ঘোষণা :
15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য
অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
Concepts
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
এই API বিভিন্ন ধরণের ভূ-স্থানিক চিত্র ডেটাতে সহজ, অভিন্ন অ্যাক্সেস সরবরাহ করে। ভূ-স্থানিক দ্বারা আমরা বলতে চাচ্ছি যে ডেটা পৃথিবীর পৃষ্ঠের অবস্থানের সাথে সম্পর্কিত। ইমেজ ডেটা দ্বারা আমরা এমন ডেটা বোঝায় যা পিক্সেল মানগুলির একটি অভিন্ন গ্রিড হিসাবে গঠন করা হয়, অনেকটা একটি ঐতিহ্যবাহী ছবির মতো।
এই ধরনের ডেটার সবচেয়ে পরিচিত উদাহরণ হল স্যাটেলাইট ইমেজ, অনেকটা যেমন ব্যবহারকারীরা Google Maps এবং Earth-এ দেখতে অভ্যস্ত। যাইহোক, অন্যান্য অনেক ডেটাসেটের একই কাঠামো রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ গ্রিড করা আবহাওয়া এবং জলবায়ু ডেটাসেট, ভূখণ্ড এবং ভূমি কভার ডেটাসেট এবং জনসংখ্যার ঘনত্ব ডেটাসেটগুলি সহ।
প্রমাণীকরণ
আর্থ ইঞ্জিন API প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদনের জন্য OAuth 2.0 প্রোটোকল ব্যবহার করে। বিস্তৃত ভাষায় API কল ইস্যু করতে OAuth 2.0 ব্যবহার করার জন্য সুবিধাজনক লাইব্রেরি রয়েছে। আপনি যদি আগে Google API অ্যাক্সেস করতে OAuth 2.0 ব্যবহার না করে থাকেন, তাহলে আপনি Google API অ্যাক্সেস করতে OAuth 2.0 ব্যবহার করার ডকুমেন্টেশনের সাথে নিজেকে পরিচিত করতে চাইতে পারেন।
এই API আর্থ ইঞ্জিন OAuth 2.0 স্কোপ ব্যবহার করে https://www.googleapis.com/auth/earthengine.readonly । আপনি যদি নিজের পরিষেবা অ্যাকাউন্টের শংসাপত্রগুলি কনফিগার করেন তবে আপনাকে সেই সুযোগটি স্পষ্টভাবে অনুরোধ করতে হবে৷ আপনি যদি কম্পিউট ইঞ্জিন ভার্চুয়াল মেশিনের দৃষ্টান্তে উপলব্ধ ডিফল্ট অ্যাপ্লিকেশন শংসাপত্র ব্যবহার করেন, তাহলে সেই সুযোগের অনুরোধ করার জন্য আপনাকে আপনার VM দৃষ্টান্ত কনফিগার করতে হবে।
সম্পদ
আর্থ ইঞ্জিন ডেটা মডেলের কেন্দ্রস্থলে সম্পদের একটি ফাইল-সিস্টেম-এর মতো কাঠামো। তিনটি প্রাথমিক প্রকারের সম্পদ রয়েছে, নীচে আরও বিশদে বর্ণনা করা হয়েছে: ভূ-স্থানিক রাস্টার ডেটা নিজেই চিত্রগুলিতে সংরক্ষিত হয়, ছবিগুলিকে বড় সংগ্রহগুলিতে গোষ্ঠীভুক্ত করা যেতে পারে, এবং ছবি এবং সংগ্রহগুলি ফোল্ডারগুলির একটি অনুক্রমের মধ্যে আরও সংগঠিত হয়৷
উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত পথটি একটি নির্দিষ্ট ল্যান্ডস্যাট চিত্রকে বর্ণনা করে:
LANDSAT/LC8_L1T/LC81180562013193LGN00
এই উদাহরণে, LANDSAT হল একটি শীর্ষ-স্তরের ফোল্ডার যাতে সমস্ত Landsat ডেটা রয়েছে, LC8_L1T ক্যালিব্রেট করা এবং ভূখণ্ড-সংশোধন করা Landsat 8 চিত্রগুলির একটি নির্দিষ্ট সংগ্রহকে চিহ্নিত করে এবং LC81180562013193LGN00 সেই সংগ্রহের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট চিত্র সনাক্ত করে৷ সম্পদ পাথে ফরোয়ার্ড স্ল্যাশ দ্বারা পৃথক করা অক্ষর, সংখ্যা, আন্ডারস্কোর এবং হাইফেন থাকতে পারে।
প্রতিটি ছবিতে মেটাডেটা রয়েছে যা আগ্রহের ডেটা সনাক্ত করা সহজ করে তোলে। এই প্রতি-চিত্র মেটাডেটা বৈশিষ্ট্যগুলি সাধারণত অন্তর্ভুক্ত করে:
- ছবির পদচিহ্নের জ্যামিতি, যেমন একটি উপগ্রহ চিত্র বা ভূখণ্ড ডেটাসেটের স্থানিক ব্যাপ্তি।
- ছবির টাইমস্ট্যাম্প, যেমন স্যাটেলাইট ছবি অধিগ্রহণের সময়, বা জলবায়ু মডেল ডেটাসেটে দিন বা মাস।
- স্বেচ্ছাচারী কী/মান বৈশিষ্ট্য, যেমন ল্যান্ডস্যাট উপগ্রহ চিত্রের আনুমানিক ক্লাউড কভার শতাংশ।
পিক্সেল এবং ম্যাপ প্রজেকশন
আর্থ ইঞ্জিনে প্রতিটি ছবিতে এক বা একাধিক ব্যান্ড ডেটা থাকে। এগুলি একটি সাধারণ RGB স্যাটেলাইট চিত্রের লাল, সবুজ এবং নীল ব্যান্ডের সাথে মিলিত হতে পারে বা তারা আবহাওয়া ডেটাসেটে তাপমাত্রা এবং বৃষ্টিপাতের মতো সম্পূর্ণ ভিন্ন কিছুর সাথে মিলিত হতে পারে। প্রতিটি ব্যান্ডের পিক্সেলের একটি নির্দিষ্ট ডেটা টাইপ থাকে, যেমন uint8 বা float32 ।
একটি পিক্সেল গ্রিডে থাকা পিক্সেলগুলি একটি ম্যাপ প্রজেকশন হিসাবে পরিচিত একটি গাণিতিক ফাংশনের মাধ্যমে পৃথিবীর পৃষ্ঠের বিন্দুগুলির সাথে মিলে যায়। এই সম্পর্কের সাধারণত দুটি উপাদান থাকে। প্রথমে একটি স্থানাঙ্ক রেফারেন্স সিস্টেম (CRS) 2D স্থানাঙ্ককে সংজ্ঞায়িত করে যা পৃথিবীর বাঁকা পৃষ্ঠের বিন্দুগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে। বিভিন্ন স্থানাঙ্ক রেফারেন্স সিস্টেমের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা তাদের বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে বিভিন্ন ধরণের ডেটা ব্যবহার করার জন্য উপযুক্ত করে তোলে। কোঅর্ডিনেট রেফারেন্স সিস্টেমগুলি সাধারণত স্ট্যান্ডার্ড আইডেন্টিফায়ার কোড ব্যবহার করে চিহ্নিত করা হয়; সাধারণ উদাহরণ হল equirectangular , web Mercator , এবং UTM স্থানাঙ্ক।
পিক্সেল স্থানাঙ্কগুলি তখন সাধারণত একটি অ্যাফাইন ট্রান্সফর্মেশনের মাধ্যমে স্থানিক স্থানাঙ্ক রেফারেন্স সিস্টেমের সাথে সম্পর্কিত হয় যা পিক্সেল গ্রিডের শারীরিক স্কেল এবং উত্স নিয়ন্ত্রণ করে। আর্থ ইঞ্জিনে আমরা প্রতিটি ছবির জন্য ডেটার একটি পিরামিড সঞ্চয় করি: পিরামিডের বেস লেভেলে মূল ডেটা থাকে তার নেটিভ রেজোলিউশনে, এবং পিরামিডের উচ্চ স্তরে কম-রেজোলিউশন ওভারভিউ ডেটা সঞ্চয় করে। পিরামিডের এই স্তরগুলি affine রূপান্তর দ্বারা বর্ণনা করা হয় যার স্কেল দুটি ধারাবাহিক কারণের দ্বারা পৃথক হয়।
সংগ্রহ এবং ফোল্ডার
চিত্রগুলি প্রায়শই ডেটার বৃহৎ সংগ্রহে আসে, যেমন একটি নির্দিষ্ট উপগ্রহ দ্বারা অর্জিত সমস্ত চিত্রের সংগ্রহ বা সময়ের সাথে সাথে বৈশ্বিক তাপমাত্রার অনুমানের সংগ্রহ। আর্থ ইঞ্জিন মেটাডেটা সূচী তৈরি করে যা আপনাকে সংগ্রহে থাকা ছবিগুলিকে তাদের মেটাডেটার উপর ভিত্তি করে ফিল্টার করতে বা অনুসন্ধান করতে দেয়, যার মধ্যে অবস্থান এবং সময় অনুসারে ফিল্টার করা হয়। সাধারণত, একটি একক সংগ্রহের মধ্যে সমস্ত চিত্রের একই কাঠামো থাকে, যেমন একই ব্যান্ড এবং একই মেটাডেটা বৈশিষ্ট্য।
ছবি এবং সংগ্রহগুলি নিজেরাই ফোল্ডারগুলির একটি অনুক্রমের মধ্যে সংগঠিত হয়। একটি ফোল্ডার অনেকটা ঐতিহ্যগত ফাইল সিস্টেমের একটি সাধারণ ফোল্ডার বা ডিরেক্টরির মতো: এটি অন্যান্য সম্পদের জন্য একটি সাধারণ ধারক, যেমন ছবি, সংগ্রহ এবং অন্যান্য ফোল্ডারগুলির জন্য। সব ছবিই সংগ্রহে থাকে না: কিছু ডেটাসেট, যেমন একটি নির্দিষ্ট গ্লোবাল ভূখণ্ড মডেল, শুধুমাত্র একটি ছবি থাকতে পারে। যাই হোক না কেন, প্রতিটি সম্পদ স্বতন্ত্রভাবে একটি নির্দিষ্ট পথ দ্বারা চিহ্নিত করা হয় যা আর্থ ইঞ্জিন ডেটা ক্যাটালগে এর অবস্থান চিহ্নিত করে।
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eThis API provides access to a wide variety of geospatial image data, including satellite imagery and gridded datasets like weather, climate, terrain, and population density.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEarth Engine uses OAuth 2.0 for authentication, requiring the \u003ccode\u003ehttps://www.googleapis.com/auth/earthengine.readonly\u003c/code\u003e scope.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEarth Engine data is organized as assets, including images, collections, and folders, with images containing bands of pixels and metadata.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eImages in Earth Engine are georeferenced using map projections and coordinate reference systems for accurate location representation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCollections allow filtering and querying of images based on metadata, facilitating efficient data discovery and analysis.\u003c/p\u003e\n"]]],["This API offers access to geospatial image data, structured as pixel grids, through a filesystem-like asset system. Access requires OAuth 2.0 authentication with a specific scope. Data is organized into **images**, **collections**, and **folders**. Each image has metadata, including footprint geometry and timestamps. Images have bands of data with defined pixel data types, linked to Earth's surface via a map projection. Images can be filtered in collections using metadata. A pyramid of data is also available.\n"],null,["# Concepts\n\nThis API provides simple, uniform access to a wide variety geospatial image data. By *geospatial* we mean that the data is associated with locations on the Earth's surface. By *image data* we mean data that is structured as a uniform grid of pixel values, much like a traditional image.\n\nThe most familiar example of this type of data is satellite imagery, much like users are accustomed to seeing in Google Maps and Earth. However, many other datasets have the same structure, including for example gridded weather and climate datasets, terrain and land cover datasets, and population density datasets.\n\nAuthentication\n--------------\n\nThe Earth Engine API uses the **OAuth 2.0** protocol for authentication and authorization. There are convenient libraries for using OAuth 2.0 to issue API calls in a wide range of languages. If you have not used OAuth 2.0 to access Google APIs before, you may wish to familiarize yourself with the documentation on [Using OAuth 2.0 to Access Google APIs](https://developers.google.com/identity/protocols/OAuth2).\n\nThis API uses the Earth Engine OAuth 2.0 **scope** `https://www.googleapis.com/auth/earthengine.readonly`. If you are configuring service account credentials yourself then you will need to request that scope explicitly. If you are using the default application credentials available in Compute Engine virtual machine instances, you will need to configure your VM instance to request that scope.\n\nAssets\n------\n\nAt the heart of the Earth Engine data model is a filesystem-like structure of **assets** . There are three primary types of assets, described in more detail below: geospatial raster data itself is stored in **images** , images can be grouped into large **collections** , and images and collections are further organized in a hierarchy of **folders**.\n\nFor example, the following path describes a particular Landsat image: \n\n LANDSAT/LC8_L1T/LC81180562013193LGN00\n\nIn this example, `LANDSAT` is a top-level folder that contains all the Landsat data, `LC8_L1T` identifies a particular collection of calibrated and terrain-corrected Landsat 8 images, and `LC81180562013193LGN00` identifies a particular image within that collection. Asset paths may contain letters, numbers, underscores, and hyphens, separated by forward slashes.\n\nEach image has metadata that makes it easy to identify data of interest. These per-image metadata properties typically include:\n\n- The footprint geometry of the image, such as the spatial extent of a satellite image or terrain dataset.\n- The timestamp of the image, such as the satellite image acquisition time, or the day or month in a climate model dataset.\n- Arbitrary key/value properties, such as the estimated cloud cover percentage of a Landsat satellite image.\n\nPixels and Map Projections\n--------------------------\n\nIn Earth Engine each image consists of one or more **bands** of data. These might correspond to the red, green, and blue bands of an ordinary RGB satellite image, or they might correspond to something completely different, such as temperature and precipitation in a weather dataset. The **pixels** in each band have a particular data type, e.g. `uint8` or `float32`.\n\nPixels in a pixel grid correspond to points on the Earth's surface via a mathematical function known as a **map projection** . This relationship typically has two components. First a **coordinate reference system** (CRS) defines 2D coordinates that represent points on the curved surface of the Earth. Different coordinate reference systems have different properties that make them appropriate to use with different types of data in different applications. Coordinate reference systems are typically identified using [standard identifier codes](http://epsg.io/); common examples are [equirectangular](https://en.wikipedia.org/wiki/Equirectangular_projection), [web Mercator](https://en.wikipedia.org/wiki/Web_Mercator), and [UTM](https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_Transverse_Mercator_coordinate_system) coordinates.\n\nPixel coordinates are then typically related to the spatial coordinate reference system via an **affine transformation** that controls the physical scale and origin of the pixel grid. In Earth Engine we store a **pyramid** of data for each image: the base level of the pyramid contains the original data in its native resolution, and higher levels of the pyramid store reduced-resolution overview data. These levels of the pyramid are described by affine transformations whose scales differ by successive factors of two.\n\nCollections and Folders\n-----------------------\n\nImages often come in large **collections** of data, such as a collection of all images acquired by a particular satellite, or a collection of global temperature estimates over time. Earth Engine builds metadata indexes that allow you to **filter** or **query** the images in collections based on their metadata, including filtering by location and time. Typically, all images within a single collection have the same structure, i.e. the same bands and the same metadata properties.\n\nImages and collections are themselves organized into a hierarchy of **folders**. A folder is much like an ordinary folder or directory in a traditional filesystem: it is a simple container for other assets, i.e. for images, collections, and other folders. Not all images are contained in collections: some datasets, such as a particular global terrain model, may consist of only a single image. Regardless, every asset is uniquely identified by a particular path that identifies its location in the Earth Engine data catalog."]]
