- ডেটাসেট উপলব্ধতা
- 2017-01-01T00:00:00Z–2018-01-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রদানকারী
- কে এন টুসি ইউনিভার্সিটি অফ টেকনোলজি লিডার ল্যাব
- ট্যাগ
- ইরান
বর্ণনা
গুগল আর্থ ইঞ্জিন ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের মধ্যে সেন্টিনেল চিত্র প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে ইরান-ব্যাপী ল্যান্ড কভার মানচিত্র তৈরি করা হয়েছে। এই উদ্দেশ্যে, 2017 সালের জন্য একটি একক মোজাইক ডেটাসেট তৈরি করতে 2,500টিরও বেশি সেন্টিনেল-1 এবং 11,000টিরও বেশি সেন্টিনেল-2 চিত্র প্রক্রিয়া করা হয়েছিল। তারপরে, ইরান-ব্যাপী ল্যান্ড কভার ম্যাপ তৈরি করতে 13টি শ্রেণীর জন্য একটি বস্তু-ভিত্তিক র্যান্ডম ফরেস্ট শ্রেণীবিভাগের একটি বড় সংখ্যক রেফারেন্স নমুনা দ্বারা প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
| নাম | পিক্সেল সাইজ | বর্ণনা |
|---|---|---|
classification | 10 মিটার | শ্রেণীবিভাগ |
শ্রেণিবিন্যাস ক্লাস টেবিল
| মান | রঙ | বর্ণনা |
|---|---|---|
| 1 | #000000 | শহুরে |
| 2 | #006eff | জল |
| 3 | #41a661 | জলাভূমি |
| 4 | #ff7f7f | কালুট (ইয়ার্ডং) |
| 5 | #bee8ff | জলাভূমি |
| 6 | #ff00c5 | লবণাক্ত জমি |
| 7 | #ff0000 | কাদামাটি |
| 8 | #00734c | বন |
| 9 | #732600 | আউটক্রপ |
| 10 | #ffaa00 | অনাবৃত সমতল |
| 11 | #d3ffbe | বালি |
| 12 | #446589 | কৃষি জমি |
| 13 | #cccccc | রেঞ্জ ল্যান্ড |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
আরসালান ঘোরবানিয়ান, মোহাম্মদ কাকুয়েই, মেইসাম আমানি, সাহেল মাহদাভি, আলী মোহাম্মদজাদেহ, মাহদি হাসানলু-এর "ইরান ল্যান্ড কভার ম্যাপ v1 13-শ্রেণির (2017)" এই কাজটি ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন 4.0 ইন্টারন্যাশনাল লাইসেন্স (CC BY 4.0) এর অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত।
উদ্ধৃতি
ঘোরবানিয়ান, এ., কাকুই, এম., আমানি, এম., মাহদাভি, এস., মোহাম্মদজাদেহ, এ., এবং হাসানলু, এম. (2020)। গুগল আর্থ ইঞ্জিনের মধ্যে সেন্টিনেল চিত্র ব্যবহার করে ইরানের উন্নত ভূমি কভার মানচিত্র এবং স্থানান্তরিত প্রশিক্ষণের নমুনা ব্যবহার করে ভূমি কভার শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি অভিনব স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহ। ISPRS জার্নাল অফ ফটোগ্রামমেট্রি এবং রিমোট সেন্সিং, 167, 276-288। doi:10.1016/j.isprsjprs.2020.07.013
আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var dataset = ee.Image('KNTU/LiDARLab/IranLandCover/V1'); var visualization = { bands: ['classification'] }; Map.setCenter(54.0, 33.0, 5); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Classification');