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कोकोआ की संभावना का अनुमान लगाने वाला मॉडल 2025a
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
कॉफ़ी का अनुमान लगाने वाला मॉडल 2025a
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Farmscapes 2020
Farmscapes 2020 डेटासेट में, इंग्लैंड के कृषि क्षेत्रों में मौजूद तीन मुख्य अर्ध-प्राकृतिक सुविधाओं के लिए, हाई-रिज़ॉल्यूशन (25 सेमी) 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
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया इस मॉडल से जुड़ा GitHub README देखें. इस इमेज में, हर पिक्सल के लिए स्कोर (0 से 1 के बीच) दिया गया है. इससे पता चलता है कि साल 2020 में पिक्सल वाला इलाका, बिना किसी बदलाव वाले जंगल से घिरा है या नहीं. ये स्कोर … biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
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. ये मैप, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध हैं. इस मैप को Land & Carbon Lab Global Pasture Watch ने बनाया है. इसमें घास के मैदानों के साथ-साथ, किसी भी तरह की ज़मीन को शामिल किया गया है. हालांकि, इसमें कम से कम 30% … forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक, दुनिया भर में खेती की गई घास के मैदानों के सालाना संभावना मैप दिए गए हैं. इनका स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन 30 मीटर है. इस मैप को Land & Carbon Lab Global Pasture Watch ने बनाया है. इसमें घास के मैदान के साथ-साथ हर तरह की ज़मीन को शामिल किया गया है. इसमें कम से कम 30% सूखी या … forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक के लिए, प्राकृतिक/अर्ध-प्राकृतिक घास के मैदानों के सालाना संभावना मैप दिए गए हैं. ये मैप, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध हैं. इस मैप को Land & Carbon Lab Global Pasture Watch ने बनाया है. इसमें घास के मैदान के साथ-साथ हर तरह की ज़मीन को शामिल किया गया है. इसमें कम से कम 30% सूखी या … forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
MethaneSAT L3 Concentration Public Preview V1.0.0
"पब्लिक प्रीव्यू" के तौर पर उपलब्ध यह डेटासेट, वायुमंडल में मीथेन की कॉलम-ऐवरेज ड्राई-एयर मोल फ़्रैक्शन "XCH4" के लिए जियोस्पेशल डेटा उपलब्ध कराता है. यह डेटा, MethaneSAT इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर से लिए गए मेज़रमेंट से लिया गया है. XCH4 को, कॉलम में मौजूद कुल मात्रा (इकाई पृष्ठीय क्षेत्रफल से ऊपर मौजूद अणुओं की संख्या) के तौर पर परिभाषित किया जाता है. … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V1.0.0
डिसपर्सड एरिया एमिशन मॉडल अब भी डेवलपमेंट स्टेज में 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, पर्मियन, और यूइंटा बेसिन से मिला है atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V2.0.0
डिसपर्सड एरिया एमिशन मॉडल अब भी डेवलपमेंट स्टेज में 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, पर्मियन, और यूइंटा बेसिन से मिला है 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 जानकारी देता है. मीथेन उत्सर्जन के इन फ़्लक्स को, पॉइंट सोर्स का पता लगाने और उत्सर्जन की मात्रा तय करने वाले फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करके तैयार किया गया था. यह फ़्रेमवर्क, … की ज़्यादा स्थानिक रिज़ॉल्यूशन, ज़्यादा स्थानिक कवरेज, और ज़्यादा सटीक जानकारी का इस्तेमाल करने के लिए बनाया गया है atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
NEON कैनोपी हाइट मॉडल (सीएचएम)
कैनोपी के सबसे ऊपरी हिस्से की ऊंचाई, बिना पेड़-पौधों वाली ज़मीन से कितनी है (कैनोपी हाइट मॉडल; सीएचएम). CHM, NEON के LiDAR पॉइंट क्लाउड से मिलता है. इसे LiDAR सर्वे के पूरे स्पैटियल डोमेन में, कैनोपी की ऊंचाई के अनुमानों की लगातार सतह बनाकर जनरेट किया जाता है. The … airborne canopy forest forest-biomass lidar neon -
NEON डिजिटल एलिवेशन मॉडल (DEM)
NEON LiDAR डेटा से मिले, सतह (DSM) और इलाके (DTM) के डिजिटल मॉडल. डीएसएम: सतह की विशेषताएं (वनस्पति और मानव निर्मित संरचनाओं के साथ टोपोग्राफ़िक जानकारी). डीटीएम: यह ज़मीन की ऊंचाई की जानकारी देता है. इसमें वनस्पति और इंसानों के बनाए गए स्ट्रक्चर को हटाकर, टोपोग्राफ़ी की जानकारी दी जाती है. इमेज में, समुद्र तल से ऊंचाई मीटर में दी गई है … airborne dem elevation-topography forest lidar neon -
NEON RGB कैमरे से ली गई इमेज
हाई रिज़ॉल्यूशन वाली लाल-हरी-नीली (आरजीबी) ऑर्थोरेक्टिफ़ाइड कैमरा इमेज को मोज़ेक किया गया है. साथ ही, सबसे नज़दीकी पड़ोसी के फिर से सैंपल लेने की प्रोसेस का इस्तेमाल करके, उन्हें एक तय और एकसमान स्पेस 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 यह भी शामिल है … airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
