ESA WorldCover 10m v100

ESA/WorldCover/v100
डेटासेट की उपलब्धता
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
डेटासेट प्रोड्यूसर
Earth Engine स्निपेट
ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100")
टैग
esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived

ब्यौरा

यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) का WorldCover 10 m 2020 प्रॉडक्ट, Sentinel-1 और Sentinel-2 के डेटा के आधार पर, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर साल 2020 के लिए ग्लोबल लैंड कवर मैप उपलब्ध कराता है. WorldCover प्रॉडक्ट में, ज़मीन के टाइप की 11 क्लास शामिल हैं. इसे ESA WorldCover प्रोजेक्ट के फ़्रेमवर्क में जनरेट किया गया है. यह यूरोपियन स्पेस एजेंसी के पांचवें Earth Observation Envelope Programme (EOEP-5) का हिस्सा है.

यह भी देखें:

बैंड

पिक्सल का साइज़
10 मीटर

बैंड

नाम पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
Map मीटर

लैंडकवर क्लास

मैप क्लास टेबल

मान रंग ब्यौरा
10 #006400

पेड़ों से ढकी जगह

20 #ffbb22

Shrubland

30 #ffff4c

घास का मैदान

40 #f096ff

फ़सल वाली ज़मीन

50 #fa0000

बना हुआ

60 #b4b4b4

कम पेड़-पौधे

70 #f0f0f0

बर्फ़ और बर्फ़बारी

80 #0064c8

पानी के स्थायी स्रोत

90 #0096a0

जड़ी-बूटी वाली नम ज़मीन

95 #00cf75

मैंग्रोव

100 #fae6a0

काई और लाइकेन

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

CC-BY-4.0

उद्धरण

साइटेशन:
  • ज़ानगा, डी., वान डे करचोव, आर॰, De Keersmaecker, W., सूरीजंस, एन., ब्रॉकमैन, सी., क्वास्ट, आर॰, वेवर्स, जे., ग्रोसु, ए., पच्चिनी, ए., वर्ग्नो, एस., कार्टस, ओ., सैंट्रो, एम., फ्रिट्ज़, एस॰, जॉर्जियावा, आई., लेसिव, एम॰, कार्टर, एस., हेरोल्ड, एम॰, ली, लिनलिन, त्सेन्दबाज़ार, एन॰ई॰, रामोइनो, एफ., ओरिओल अरिनो, 2021. ESA WorldCover 10 m 2020 v100. (doi:10.5281/zenodo.5571936)

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first();

var visualization = {
  bands: ['Map'],
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Landcover');

Python का सेटअप

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first()

visualization = {
    'bands': ['Map'],
}

m = geemap.Map()
m.center_object(dataset)
m.add_layer(dataset, visualization, 'Landcover')
m
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