- डेटासेट की उपलब्धता
- 2017-01-01T00:00:00Z–2018-01-01T00:00:00Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- के॰ एन॰ Toosi University of Technology LiDAR Lab Google Earth Engine
- टैग
ब्यौरा
ईरान के पूरे इलाके का लैंड कवर मैप, Google Earth Engine Cloud प्लैटफ़ॉर्म पर Sentinel की इमेज को प्रोसेस करके बनाया गया था. इसके लिए, 2017 के लिए एक मोज़ेक डेटासेट तैयार करने के लिए, 2,500 से ज़्यादा Sentinel-1 और 11,000 से ज़्यादा Sentinel-2 इमेज प्रोसेस की गईं. इसके बाद, ऑब्जेक्ट पर आधारित रैंडम फ़ॉरेस्ट क्लासिफ़िकेशन के तरीके को 13 क्लास के लिए बड़ी संख्या में रेफ़रंस सैंपल से ट्रेनिंग दी गई, ताकि पूरे ईरान का लैंड कवर मैप जनरेट किया जा सके.
बैंड
बैंड
| नाम | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|
classification |
10 मीटर | कैटगरी |
कैटगरी के हिसाब से क्लास टेबल
| मान | रंग | ब्यौरा |
|---|---|---|
| 1 | #000000 | शहरी इलाका |
| 2 | #006eff | पानी |
| 3 | #41a661 | नम ज़मीन |
| 4 | #ff7f7f | कालुत (यार्डैंग) |
| 5 | #bee8ff | दलदल |
| 6 | #ff00c5 | सॉल्टी लैंड |
| 7 | #ff0000 | क्ले |
| 8 | #00734c | जंगल |
| 9 | #732600 | आउटक्रॉप |
| 10 | #ffaa00 | पानी इकट्ठा होने वाली जगह में मौजूद ज़मीन |
| 11 | #d3ffbe | रेत |
| 12 | #446589 | खेत |
| 13 | #cccccc | रेंज लैंड |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
Arsalan Ghorbanian, Mohammad Kakooei, Meisam Amani, Sahel Mahdavi, Ali Mohammadzadeh, Mahdi Hasanlou ने "Iran Land Cover Map v1 13-class (2017)" बनाया है. इसे Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) के तहत लाइसेंस दिया गया है
उद्धरण
अमीना गोरबैनियन, काकूई, एम॰, अमानी, एम॰, एस॰ महदवी, मोहम्मदज़ादेह, ए., & Hasanlou, M. (2020). Google Earth Engine में Sentinel की इमेज का इस्तेमाल करके, ईरान के लैंड कवर का बेहतर मैप बनाया गया है. साथ ही, माइग्रेट किए गए ट्रेनिंग सैंपल का इस्तेमाल करके, लैंड कवर के क्लासिफ़िकेशन के लिए एक नया ऑटोमैटिक वर्कफ़्लो बनाया गया है. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 167, 276-288. doi:10.1016/j.isprsjprs.2020.07.013
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (JavaScript)
var dataset = ee.Image('KNTU/LiDARLab/IranLandCover/V1'); var visualization = { bands: ['classification'] }; Map.setCenter(54.0, 33.0, 5); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Classification');