GFSAD1000: Cropland Extent 1km Multi-Study Crop Mask, Global Food-Support Analysis Data

डेटासेट की उपलब्धता

2010-01-01T00:00:00Z–2010-01-01T00:00:00Z

डेटासेट प्रोड्यूसर

Global Food Security-support Analysis Data at 30m Project (GFSAD30)

Earth Engine का स्निपेट

ee.Image("USGS/GFSAD1000_V1")

टैग

agriculture crop landcover usgs

gfsad

ब्यौरा

GFSAD, NASA से फ़ंड किया गया एक प्रोजेक्ट है. इसका मकसद, दुनिया भर के फ़सली खेतों का ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाला डेटा और पानी के इस्तेमाल से जुड़ा डेटा उपलब्ध कराना है. इससे 21वीं सदी में दुनिया भर में खाद्य सुरक्षा को बढ़ावा मिलेगा. GFSAD प्रॉडक्ट, मल्टी-सेंसर रिमोट सेंसिंग डेटा (जैसे, Landsat, MODIS, AVHRR), सेकंडरी डेटा, और फ़ील्ड-प्लॉट डेटा से लिए जाते हैं. इनका मकसद, फ़सल वाली ज़मीन की गतिविधियों को रिकॉर्ड करना है.

V0.1, 1 कि॰मी॰ के सामान्य स्केल पर, पांच क्लास वाले ग्लोबल फ़सल क्षेत्र के मैप का स्पेशल डिस्ट्रिब्यूशन दिखाता है. यह मैप, चार मुख्य स्टडी से मिला है: थेंकाबेल वगैरह (2009a, 2011), पिटमैन वगैरह (2010), यू वगैरह (2013), और फ़्रीडल वगैरह (2010). V1.0, पांच क्लास वाला प्रॉडक्ट है. यह दुनिया भर में फ़सल उगाने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली ज़मीन के बारे में जानकारी देता है. साथ ही, सिंचाई वाली और बारिश पर निर्भर फ़सलों के बारे में भी जानकारी देता है. इसमें फ़सल के टाइप या फ़सल के टाइप के बारे में कोई जानकारी नहीं है. टाइम-सीरीज़ रिमोट सेंसिंग डेटा का इस्तेमाल करके, हर पिक्सल के लिए क्रॉपिंग की इंटेंसिटी (सिंगल, डबल, ट्रिपल, और लगातार क्रॉप) का पता लगाया जा सकता है. GFSAD1000 का 2010 का प्रॉडक्ट, 2007 से 2012 तक के डेटा से बनाया गया था.

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: 1,000 मीटर (सभी बैंड)

नाम	कम से कम	ज़्यादा से ज़्यादा	पिक्सल का साइज़	ब्यौरा
landcover	0	9	1,000 मीटर	क्रॉप मास्क क्लास की जानकारी

landcover Class Table

मान	रंग	ब्यौरा
0	ब्लैक	गैर-फ़सली ज़मीन
1	नारंगी	फ़सल वाले खेत: सिंचाई की सुविधा उपलब्ध है
2	ब्राउन	फ़सल वाले खेत: सिंचाई की सुविधा कम है
3	गहरा सीग्रीन	फ़सल वाले खेत: बारिश पर निर्भर
4	हरा	फ़सल वाली ज़मीन: बारिश पर निर्भर, छोटे-छोटे हिस्से
5	येलो	फ़सल वाली ज़मीन: बारिश पर निर्भर, बहुत छोटे हिस्से

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

यूएस जियोलॉजिकल सर्वे (यूएसजीएस) की ज़्यादातर जानकारी, सार्वजनिक डोमेन में मौजूद होती है. इसका इस्तेमाल बिना किसी पाबंदी के किया जा सकता है. USGS को जानकारी के स्रोत के तौर पर स्वीकार करने या क्रेडिट देने के बारे में ज़्यादा जानकारी उपलब्ध है.

उद्धरण

उद्धरण:

• तेलुगुंटला, पी॰, थेनकाबैल, पी॰एस॰, ज़िओंग, जे., गुम्मा, एम॰के॰, गिरी, सी., माइलेसी, सी., ओज़डोगन, एम., कॉन्गलटन, आर., टिल्टन, जे., सैंकी, टी॰आर॰, मैसी, आर., फाल्के, ए॰, और यादव, के॰ 2014. Global Cropland Area Database (GCAD) derived from Remote Sensing in Support of Food Security in the Twenty-first Century: Current Achievements and Future Possibilities. सातवां चैप्टर, दूसरा वॉल्यूम. Land Resources: Monitoring, Modelling, and Mapping, Remote Sensing Handbook edited by Prasad S. थेंकाबाइल. In Press.

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

अहम जानकारी: Earth Engine, पेटाबाइट-स्केल के जियोस्पेशल डेटासेट के वैज्ञानिक विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक प्लैटफ़ॉर्म है. इसका इस्तेमाल, सार्वजनिक तौर पर फ़ायदा पहुंचाने के साथ-साथ कारोबार और सरकारी उपयोगकर्ताओं के लिए भी किया जाता है. Earth Engine का इस्तेमाल रिसर्च, शिक्षा, और गैर-लाभकारी कामों के लिए बिना किसी शुल्क के किया जा सकता है. इसका इस्तेमाल शुरू करने के लिए, कृपया Earth Engine पर रजिस्टर करें और ऐक्सेस पाएं.

कोड एडिटर (JavaScript)

var dataset = ee.Image('USGS/GFSAD1000_V1');
var cropMask = dataset.select('landcover');
var cropMaskVis = {
  min: 0.0,
  max: 5.0,
  palette: ['black', 'orange', 'brown', '02a50f', 'green', 'yellow'],
};
Map.setCenter(-17.22, 13.72, 2);
Map.addLayer(cropMask, cropMaskVis, 'Crop Mask');

Python सेटअप करना

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.Image('USGS/GFSAD1000_V1')

crop_mask = dataset.select('landcover')

crop_mask_vis = {
    'min': 0.0,
    'max': 5.0,
    'palette': ['black', 'orange', 'brown', '02a50f', 'green', 'yellow'],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(-17.22, 13.72, 2)
m.add_layer(crop_mask, crop_mask_vis, 'Crop Mask')
m

कोड एडिटर में खोलें

GFSAD1000: फ़सल के लिए उपलब्ध ज़मीन का डेटा, 1 कि॰मी॰, मल्टी-स्टडी क्रॉप मास्क, ग्लोबल फ़ूड-सपोर्ट एनालिसिस डेटा

जीएफ़एसएडी, नासा से फ़ंड किया गया एक प्रोजेक्ट है. इसका मकसद, दुनिया भर में फ़सलों के लिए इस्तेमाल की जाने वाली ज़मीन और पानी के इस्तेमाल से जुड़ा ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाला डेटा उपलब्ध कराना है. इससे 21वीं सदी में दुनिया भर में खाद्य सुरक्षा को बढ़ावा मिलता है. GFSAD प्रॉडक्ट, मल्टी-सेंसर रिमोट सेंसिंग डेटा (जैसे, Landsat, MODIS, AVHRR), सेकंडरी डेटा, और फ़ील्ड-प्लॉट डेटा से मिलते हैं. इनका मकसद, फ़सल वाली ज़मीन का दस्तावेज़ बनाना है …

USGS/GFSAD1000_V1, agriculture,crop,landcover,usgs

2010-01-01T00:00:00Z/2010-01-01T00:00:00Z

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Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets