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कोकोआ की संभावना का अनुमान लगाने वाला मॉडल 2025a
इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उस जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership के बारे में तकनीकी दस्तावेज़ देखें … agriculture biodiversity cocoa conservation crop eudr -
कोकोआ की संभावना का मॉडल 2025b
इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उस जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership के बारे में तकनीकी दस्तावेज़ देखें … agriculture alphaearth-derived biodiversity cocoa conservation crop -
कॉफ़ी की संभावना का मॉडल 2025a
इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उस जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership के बारे में तकनीकी दस्तावेज़ देखें … agriculture biodiversity coffee conservation crop eudr -
कॉफ़ी की संभावना का मॉडल 2025b
इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उस जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership के बारे में तकनीकी दस्तावेज़ देखें … agriculture alphaearth-derived biodiversity coffee conservation crop -
ईवीआई: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड एन्हांस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (हर आठ दिन में 1 कि॰मी॰)
इस बेहतर वनस्पति सूचकांक (ईवीआई) प्रॉडक्ट के लिए, एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेज (MCD43B4) का इस्तेमाल किया गया है. इसमें, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद अंतर को भरा गया है. ऐसा, बादल के ढके होने जैसी वजहों से मौजूद डेटा को हटाने के लिए किया गया है. डेटा में मौजूद अंतर को भरने के बाद, डेटा को … पर क्लिप किया गया evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
ईवीआई: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड एनहैंस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (सालाना 1 कि॰मी॰)
इस बेहतर वनस्पति सूचकांक (ईवीआई) प्रॉडक्ट के लिए, एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेज (MCD43B4) का इस्तेमाल किया गया है. इसमें, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद अंतर को भरा गया है. ऐसा, बादल के ढके होने जैसी वजहों से मौजूद डेटा को हटाने के लिए किया गया है. डेटा में मौजूद अंतर को भरने के बाद, डेटा को … पर क्लिप किया गया evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
ईवीआई: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट का गैप-फ़िल्ड एन्हांस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (हर महीने 1 कि॰मी॰)
इस बेहतर वनस्पति सूचकांक (ईवीआई) प्रॉडक्ट के लिए, एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेज (MCD43B4) का इस्तेमाल किया गया है. इसमें, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद अंतर को भरा गया है. ऐसा, बादल के ढके होने जैसी वजहों से मौजूद डेटा को हटाने के लिए किया गया है. डेटा में मौजूद अंतर को भरने के बाद, डेटा को … पर क्लिप किया गया evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
Farmscapes 2020
Farmscapes 2020 डेटासेट में, इंग्लैंड के कृषि क्षेत्रों में मौजूद तीन मुख्य अर्ध-प्राकृतिक सुविधाओं के लिए, हाई-रिज़ॉल्यूशन (25 सें॰मी॰) वाले संभावित मैप दिए गए हैं: हेजरो, वुडलैंड, और पत्थर की दीवारें. इस डेटासेट को Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery के साथ मिलकर बनाया गया है. इसका इस्तेमाल, इन ऐप्लिकेशन के लिए किया जा सकता है: … biodiversity climate conservation forest landuse-landcover nature-trace -
Forest Persistence v0
इस इमेज में, हर पिक्सल के लिए स्कोर दिया गया है. यह स्कोर [0, 1] के बीच होता है. इससे पता चलता है कि साल 2020 में पिक्सल वाला इलाका, बिना किसी मानवीय गतिविधि वाले जंगल से घिरा है या नहीं. ये स्कोर 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें सबूतों को इकट्ठा करके, कई फ़ॉरेस्ट … biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
वन टाइपोलॉजी (ForTy) 2020 v1.0
Forest Typology (ForTy) v1 डेटासेट में, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, हर क्लास के लिए ग्लोबल प्रोबेबिलिटी मैप शामिल है. इसमें साल 2020 के लिए, 65°S और 84°N अक्षांश के बीच के सभी ज़मीन वाले इलाके शामिल हैं. छह क्लास वाली टाइपोलॉजी, एफ़एओ और ईयू के वन कटाई से जुड़े कानून (ईयूडीआर) की परिभाषाओं के मुताबिक है: क्लास 1 … alphaearth-derived biodiversity climate conservation deforestation eudr -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक के लिए, दुनिया भर के घास के मैदानों (खेती की गई और प्राकृतिक/अर्ध-प्राकृतिक) के सालाना मैप दिए गए हैं. इनका स्पेशल रिज़ॉल्यूशन 30 मीटर है. इन्हें Land & Carbon Lab Global Pasture Watch पहल के तहत बनाया गया है. मैप किए गए घास के मैदानों में, किसी भी तरह का लैंड कवर शामिल होता है. इसमें कम से कम … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर, खेती की गई घास के मैदानों के सालाना संभावित मैप दिए गए हैं. इन्हें Land & Carbon Lab के Global Pasture Watch प्रोग्राम ने तैयार किया है. मैप किए गए घास के मैदानों में, किसी भी तरह का लैंड कवर शामिल होता है. इसमें कम से कम 30% सूखा … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक के प्राकृतिक/अर्ध-प्राकृतिक घास के मैदानों के सालाना संभावित मैप दिए गए हैं. इनका स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन 30 मीटर है. इन्हें Land & Carbon Lab Global Pasture Watch पहल के तहत तैयार किया गया है. मैप किए गए घास के मैदानों में किसी भी तरह का लैंड कवर शामिल होता है. इसमें कम से कम 30% सूखा … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual short vegetation height v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से लेकर अब तक, दुनिया भर के पेड़ों की औसत ऊंचाई की जानकारी मिलती है. यह जानकारी, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन में उपलब्ध है. इस डेटासेट को Land & Carbon Lab के Global Pasture Watch प्रोग्राम के तहत तैयार किया गया है. इसमें साल 2000 से अब तक, दुनिया भर में 30 मीटर के स्पेशल रिज़ॉल्यूशन पर, वनस्पति की ऊंचाई की मीडियन वैल्यू (50वां पर्सेंटाइल) दी गई है. यह डेटासेट … पर आधारित है canopy global global-pasture-watch land landcover plant-productivity -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से लेकर अब तक के लिए, दुनिया भर के ईओ-आधारित सकल प्राथमिक उत्पादकता (जीपीपी) का डेटा शामिल है. यह डेटा, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन में उपलब्ध है. इस डेटासेट को Land & Carbon Lab Global Pasture Watch ने तैयार किया है. इसमें साल 2000 से अब तक, दुनिया भर के लिए 30 मीटर के स्पेशल रिज़ॉल्यूशन पर, ग्रॉस प्राइमरी प्रॉडक्टिविटी (जीपीपी) की वैल्यू दी गई हैं. GPP वैल्यू … global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
दुनिया भर में मैंग्रोव का सालाना फैलाव (1984-2023)
CGMD-Extent30 (Continuous Global Mangrove Dynamics-Annual Mangrove Extent at 30-m resolution) डेटासेट, 1984 से 2023 तक के लिए, दुनिया भर में मैंग्रोव के सालाना फैलाव की जानकारी देता है. यह डेटासेट, Earth Engine FeatureCollection के तौर पर डिस्ट्रिब्यूट किया जाता है. इसमें हर सुविधा, किसी खास साल के लिए मैप किए गए मैंग्रोव पॉलीगॉन को दिखाती है. यह डेटासेट … annual coastal forest-biomass global landsat-derived landuse-landcover -
दुनिया भर में मैंग्रोव के फ़्रैक्शनल कैनोपी कवर का सालाना डेटा (1984-2023)
इस डेटासेट में, साल 1984 से 2023 तक, दुनिया भर के मैंग्रोव के फ़्रैक्शनल कैनोपी कवर (एफ़सीसी) की सालाना जानकारी मिलती है. यह जानकारी, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन में उपलब्ध है. इससे मैंग्रोव के लंबे समय तक के डाइनैमिक्स का बड़े पैमाने पर विश्लेषण करने में मदद मिलती है. इसमें कैनोपी का खराब होना और ठीक होना, ब्लू कार्बन का आकलन, और तटीय इकोसिस्टम की निगरानी करना शामिल है. एफ़सीसी, हर Landsat … के अनुपात का हिसाब लगाता है annual coastal forest-biomass global landsat-derived mangrove -
एलएसटी डे: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड डे टाइम लैंड सर्फ़ेस टेंपरेचर (हर आठ दिन में 1 कि॰मी॰)
दिन के समय के ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) को ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
एलएसटी डे: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड डे टाइम लैंड सर्फ़ेस टेंपरेचर (सालाना 1 कि॰मी॰)
दिन के समय के ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) को ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
एलएसटी डे: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड डे टाइम लैंड सर्फ़ेस टेम्परेचर (महीने के हिसाब से 1 कि॰मी॰)
दिन के समय के ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) को ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
एलएसटी नाइट: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड नाइटटाइम लैंड सर्फ़ेस टेंपरेचर (हर आठ दिन में 1 कि॰मी॰)
रात के समय ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) की जानकारी, ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से ली जाती है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
एलएसटी नाइट: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट का रात के समय का लैंड सर्फ़ेस टेंपरेचर (हर साल 1 कि॰मी॰)
रात के समय ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) की जानकारी, ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से ली जाती है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
एलएसटी नाइट: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट का रात के समय का ज़मीन की सतह का तापमान (हर महीने 1 कि॰मी॰)
रात के समय ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) की जानकारी, ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से ली जाती है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
Malaria Atlas Project Accessibility to Cities 2015
इस ग्लोबल ऐक्सेसिबिलिटी मैप में, साल 2015 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी इलाकों में, ज़मीन पर यात्रा करने में लगने वाले समय की जानकारी दी गई है. यह जानकारी, सबसे ज़्यादा आबादी वाले इलाके तक पहुंचने में लगने वाले समय के हिसाब से दी गई है. ज़्यादा आबादी वाले इलाकों को ऐसे इलाकों के तौर पर तय किया जाता है जहां एक वर्ग किलोमीटर में 1,500 या इससे ज़्यादा लोग रहते हैं या … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Accessibility to Healthcare 2019
इस ग्लोबल ऐक्सेसिबिलिटी मैप में, साल 2019 के लिए, 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी इलाकों में, सड़क के रास्ते सबसे नज़दीकी अस्पताल या क्लीनिक तक पहुंचने में लगने वाला समय (मिनटों में) बताया गया है. OpenStreetMap, Google Maps, और शिक्षा से जुड़े शोधकर्ता, डेटा इकट्ठा करने के लिए बड़े पैमाने पर काम कर रहे हैं. इससे … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Accessibility to Healthcare 2019 (Walking Only)
इस ग्लोबल ऐक्सेसिबिलिटी मैप में, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी इलाकों में, ज़मीन पर यात्रा करने में लगने वाला समय (मिनटों में) बताया गया है. यह समय, सबसे नज़दीकी अस्पताल या क्लीनिक तक पहुंचने में लगता है. यह मैप, "सिर्फ़ पैदल चलने" में लगने वाले समय पर आधारित है. इसमें बिना मोटर वाले परिवहन के साधनों का इस्तेमाल किया गया है … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Global Friction Surface 2015
फ़्रिक्शन सर्फ़ेस 2019" के नाम से जाना जाता है. इस ग्लोबल फ़्रिक्शन सर्फ़ेस में, साल 2015 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच मौजूद सभी ज़मीन वाले पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी दी गई है. इस मैप को University of Oxford Malaria Atlas Project (MAP), Google, … ने मिलकर बनाया है accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Global Friction Surface 2019
यह ग्लोबल फ़्रिक्शन सर्फ़ेस, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी ज़मीन वाले पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी देता है. इस मैप को MAP (ऑक्सफ़ोर्ड यूनिवर्सिटी), Telethon Kids Institute (पर्थ, ऑस्ट्रेलिया), Google, और … ने मिलकर बनाया है accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Global Friction Surface 2019 (सिर्फ़ पैदल चलने के लिए)
यह ग्लोबल फ़्रिक्शन सर्फ़ेस, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी ज़मीन वाले पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी देता है. यह सतह, "सिर्फ़ पैदल चलने" की गति पर आधारित है. इसमें सिर्फ़ बिना मोटर वाले परिवहन के साधनों का इस्तेमाल किया जाता है. यह मैप … की मदद से बनाया गया था accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
MapBiomas Land Use and Land Cover - Bolivia V1.0
बोलिविया के लिए, MapBiomas प्रोजेक्ट हर साल ज़मीन के इस्तेमाल और ज़मीन के कवर (एलयूएलसी) का डेटासेट तैयार करता है. इसके लिए, Landsat सैटलाइट से ली गई इमेज और मशीन लर्निंग क्लासिफ़िकेशन की तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है. इस डेटासेट में, 1985 से 2024 तक की अवधि के लिए, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन वाले सालाना लैंड कवर मैप दिए गए हैं. बोलिविया के … landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MapBiomas Land Use and Land Cover - Brazil V1.0
ब्राज़ील के लिए MapBiomas Land Use and Land Cover (LULC) डेटासेट, हर साल MapBiomas Project तैयार करता है. इसके लिए, Landsat सैटलाइट से ली गई तस्वीरों और मशीन लर्निंग क्लासिफ़िकेशन तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है. इस डेटासेट में, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन वाले ऐसे मैप शामिल हैं जिनमें एक ही थीम पर आधारित जानकारी दी गई है. ये मैप कई दशकों के डेटा को कवर करते हैं और हर साल अपडेट किए जाते हैं. हर इमेज … landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MapBiomas Land Use and Land Cover - Ecuador V1.0
इक्वाडोर के लिए MapBiomas प्रोजेक्ट, हर साल MapBiomas Land Use and Land Cover (LULC) डेटासेट तैयार करता है. इसके लिए, Landsat सैटलाइट की इमेज और मशीन लर्निंग क्लासिफ़िकेशन की तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है. इस डेटासेट में, 1985 से 2024 तक के 30 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाले लैंड कवर मैप शामिल होते हैं. इक्वाडोर के … landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MethaneAIR L3 Concentration V1.1.0
इस डेटासेट में, वायुमंडल में मौजूद मीथेन के कुल कॉलम ड्राई एयर मोल फ़्रैक्शन "XCH4" का जियोस्पेशल डेटा मिलता है. यह डेटा, MethaneAIR इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर से मिला है. XCH4 को मीथेन ("CH4") के कुल कॉलम की मात्रा (अणुओं की संख्या) को कुल मात्रा से भाग देने पर मिलने वाली संख्या के तौर पर परिभाषित किया जाता है … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneAIR L4 Point Sources V1.1.0
इस डेटासेट में, मीथेन का उत्सर्जन करने वाले पॉइंट सोर्स का पता लगाने से जुड़ा डेटा दिया गया है. यह डेटा, 13 तेल और गैस या कोयला निकालने वाले इलाकों के लिए है. ये इलाके, पश्चिम में कोलोराडो, न्यू मेक्सिको, और टेक्सस से लेकर पूर्व में पेंसिलवेनिया, ओहियो, और वेस्ट वर्जीनिया तक फैले हुए हैं. इसके अलावा, इसमें तीन शहरी इलाकों (न्यूयॉर्क सिटी, … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L3 Concentration Public Preview V1.0.0
यह "पब्लिक प्रीव्यू" डेटासेट, वायुमंडल में मीथेन के कॉलम-ऐवरेज ड्राई-एयर मोल फ़्रैक्शन "XCH4" के लिए जियोस्पेशल डेटा उपलब्ध कराता है. यह डेटा, MethaneSAT इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर से लिए गए मेज़रमेंट से मिलता है. XCH4 को इस तरह से परिभाषित किया गया है: यह कुल कॉलम की मात्रा (यूनिट सर्फ़ेस एरिया के ऊपर मौजूद अणुओं की संख्या) है … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V1.0.0
डिसपर्सड एरिया एमिशन मॉडल पर अब भी काम चल रहा है. यह फ़ाइनल प्रॉडक्ट का प्रतिनिधित्व नहीं करता. "पब्लिक प्रीव्यू" के तौर पर उपलब्ध यह डेटासेट, अलग-अलग जगहों से होने वाले मीथेन उत्सर्जन के बारे में सटीक जानकारी देता है. उत्सर्जन से जुड़ा यह डेटा, … में मौजूद ऐपलैशियन, परमियन, और यूइंटा बेसिन से मिला है atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V2.0.0
बिखरे हुए क्षेत्र से होने वाले उत्सर्जन का मॉडल अब भी डेवलपमेंट के चरण में है और यह फ़ाइनल प्रॉडक्ट का प्रतिनिधित्व नहीं करता है. "पब्लिक प्रीव्यू" के लिए उपलब्ध यह शुरुआती डेटासेट, बिखरे हुए क्षेत्र से होने वाले उत्सर्जन के स्रोतों से मीथेन उत्सर्जन के बारे में सटीक डेटा उपलब्ध कराता है. ये नई मेज़रमेंट तकनीकें, कुल मीथेन उत्सर्जन को सटीक तरीके से मेज़र करने के महत्व को दिखाती हैं … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Point Sources Public Preview V1.0.0
"पब्लिक प्रीव्यू" के तौर पर उपलब्ध यह डेटासेट, अलग-अलग पॉइंट सोर्स से होने वाले मीथेन उत्सर्जन के बारे में सटीक डेटा उपलब्ध कराता है. मीथेन उत्सर्जन के इन फ़्लक्स को, पॉइंट सोर्स का पता लगाने और उत्सर्जन की मात्रा तय करने वाले फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करके बनाया गया था. यह फ़्रेमवर्क, … के हाई स्पेशल रिज़ॉल्यूशन, वाइड स्पेशल कवरेज, और हाई प्रिसिशन का इस्तेमाल करने के लिए खास तौर पर बनाया गया है atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
NEON कैनोपी हाइट मॉडल (सीएचएम)
पेड़ों की ऊपरी सतह की ऊंचाई, ज़मीन से कितनी है (कैनोपी हाइट मॉडल; सीएचएम). सीएचएम, NEON के LIDAR पॉइंट क्लाउड से मिलता है. इसे LIDAR सर्वे के पूरे स्पेशल डोमेन में, कैनोपी की ऊंचाई के अनुमानों की लगातार सतह बनाकर जनरेट किया जाता है. … airborne canopy forest forest-biomass highres lidar -
NEON कैनोपी नाइट्रोजन कॉन्टेंट (सीएनसी)
मॉडल की गई कैनोपी में नाइट्रोजन की मात्रा, जिसे NEON के पौधों की पत्तियों की केमिस्ट्री से जुड़े डेटा के आधार पर कैलिब्रेट किया गया है. साथ ही, इसे NEON इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर (एनआईएस) से मिले L1 सर्फ़ेस डायरेक्शनल रिफ़्लेक्टेंस के आधार पर अनुमानित किया गया है. बैंड में ये शामिल हैं: 1) कैनोपी नाइट्रोजन प्रतिशत, 2) कैनोपी नाइट्रोजन मॉडल अनसरटिनिटी, 3) सुई बनाम गैर-सुई मॉडल के लिए क्लासिफ़िकेशन का नतीजा और … airborne canopy forest highres hyperspectral neon -
NEON डिजिटल एलिवेशन मॉडल (डीईएम)
NEON LiDAR डेटा से मिले, सतह (डीएसएम) और इलाके (डीटीएम) के डिजिटल मॉडल. डीएसएम: सतह की विशेषताएं (वनस्पति और मानव निर्मित संरचनाओं के साथ टोपोग्राफ़िक जानकारी मौजूद है). डीटीएम: यह ज़मीन की ऊंचाई की जानकारी देता है. इसमें वनस्पति और मानव निर्मित संरचनाओं को हटाकर, सिर्फ़ टोपोग्राफ़िक जानकारी शामिल की जाती है. इमेज में, समुद्र तल से ऊंचाई मीटर में दी गई है … airborne dem elevation-topography forest highres lidar -
NEON RGB कैमरे से ली गई इमेज
हाई रिज़ॉल्यूशन वाली लाल-हरी-नीली (आरजीबी) ऑर्थोरेक्टिफ़ाइड कैमरा इमेज को मोज़ेक किया गया है. इसके बाद, सबसे नज़दीकी पड़ोसी के फिर से सैंपल लेने की प्रोसेस का इस्तेमाल करके, उन्हें एक तय और एकसमान स्पेशल ग्रिड पर आउटपुट किया गया है. स्पेशल रिज़ॉल्यूशन 0.1 मीटर है. डिजिटल कैमरा, NEON एयरबोर्न ऑब्ज़र्वेशन प्लैटफ़ॉर्म (एओपी) पर मौजूद इंस्ट्रूमेंट के सुइट का हिस्सा है. इसमें … भी शामिल है airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
NEON Surface Bidirectional Reflectance
NEON AOP सर्फ़ेस बिडायरेक्शनल रिफ़्लेक्टेंस, हाइपरस्पेक्ट्रल वीएसडब्ल्यूआईआर (विज़िबल से शॉर्टवेव इंफ़्रारेड) डेटा प्रॉडक्ट है. इसमें 426 बैंड होते हैं, जिनकी वेवलेंथ ~380 एनएम से 2510 एनएम तक होती है. रिफ़्लेक्टेंस को 10,000 के फ़ैक्टर से स्केल किया जाता है. 1340-1445 nm और 1790-1955 nm के बीच की वेवलेंथ को … पर सेट किया गया है airborne forest highres hyperspectral neon neon-prod-earthengine -
NEON Surface Directional Reflectance
NEON AOP सर्फ़ेस डायरेक्शनल रिफ़्लेक्टेंस, हाइपरस्पेक्ट्रल वीएसडब्ल्यूआईआर (विज़िबल से शॉर्टवेव इंफ़्रारेड) डेटा प्रॉडक्ट है. इसमें 426 बैंड होते हैं. इनकी वेवलेंथ ~380 एनएम से 2510 एनएम तक होती है. रिफ़्लेक्टेंस को 10,000 के फ़ैक्टर से स्केल किया जाता है. 1340-1445 nm और 1790-1955 nm के बीच की वेवलेंथ को … पर सेट किया गया है airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
उष्णकटिबंधीय वन की निगरानी के लिए, NICFI Satellite Data Program के बुनियादी मैप - अफ़्रीका
इमेज के इस कलेक्शन से, उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों की निगरानी के लिए हाई-रिज़ॉल्यूशन सैटेलाइट इमेज का ऐक्सेस मिलता है. इसका मुख्य मकसद, उष्णकटिबंधीय जंगलों के नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से निपटने, जैव विविधता का संरक्षण करने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बेहतर बनाने, और सतत विकास को बढ़ावा देने में मदद करना है. ये सभी काम … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
उष्णकटिबंधीय वन की निगरानी के लिए, NICFI Satellite Data Program के बुनियादी मैप - अमेरिका
इमेज के इस कलेक्शन से, उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों की निगरानी के लिए हाई-रिज़ॉल्यूशन सैटेलाइट इमेज का ऐक्सेस मिलता है. इसका मुख्य मकसद, उष्णकटिबंधीय जंगलों के नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से निपटने, जैव विविधता का संरक्षण करने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बेहतर बनाने, और सतत विकास को बढ़ावा देने में मदद करना है. ये सभी काम … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
NICFI Satellite Data Program Basemaps for Tropical Forest Monitoring - Asia
इमेज के इस कलेक्शन से, उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों की निगरानी के लिए हाई-रिज़ॉल्यूशन सैटेलाइट इमेज का ऐक्सेस मिलता है. इसका मुख्य मकसद, उष्णकटिबंधीय जंगलों के नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से निपटने, जैव विविधता का संरक्षण करने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बेहतर बनाने, और सतत विकास को बढ़ावा देने में मदद करना है. ये सभी काम … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Natural Forests of the World 2020
Natural Forests of the World 2020, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, साल 2020 के लिए प्राकृतिक वन की संभावना का ग्लोबल मैप उपलब्ध कराता है. इसे यूरोपीय संघ के जंगलों की कटाई को रोकने के लिए बने कानून (ईयूडीआर) और वन संरक्षण व निगरानी के लिए किए जा रहे अन्य प्रयासों में मदद करने के लिए बनाया गया है. मैप … biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
OpenET DisALEXI का महीने के हिसाब से इवैपोट्रांसपिरेशन v2.0
ऐटमस्फ़ियर-लैंड एक्सचेंज इन्वर्स / ऐटमस्फ़ियर-लैंड एक्सचेंज इन्वर्स (ALEXI/DisALEXI) का डिसएग्रीगेशन. DisALEXI को OpenET फ़्रेमवर्क के हिस्से के तौर पर, Google Earth Engine पर पोर्ट किया गया था. एलेक्सी/डिसएलेक्सी मॉडल के बेसलाइन स्ट्रक्चर के बारे में एंडरसन और अन्य लोगों (2012, 2018) ने बताया है. ALEXI वाष्पीकरण (ईटी) मॉडल, खास तौर पर समय का इस्तेमाल करता है … evapotranspiration landsat-derived monthly openet publisher-dataset water -
OpenET DisALEXI का हर महीने का इवैपोट्रांसपिरेशन v2.1
ऐटमस्फ़ियर-लैंड एक्सचेंज इन्वर्स / ऐटमस्फ़ियर-लैंड एक्सचेंज इन्वर्स (ALEXI/DisALEXI) का डिसएग्रीगेशन. DisALEXI को OpenET फ़्रेमवर्क के हिस्से के तौर पर, Google Earth Engine पर पोर्ट किया गया था. एलेक्सी/डिसएलेक्सी मॉडल के बेसलाइन स्ट्रक्चर के बारे में एंडरसन और अन्य लोगों (2012, 2018) ने बताया है. ALEXI वाष्पीकरण (ईटी) मॉडल, खास तौर पर समय का इस्तेमाल करता है … evapotranspiration landsat-derived monthly openet publisher-dataset water -
OpenET Ensemble Monthly Evapotranspiration v2.0
OpenET डेटासेट में, सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर यह जानकारी शामिल होती है कि इवैपोट्रांसपिरेशन (ईटी) की प्रोसेस के ज़रिए, ज़मीन की सतह से वायुमंडल में कितना पानी ट्रांसफ़र होता है. OpenET, सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर तैयार किए गए कई मॉडल से ईटी डेटा उपलब्ध कराता है. साथ ही, मॉडल के एनसेंबल से एक "एनसेंबल वैल्यू" का हिसाब भी लगाता है. … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET Ensemble Monthly Evapotranspiration v2.1
OpenET डेटासेट में, सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर यह जानकारी शामिल होती है कि इवैपोट्रांसपिरेशन (ईटी) की प्रोसेस के ज़रिए, ज़मीन की सतह से वायुमंडल में कितना पानी ट्रांसफ़र होता है. OpenET, सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर तैयार किए गए कई मॉडल से ईटी डेटा उपलब्ध कराता है. साथ ही, मॉडल के एनसेंबल से एक "एनसेंबल वैल्यू" का हिसाब भी लगाता है. … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET PT-JPL Monthly Evapotranspiration v2.0
प्रीस्टली-टेलर जेट प्रोपल्शन लैबोरेट्री (पीटी-जेपीएल). OpenET फ़्रेमवर्क में पीटी-जेपीएल मॉडल के मुख्य फ़ॉर्मूले में कोई बदलाव नहीं किया गया है. यह फ़ॉर्मूला, फ़िशर वगैरह (2008) में दिए गए मूल फ़ॉर्मूले के जैसा ही है. हालांकि, पीटी-जेपीएल के लिए मॉडल इनपुट और टाइम इंटिग्रेशन में सुधार और अपडेट किए गए हैं, ताकि … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET PT-JPL का हर महीने का इवैपोट्रांसपिरेशन v2.1
प्रीस्टली-टेलर जेट प्रोपल्शन लैबोरेट्री (पीटी-जेपीएल). OpenET फ़्रेमवर्क में पीटी-जेपीएल मॉडल के मुख्य फ़ॉर्मूले में कोई बदलाव नहीं किया गया है. यह फ़ॉर्मूला, फ़िशर वगैरह (2008) में दिए गए मूल फ़ॉर्मूले के जैसा ही है. हालांकि, पीटी-जेपीएल के लिए मॉडल इनपुट और टाइम इंटिग्रेशन में सुधार और अपडेट किए गए हैं, ताकि … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SIMS Monthly Evapotranspiration v2.0
सैटलाइट से सिंचाई को मैनेज करने में मदद करने वाला सिस्टम (सिम्स). नासा के सैटलाइट से सिंचाई को मैनेज करने में मदद करने वाले सिस्टम (सिम्स) को मूल रूप से, सिंचाई वाली ज़मीन से फ़सल के कोएफ़िशिएंट और वाष्पीकरण (ईटी) की सैटलाइट मैपिंग में मदद करने के लिए बनाया गया था. साथ ही, इस डेटा को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचाने के लिए बनाया गया था, ताकि सिंचाई के समय और क्षेत्रीय आकलन में इसका इस्तेमाल किया जा सके … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SIMS Monthly Evapotranspiration v2.1
सैटलाइट से सिंचाई को मैनेज करने में मदद करने वाला सिस्टम (सिम्स). नासा के सैटलाइट से सिंचाई को मैनेज करने में मदद करने वाले सिस्टम (सिम्स) को मूल रूप से, सिंचाई वाली ज़मीन से फ़सल के कोएफ़िशिएंट और वाष्पीकरण (ईटी) की सैटलाइट मैपिंग में मदद करने के लिए बनाया गया था. साथ ही, इस डेटा को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचाने के लिए बनाया गया था, ताकि सिंचाई के समय और क्षेत्रीय आकलन में इसका इस्तेमाल किया जा सके … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.0
ऑपरेशनल सिम्प्लिफ़ाइड सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी). सेनाय वगैरह (2013, 2017) का ऑपरेशनल सिम्प्लिफ़ाइड सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी) मॉडल, थर्मल पर आधारित एक आसान सर्फ़ेस एनर्जी मॉडल है. यह सैटेलाइट साइक्रोमेट्री (सेनाय 2018) के सिद्धांतों के आधार पर, असल ईटी का अनुमान लगाने के लिए बनाया गया है. OpenET SSEBop को लागू करने के लिए … का इस्तेमाल किया जाता है evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.1
ऑपरेशनल सिम्प्लिफ़ाइड सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी). Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) मॉडल (Senay et al., 2013; 2023) एक थर्मल आधारित तरीका है. इसका इस्तेमाल, सैटेलाइट साइक्रोमेट्री (Senay, 2018) के सिद्धांतों का इस्तेमाल करके, असल वाष्पीकरण (ईटी) का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है. … के मुख्य मॉडल के तौर पर, evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET eeMETRIC Monthly Evapotranspiration v2.0
Google Earth Engine में, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले इंटरनल कैलिब्रेशन मॉडल (eeMETRIC) की मदद से, वाष्पीकरण और पौधों से पानी निकलने की दर (ईटीआर) का अनुमान लगाया जाता है. eeMETRIC, ऐलन एट अल. (2007; 2015) और ऐलन एट अल. (2013b) के अडवांस METRIC एल्गोरिदम और प्रोसेस का इस्तेमाल करता है. इसमें, सतह के पास के तापमान … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET eeMETRIC का हर महीने का इवैपोट्रांसपिरेशन v2.1
Google Earth Engine में, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले इंटरनल कैलिब्रेशन मॉडल (eeMETRIC) की मदद से, वाष्पीकरण और पौधों से पानी निकलने की दर (ईटीआर) का अनुमान लगाया जाता है. eeMETRIC, ऐलन एट अल. (2007; 2015) और ऐलन एट अल. (2013b) के अडवांस METRIC एल्गोरिदम और प्रोसेस का इस्तेमाल करता है. इसमें, सतह के पास के तापमान … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL का हर महीने का इवैपोट्रांसपिरेशन v2.0
ज़मीन के लिए सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस ऐल्गोरिदम (एसईबीएएल) मॉडल को Google Earth Engine में लागू किया गया है. geeSEBAL के मौजूदा वर्शन के बारे में खास जानकारी, Laipelt et al. (2021) में देखी जा सकती है. यह Bastiaanssen et al. (1998) के बनाए गए ओरिजनल एल्गोरिदम पर आधारित है. The OpenET geeSEBAL … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL का हर महीने का इवैपोट्रांसपिरेशन v2.1
ज़मीन के लिए सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस ऐल्गोरिदम (एसईबीएएल) मॉडल को Google Earth Engine में लागू किया गया है. geeSEBAL के मौजूदा वर्शन के बारे में खास जानकारी, Laipelt et al. (2021) में देखी जा सकती है. यह Bastiaanssen et al. (1998) के बनाए गए ओरिजनल एल्गोरिदम पर आधारित है. The OpenET geeSEBAL … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
Overture Maps - Places: Place
Overture Maps Places थीम में, असल दुनिया की 6.4 करोड़ से ज़्यादा इकाइयों के पॉइंट शामिल हैं. जैसे, कारोबार, स्कूल, अस्पताल, धार्मिक संगठन, लैंडमार्क, पहाड़ों की चोटियां वगैरह. हर जगह के रिकॉर्ड में, जगह के कोऑर्डिनेट, नाम, कैटगरी, संपर्क जानकारी (वेबसाइटें, सोशल मीडिया, ईमेल, फ़ोन), ब्रैंड की जानकारी, पते, और … global infrastructure-boundaries map population publisher-dataset urban -
Oya: 5 कि॰मी॰ के दायरे में बारिश का अनुमान
Oya, बारिश का अनुमान लगाने वाला एक डेटासेट है. यह दुनिया के ज़्यादातर हिस्सों के लिए उपलब्ध है और इसमें बारिश का अनुमान लगाने के लिए, जियोस्टेशनरी (GEO) सैटलाइट से मिले डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. Oya मॉडल, GEO सैटलाइट के समूह से मिले विज़िबल और इन्फ़्रारेड (VIS-IR) चैनलों के पूरे स्पेक्ट्रम का इस्तेमाल करता है. इसमें GOES-16/18, Meteosat-9/10, और Himawari-8/9 शामिल हैं. इससे बारिश का अनुमान लगाया जाता है. इसमें … climate geophysical gpm precipitation publisher-dataset weather -
PML_V2.2a: कपल्ड इवैपोट्रांसपिरेशन और ग्रॉस प्राइमरी प्रॉडक्ट (GPP)
इस डेटासेट को लार्ज स्केल हाइड्रोलॉजी लैब ने तैयार किया है. यह लैब, प्रोसेस-बेस्ड मॉडलिंग के साथ-साथ अलग-अलग सोर्स से मिले पृथ्वी के ऑब्ज़र्वेशन को मिलाकर, दुनिया भर और क्षेत्र के हिसाब से जल चक्र की रिसर्च को बेहतर बनाने में विशेषज्ञता रखती है. PML-V2.2a प्रॉडक्ट, 500 मीटर के आठ दिनों के रिज़ॉल्यूशन के साथ, दुनिया भर के स्थलीय इवैपोट्रांसपिरेशन (ईटी) और ग्रॉस प्राइमरी प्रोडक्शन (जीपीपी) की जानकारी देता है. यह जानकारी … evapotranspiration gpp plant-productivity publisher-dataset water-vapor -
पाम प्रोबेबिलिटी मॉडल 2025a
इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उस जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership के बारे में तकनीकी दस्तावेज़ देखें … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Palm Probability मॉडल 2025b
इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उस जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership के बारे में तकनीकी दस्तावेज़ देखें … agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
रबड़ की कीमत का अनुमान लगाने वाला मॉडल 2025b
इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उस जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership के बारे में तकनीकी दस्तावेज़ देखें … agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
रबर के पेड़ के लिए प्रॉबबिलिटी मॉडल 2025a
इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उस जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership के बारे में तकनीकी दस्तावेज़ देखें … agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
SCANFI: the Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product1.2
इस डेटा पब्लिकेशन में, 30 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाली रास्टर फ़ाइलों का एक सेट शामिल है. ये फ़ाइलें, 2020 के कनाडा के पूरे इलाके के मैप दिखाती हैं. इनमें ज़मीन के बड़े हिस्से को कवर करने वाले इलाके का टाइप, जंगल के कैनोपी की ऊंचाई, क्राउन क्लोज़र की डिग्री, और ज़मीन के ऊपर मौजूद पेड़ का बायोमास शामिल है. साथ ही, इनमें कई मुख्य पेड़ की प्रजातियों की प्रजाति संरचना भी शामिल है. The Spatialized CAnadian National … canada forest forest-biomass publisher-dataset tree-cover -
प्रजातियों का डिस्ट्रिब्यूशन, ऑस्ट्रेलिया के स्तनधारी
ये प्रजातियों के डिस्ट्रिब्यूशन मॉडल के आउटपुट हैं. इन्हें Google ने QCIF और EcoCommons के साथ मिलकर तैयार किया है. इनसे प्रजातियों के मिलने की संभावनाओं के अनुमानों का पता चलता है. जैसे, ज़्यादा वैल्यू से पता चलता है कि किसी जगह पर प्रजाति के मिलने की संभावना ज़्यादा है. यह अनुमान, सर्वे के तरीके और सर्वे की … alphaearth-derived biodiversity conservation ecosystems nature-trace publisher-dataset -
टीसीबी: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (हर आठ दिन में एक कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (टीसीबी) डेटासेट, MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4) पर Lobser और Cohen (2007) में बताई गई टैसल्ड-कैप इक्वेशन लागू करके बनाया गया था. नतीजे के तौर पर मिले डेटा में, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा के बीच के अंतर को भरा गया. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि … की वजह से छूटे हुए डेटा को हटाया जा सके brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
टीसीबी: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (सालाना 1 कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (टीसीबी) डेटासेट, MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4) पर Lobser और Cohen (2007) में बताई गई टैसल्ड-कैप इक्वेशन लागू करके बनाया गया था. नतीजे के तौर पर मिले डेटा में, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा के बीच के अंतर को भरा गया. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि … की वजह से छूटे हुए डेटा को हटाया जा सके brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
टीसीबी: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (हर महीने 1 कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (टीसीबी) डेटासेट, MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4) पर Lobser और Cohen (2007) में बताई गई टैसल्ड-कैप इक्वेशन लागू करके बनाया गया था. नतीजे के तौर पर मिले डेटा में, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा के बीच के अंतर को भरा गया. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि … की वजह से छूटे हुए डेटा को हटाया जा सके brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
टीसीडब्ल्यू: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (हर आठ दिन में एक बार, एक कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (टीसीडब्ल्यू) डेटासेट, लॉब्सर और कोहेन (2007) में बताए गए टैसल्ड-कैप समीकरणों को एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेज (MCD43B4) पर लागू करके बनाया गया था. इसके बाद, मिले डेटा में गैप भरने के लिए, वेइस एट अल. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल किया गया. इससे … malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
TCW: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (हर साल 1 कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (टीसीडब्ल्यू) डेटासेट, लॉब्सर और कोहेन (2007) में बताए गए टैसल्ड-कैप समीकरणों को एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेज (MCD43B4) पर लागू करके बनाया गया था. इसके बाद, मिले डेटा में गैप भरने के लिए, वेइस एट अल. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल किया गया. इससे … malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
टीसीडब्ल्यू: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (हर महीने 1 कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (टीसीडब्ल्यू) डेटासेट, लॉब्सर और कोहेन (2007) में बताए गए टैसल्ड-कैप समीकरणों को एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेज (MCD43B4) पर लागू करके बनाया गया था. इसके बाद, मिले डेटा में गैप भरने के लिए, वेइस एट अल. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल किया गया. इससे … malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
USFS Landscape Change Monitoring System v2025-11 (CONUS and OCONUS)
यह प्रॉडक्ट, लैंडस्केप चेंज मॉनिटरिंग सिस्टम (एलसीएमएस) डेटा सुइट का हिस्सा है. इसमें हर साल के लिए, एलसीएमएस-मॉडल किए गए बदलाव, लैंड कवर, और/या ज़मीन के इस्तेमाल की क्लास दिखाई जाती हैं. इसमें कॉन्टर्मिनस यूनाइटेड स्टेट्स (कॉनस) के साथ-साथ, कॉनस से बाहर के इलाके (ओकॉनस) भी शामिल हैं. जैसे, अलास्का (एके), प्यूर्टो … change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover -
WDKBA: वर्ल्ड डेटाबेस ऑफ़ की बायोडायवर्सिटी एरिया (केबीए) - मार्च 2026
अगर आपको केबीए डेटासेट को ऐक्सेस करना है, तो कृपया केबीए डेटा का अनुरोध करने वाला फ़ॉर्म भरें. इससे मंज़ूरी मिलने के बाद, आपको सीधे तौर पर GEE में ऐक्सेस मिल जाएगा. मुख्य जैव विविधता क्षेत्र (केबीए) ऐसे 'क्षेत्र होते हैं जो जैव विविधता को बनाए रखने में अहम भूमिका निभाते हैं’. ये क्षेत्र, ज़मीन, मीठे पानी, और समुद्री पारिस्थितिकी तंत्र में मौजूद होते हैं. … biodiversity boundaries ecosystems global iucn management -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2022 तक दुनिया भर में पेड़ों से ढकी जगह के नुकसान की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. इसे 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर तैयार किया गया है. इस डेटासेट को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने बनाया है. इस डेटा को ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके तैयार किया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2023 तक, दुनिया भर में पेड़ों से ढकी जगह के नुकसान की मुख्य वजहों को 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर मैप किया गया है. इस डेटा को World Resources Institute (WRI) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके बनाया गया है. इस मॉडल को, … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2024 तक, दुनिया भर में पेड़ों के कवर में कमी आने की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. इसका रिज़ॉल्यूशन 1 कि॰मी॰ है. इस डेटा को World Resources Institute (WRI) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके बनाया गया है. इस मॉडल को, … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2025 v1.3
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2025 तक, दुनिया भर में पेड़ों के कवर में कमी आने की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. इसका रिज़ॉल्यूशन 1 कि॰मी॰ है. इस डेटा को World Resources Institute (WRI) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके बनाया गया है. इस मॉडल को, … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WeatherNext 2
WeatherNext 2, दुनिया भर के मीडियम-रेंज एन्सेम्बल वेदर फ़ोरकास्ट का एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. यह Google DeepMind के फ़ंक्शनल नेटवर्क जनरेटिव वेदर मॉडल के ऑपरेशनल वर्शन की मदद से तैयार किया जाता है. एक्सपेरिमेंटल डेटासेट में रीयल-टाइम और पुराना डेटा शामिल होता है. रीयल-टाइम डेटा, ऐसा डेटा होता है जो … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature -
WeatherNext 2 Mean
WeatherNext 2 Mean, दुनिया भर के मीडियम-रेंज एन्सेम्बल मौसम के पूर्वानुमानों के एक्सपेरिमेंटल डेटासेट के 64 एन्सेम्बल का औसत है. यह Google DeepMind के फ़ंक्शनल नेटवर्क जनरेटिव वेदर मॉडल के ऑपरेशनल वर्शन की मदद से तैयार किया जाता है. सभी एन्सेम्बल सदस्यों वाले डेटासेट के लिए, कृपया (नॉन-मीन) WeatherNext 2 … देखें climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature -
WeatherNext की ओर से मौसम के पूर्वानुमान
बंद होने की सूचना: यह डेटासेट 15 जुलाई, 2026 को बंद हो जाएगा. सेवा को जारी रखने के लिए, उपयोगकर्ताओं को सभी चालू वर्कफ़्लो को WeatherNext 2 पर माइग्रेट करना होगा. ज़्यादा जानकारी के लिए, हमारा बंद होने से जुड़ा पेज देखें. WeatherNext Gen, दुनिया भर के मीडियम-रेंज एन्सेम्बल मौसम के पूर्वानुमानों का एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. इसे … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature -
WeatherNext Graph Forecasts
बंद होने की सूचना: यह डेटासेट 15 जुलाई, 2026 को बंद हो जाएगा. सेवा को जारी रखने के लिए, उपयोगकर्ताओं को सभी चालू वर्कफ़्लो को WeatherNext 2 पर माइग्रेट करना होगा. ज़्यादा जानकारी के लिए, हमारा बंद होने से जुड़ा पेज देखें. WeatherNext Graph, दुनिया भर के मीडियम-रेंज के मौसम का अनुमान लगाने वाला एक एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. इसे … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature
