- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 2017-01-01T00:00:00Z–2018-01-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- কে এন টুসি ইউনিভার্সিটি অফ টেকনোলজি লিডার ল্যাব
- ট্যাগ
- ইরান
বিবরণ
গুগল আর্থ ইঞ্জিন ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের মধ্যে সেন্টিনেল চিত্র প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে ইরান-ব্যাপী ভূমি আচ্ছাদন মানচিত্র তৈরি করা হয়েছিল। এই উদ্দেশ্যে, ২০১৭ সালের জন্য একটি একক মোজাইক ডেটাসেট তৈরি করতে ২,৫০০ টিরও বেশি সেন্টিনেল-১ এবং ১১,০০০ টিরও বেশি সেন্টিনেল-২ চিত্র প্রক্রিয়াকরণ করা হয়েছিল। এরপর, ইরান-ব্যাপী ভূমি আচ্ছাদন মানচিত্র তৈরি করার জন্য ১৩টি শ্রেণীর জন্য বিপুল সংখ্যক রেফারেন্স নমুনা দ্বারা একটি বস্তু-ভিত্তিক র্যান্ডম ফরেস্ট শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতি প্রশিক্ষিত করা হয়েছিল।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
| নাম | পিক্সেল আকার | বিবরণ |
|---|---|---|
classification | ১০ মিটার | শ্রেণীবিভাগ |
শ্রেণীবিভাগ শ্রেণী সারণী
| মূল্য | রঙ | বিবরণ |
|---|---|---|
| ১ | #০০০০০০ | শহুরে |
| ২ | #006এফ | জল |
| ৩ | #৪১এ৬৬১ | জলাভূমি |
| ৪ | #ff7f7f | কালুত (ইয়ার্ডাং) |
| ৫ | #মৌমাছি৮এফ | মার্শল্যান্ড |
| ৬ | #ff00c5 এর বিবরণ | লবণাক্ত জমি |
| ৭ | #ff0000 | কাদামাটি |
| ৮ | #00734c সম্পর্কে | বন। |
| ৯ | #৭৩২৬০০ | আউটক্রপ |
| ১০ | #ফাফা০০ | অনাবৃত সমভূমি |
| ১১ | #d3ffbe সম্পর্কে | বালি |
| ১২ | #৪৪৬৫৮৯ | কৃষিজমি |
| ১৩ | #সিসিসিসিসিসি | রেঞ্জ ল্যান্ড |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
আরসালান ঘোরবানিয়ান, মোহাম্মদ কাকুই, মেইসাম আমানি, সাহেল মাহদাভি, আলী মোহাম্মদজাদেহ, মাহদি হাসানলু রচিত "ইরান ল্যান্ড কভার ম্যাপ v1 13-ক্লাস (2017)" এই কাজটি ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন 4.0 আন্তর্জাতিক লাইসেন্স (CC BY 4.0) এর অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত।
উদ্ধৃতি
ঘোরবানিয়ান, এ., কাকুই, এম., আমানি, এম., মাহদাভি, এস., মোহাম্মদজাদেহ, এ., এবং হাসানলু, এম. (২০২০)। গুগল আর্থ ইঞ্জিনের মধ্যে সেন্টিনেল চিত্র ব্যবহার করে ইরানের উন্নত ভূমি আচ্ছাদন মানচিত্র এবং স্থানান্তরিত প্রশিক্ষণ নমুনা ব্যবহার করে ভূমি আচ্ছাদন শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি অভিনব স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহ। আইএসপিআরএস জার্নাল অফ ফটোগ্রামমেট্রি অ্যান্ড রিমোট সেন্সিং, ১৬৭, ২৭৬-২৮৮। doi:১০.১০১৬/j.isprsjprs.২০২০.০৭.০১৩
আর্থ ইঞ্জিনের সাহায্যে ঘুরে দেখুন
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');