NEON Surface Bidirectional Reflectance
NEON AOP Surface Bidirectional Reflectance, हाइपरस्पेक्ट्रल VSWIR (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 जाता है airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
NEON Surface Directional Reflectance
NEON AOP Surface Directional Reflectance, हाइपरस्पेक्ट्रल VSWIR (विज़िबल टू 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 जाता है airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
उष्णकटिबंधीय वन की निगरानी के लिए, NICFI Satellite Data Program के बेस मैप - अफ़्रीका
इमेज के इस कलेक्शन से, ऊष्णकटिबंधीय इलाकों की निगरानी के लिए, हाई रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज का ऐक्सेस मिलता है. इसका मुख्य मकसद, ऊष्णकटिबंधीय जंगलों के नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से लड़ने, जैव विविधता को बनाए रखने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बेहतर बनाने, और टिकाऊ 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 बेस मैप - अमेरिका
इमेज के इस कलेक्शन से, ऊष्णकटिबंधीय इलाकों की निगरानी के लिए, हाई रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज का ऐक्सेस मिलता है. इसका मुख्य मकसद, ऊष्णकटिबंधीय जंगलों के नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से लड़ने, जैव विविधता को बनाए रखने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बेहतर बनाने, और टिकाऊ विकास को बढ़ावा देने में मदद करना है. ये सभी काम … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
उष्णकटिबंधीय जंगलों की निगरानी के लिए NICFI Satellite Data Program के बेसमैप - एशिया
इमेज के इस कलेक्शन से, ऊष्णकटिबंधीय इलाकों की निगरानी के लिए, हाई रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज का ऐक्सेस मिलता है. इसका मुख्य मकसद, ऊष्णकटिबंधीय जंगलों के नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से लड़ने, जैव विविधता को बनाए रखने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बेहतर बनाने, और टिकाऊ विकास को बढ़ावा देने में मदद करना है. ये सभी काम … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
दुनिया के प्राकृतिक वन 2020
Natural Forests of the World 2020, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, साल 2020 के लिए प्राकृतिक जंगल की संभावना का ग्लोबल मैप उपलब्ध कराता है. इसे यूरोपीय संघ के वन कटाई कानून (ईयूडीआर) जैसे इनिशिएटिव और वन संरक्षण और निगरानी के लिए किए जा रहे अन्य प्रयासों में मदद करने के लिए बनाया गया है. मैप … biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
Palm Probability मॉडल 2025a
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
रबर के पेड़ के लिए संभावना का मॉडल 2025a
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2022 तक दुनिया भर में पेड़ों के कवर में कमी आने की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह डेटा 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे तैयार करने के लिए, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल 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 की कटाई की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह डेटा 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे तैयार करने के लिए, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल 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 2001-2024 v1.2
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2024 तक दुनिया भर में पेड़ों की कटाई की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह डेटा 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे तैयार करने के लिए, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल 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 -
WeatherNext Gen Forecasts
WeatherNext Gen, दुनिया भर के लिए मौसम के पूर्वानुमान का एक एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. इसे Google DeepMind के डिफ़्यूज़न-आधारित एनसेंबल वेदर मॉडल के ऑपरेशनल वर्शन ने तैयार किया है. एक्सपेरिमेंटल डेटासेट में रीयल-टाइम और पुराना डेटा शामिल होता है. रीयल-टाइम डेटा, ऐसा डेटा होता है जो किसी ऐसे समय से जुड़ा होता है जो … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature -
WeatherNext Graph Forecasts
WeatherNext Graph, दुनिया भर के मौसम के पूर्वानुमान का एक एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. इसे Google DeepMind के ग्राफ़िकल न्यूरल नेटवर्क वाले मौसम के मॉडल के ऑपरेशनल वर्शन से तैयार किया जाता है. एक्सपेरिमेंटल डेटासेट में रीयल-टाइम और पुराना डेटा शामिल होता है. रीयल-टाइम डेटा, ऐसा डेटा होता है जो किसी ऐसे समय से जुड़ा होता है जो … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature
