাইনামিক RMSE থ্রেশহোল্ড সহ হারমোনিক ফিটিং ব্যবহার করে। …
এই ডেটাসেটটিতে ১৯৮৪ থেকে ২০১৯ সাল পর্যন্ত ভূপৃষ্ঠের জলের অবস্থান ও সময়ভিত্তিক বণ্টনের মানচিত্র রয়েছে এবং এটি ঐ জলাশয়গুলোর বিস্তৃতি ও পরিবর্তন সংক্রান্ত পরিসংখ্যান প্রদান করে। আরও তথ্যের জন্য সংশ্লিষ্ট জার্নাল নিবন্ধটি দেখুন: High-resolution mapping of global surface water and its …
এই ডেটাসেটটিতে ১৯৮৪ থেকে ২০২১ সাল পর্যন্ত ভূপৃষ্ঠের জলের অবস্থান ও সময়ভিত্তিক বণ্টনের মানচিত্র রয়েছে এবং এটি ঐ জলাশয়গুলোর বিস্তৃতি ও পরিবর্তন সংক্রান্ত পরিসংখ্যান প্রদান করে। আরও তথ্যের জন্য সংশ্লিষ্ট জার্নাল নিবন্ধটি দেখুন: High-resolution mapping of global surface water and its …
এই ডেটাসেটটিতে ১৯৮৪ থেকে ২০২১ সাল পর্যন্ত ভূপৃষ্ঠের জলের অবস্থান ও সময়ভিত্তিক বণ্টনের মানচিত্র রয়েছে এবং এটি ঐ জলাশয়গুলোর বিস্তৃতি ও পরিবর্তন সংক্রান্ত পরিসংখ্যান প্রদান করে। আরও তথ্যের জন্য সংশ্লিষ্ট জার্নাল নিবন্ধটি দেখুন: High-resolution mapping of global surface water and its …
এই ডেটাসেটটিতে ১৯৮৪ থেকে ২০২১ সাল পর্যন্ত ভূপৃষ্ঠের জলের অবস্থান ও সময়ভিত্তিক বণ্টনের মানচিত্র রয়েছে এবং এটি ঐ জলাশয়গুলোর বিস্তৃতি ও পরিবর্তন সংক্রান্ত পরিসংখ্যান প্রদান করে। আরও তথ্যের জন্য সংশ্লিষ্ট জার্নাল নিবন্ধটি দেখুন: High-resolution mapping of global surface water and its …
এই ডেটাসেটটিতে ১৯৮৪ থেকে ২০২১ সাল পর্যন্ত ভূপৃষ্ঠের জলের অবস্থান ও সময়ভিত্তিক বণ্টনের মানচিত্র রয়েছে এবং এটি ঐ জলাশয়গুলোর বিস্তৃতি ও পরিবর্তন সংক্রান্ত পরিসংখ্যান প্রদান করে। আরও তথ্যের জন্য সংশ্লিষ্ট জার্নাল নিবন্ধটি দেখুন: High-resolution mapping of global surface water and its …
জেআরসি বার্ষিক পানি শ্রেণিবিন্যাসের ইতিহাস, সংস্করণ ১.৪
এই ডেটাসেটটিতে ১৯৮৪ থেকে ২০২১ সাল পর্যন্ত ভূপৃষ্ঠের জলের অবস্থান ও সময়ভিত্তিক বণ্টনের মানচিত্র রয়েছে এবং এটি ঐ জলাশয়গুলোর বিস্তৃতি ও পরিবর্তন সংক্রান্ত পরিসংখ্যান প্রদান করে। আরও তথ্যের জন্য সংশ্লিষ্ট জার্নাল নিবন্ধটি দেখুন: High-resolution mapping of global surface water and its …
মারে গ্লোবাল ইন্টারটাইডাল চেঞ্জ ডেটাসেটটিতে ৭০৭,৫২৮টি ল্যান্ডস্যাট আর্কাইভ চিত্রের সুপারভাইজড ক্লাসিফিকেশনের মাধ্যমে উৎপাদিত জোয়ারভাটার সমতলভূমি বাস্তুতন্ত্রের বৈশ্বিক মানচিত্র রয়েছে। বিশ্বব্যাপী বিস্তৃত এক সেট প্রশিক্ষণ ডেটার সাপেক্ষে প্রতিটি পিক্সেলকে জোয়ারভাটার সমতলভূমি, স্থায়ী জলাশয় বা অন্য কোনো শ্রেণিতে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছিল। …
মারে গ্লোবাল ইন্টারটাইডাল চেঞ্জ ডেটাসেটটিতে ৭০৭,৫২৮টি ল্যান্ডস্যাট আর্কাইভ চিত্রের সুপারভাইজড ক্লাসিফিকেশনের মাধ্যমে উৎপাদিত জোয়ারভাটার সমতলভূমি বাস্তুতন্ত্রের বৈশ্বিক মানচিত্র রয়েছে। বিশ্বব্যাপী বিস্তৃত এক সেট প্রশিক্ষণ ডেটার সাপেক্ষে প্রতিটি পিক্সেলকে জোয়ারভাটার সমতলভূমি, স্থায়ী জলাশয় বা অন্য কোনো শ্রেণিতে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছিল। …
মারে গ্লোবাল ইন্টারটাইডাল চেঞ্জ ডেটাসেটটিতে ৭০৭,৫২৮টি ল্যান্ডস্যাট আর্কাইভ চিত্রের সুপারভাইজড ক্লাসিফিকেশনের মাধ্যমে উৎপাদিত জোয়ারভাটার সমতলভূমি বাস্তুতন্ত্রের বৈশ্বিক মানচিত্র রয়েছে। বিশ্বব্যাপী বিস্তৃত এক সেট প্রশিক্ষণ ডেটার সাপেক্ষে প্রতিটি পিক্সেলকে জোয়ারভাটার সমতলভূমি, স্থায়ী জলাশয় বা অন্য কোনো শ্রেণিতে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছিল। …
এই সংগ্রহটিতে ব্রাজিল দেশের উপর দিয়ে উড়ে যাওয়া SPOT 2, 4, এবং 5 স্যাটেলাইট থেকে প্রাপ্ত ২০০৮ সালের কাঁচা মাল্টিস্পেকট্রাল চিত্রাবলী রয়েছে। CNES দ্বারা পরিচালিত এই মিশনগুলো পৃথিবীর সম্পদ ব্যবস্থাপনার জন্য উচ্চ-রেজোলিউশন, বিস্তৃত এলাকার অপটিক্যাল চিত্রাবলী প্রদানের উদ্দেশ্যে তৈরি করা হয়েছিল। SPOT 2 এবং 4 HRV এবং HRVIR ব্যবহার করেছিল…
এই সংগ্রহটিতে ব্রাজিলের SPOT 2, 4, এবং 5-এর নিজস্ব মাল্টিস্পেকট্রাল ব্যান্ড থেকে প্রাপ্ত ২০০৮ সালের "ছদ্ম প্রাকৃতিক রঙ" RGB ছবি রয়েছে। যেহেতু HRV এবং HRG সেন্সরগুলিতে কোনো নিজস্ব নীল ব্যান্ড ছিল না, তাই এই পণ্যটি একটি আনুমানিক RGB উপস্থাপনা সংশ্লেষণ করে…
এই সংগ্রহটিতে প্রায় ২০০৮ সালের ব্রাজিলের জন্য SPOT 2, 4, এবং 5 স্যাটেলাইট থেকে প্রাপ্ত কাঁচা প্যানক্রোম্যাটিক (PAN) ব্যান্ডগুলো রয়েছে। প্যানক্রোম্যাটিক সেন্সরটি এই মিশনগুলোর মধ্যে সর্বোচ্চ নিজস্ব স্থানিক রেজোলিউশন প্রদান করে, যা একটি বিস্তৃত দৃশ্যমান বর্ণালী জুড়ে আলো ধারণ করে (SPOT 2-এর জন্য ০.৫১-০.৭৩ µm, µm-এর জন্য ০.৬১-০.৬৮ µm…
এই সংগ্রহটিতে প্রায় ২০০৮ সালের ব্রাজিলের জন্য স্যাটেলাইট ২, ৪, এবং ৫ থেকে প্রাপ্ত উচ্চ-রেজোলিউশনের প্যানশার্পড ছদ্ম-প্রাকৃতিক রঙের স্পট (SPOT) চিত্রাবলী রয়েছে। যেখানে একটি অনুরূপ উচ্চ-রেজোলিউশনের প্যানক্রোম্যাটিক চিত্র উপলব্ধ ছিল, সেখানে উন্নততর স্থানিক বিবরণ (স্পট ৫-এর জন্য ৫ মিটার পর্যন্ত বা ১০ মিটার…) অর্জনের জন্য সেটিকে মাল্টিস্পেকট্রাল ডেটার সাথে ফিউজ করা হয়েছে।
গুগল স্যাটেলাইট এমবেডিং ডেটাসেট হলো লার্নড জিওস্পেশিয়াল এমবেডিং-এর একটি বৈশ্বিক ও বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত সংগ্রহ। এই ডেটাসেটের প্রতিটি ১০-মিটার পিক্সেল হলো একটি ৬৪-মাত্রিক উপস্থাপনা বা "এমবেডিং ভেক্টর", যা বিভিন্ন ভূ-পর্যবেক্ষণ কেন্দ্র দ্বারা পরিমাপকৃত সেই পিক্সেল এবং তার আশেপাশের ভূপৃষ্ঠের অবস্থার কালিক গতিপথকে এনকোড করে…
এই ডেটাসেটটি ২০০১ থেকে ২০২২ সাল পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী ১ কিমি রেজোলিউশনে বৃক্ষ আচ্ছাদন হ্রাসের প্রধান চালকগুলোকে চিহ্নিত করে। ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট (WRI) এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা প্রস্তুতকৃত এই ডেটা, সংগৃহীত নমুনার একটি সেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি গ্লোবাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (ResNet) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে…
এই ডেটাসেটটি ২০০১ থেকে ২০২৩ সাল পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী ১ কিমি রেজোলিউশনে বৃক্ষ আচ্ছাদন হ্রাসের প্রধান চালকগুলোকে চিহ্নিত করে। ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট (WRI) এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা প্রস্তুতকৃত এই ডেটা, সংগৃহীত নমুনার একটি সেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি গ্লোবাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (ResNet) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে…
এই ডেটাসেটটি ২০০১ থেকে ২০২৪ সাল পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী ১ কিমি রেজোলিউশনে বৃক্ষ আচ্ছাদন হ্রাসের প্রধান চালকগুলোকে চিহ্নিত করে। ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট (WRI) এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা প্রস্তুতকৃত এই ডেটা, সংগৃহীত নমুনার একটি সেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি গ্লোবাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (ResNet) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে…
[null,null,[],[],["Cloud Score+ identifies clear pixels and removes clouds from Sentinel-2 imagery. Dynamic World provides near-real-time land use/land cover data for nine classes from Sentinel-2. Google's CCDC algorithm detects breakpoints in 20 years of Landsat data. JRC datasets map surface water's location, distribution, and change from 1984-2021 using Landsat data. The Murray dataset classifies tidal flat ecosystems globally using supervised classification of over 700,000 Landsat images.\n"]]
