
- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 2010-01-01T00:00:00Z-2010-01-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- ৩০ মিলিয়ন প্রকল্পে বিশ্বব্যাপী খাদ্য নিরাপত্তা-সহায়তা বিশ্লেষণ তথ্য (GFSAD30)
- ট্যাগ
- gfsad
বিবরণ
GFSAD হল NASA-অর্থায়িত একটি প্রকল্প যা উচ্চ-রেজোলিউশনের বিশ্বব্যাপী ফসলি জমির তথ্য এবং তাদের জল ব্যবহারের তথ্য প্রদান করে যা একবিংশ শতাব্দীতে বিশ্বব্যাপী খাদ্য নিরাপত্তায় অবদান রাখে। GFSAD পণ্যগুলি মাল্টি-সেন্সর রিমোট সেন্সিং ডেটা (যেমন, ল্যান্ডস্যাট, MODIS, AVHRR), সেকেন্ডারি ডেটা এবং ফিল্ড-প্লট ডেটার মাধ্যমে প্রাপ্ত এবং ফসলি জমির গতিশীলতা নথিভুক্ত করার লক্ষ্যে কাজ করে।
নামমাত্র ১ কিলোমিটার স্কেলে, V0.1 চারটি প্রধান গবেষণা থেকে প্রাপ্ত পাঁচ-শ্রেণীর বৈশ্বিক ফসলি জমির বিস্তৃতি মানচিত্রের স্থানিক বন্টন প্রদান করে: থেনকাবেল এট আল। (২০০৯এ, ২০১১), পিটম্যান এট আল। (২০১০), ইউ এট আল। (২০১৩), এবং ফ্রিডল এট আল। (২০১০)। V1.0 হল একটি ৫-শ্রেণীর পণ্য যা বিশ্বব্যাপী ফসলি জমির বিস্তৃতি এবং সেচপ্রাপ্ত বনাম বৃষ্টিনির্ভর ফসলের তথ্য প্রদান করে। কোনও ফসলের ধরণ বা ফসলের ধরণের আধিপত্যের তথ্য নেই। টাইম-সিরিজ রিমোট সেন্সিং ডেটা ব্যবহার করে প্রতিটি পিক্সেলের জন্য ফসলের তীব্রতা (একক, দ্বিগুণ, তিনগুণ এবং অবিচ্ছিন্ন ফসল) পাওয়া যেতে পারে। GFSAD1000 নামমাত্র ২০১০ পণ্যটি ২০০৭ থেকে ২০১২ সালের ডেটা ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল।
ব্যান্ড
পিক্সেল আকার
১০০০ মিটার
ব্যান্ড
| নাম | ন্যূনতম | সর্বোচ্চ | পিক্সেল আকার | বিবরণ |
|---|---|---|---|---|
landcover | 0 | ৯ | মিটার | ক্রপ মাস্ক ক্লাসের বর্ণনা |
ল্যান্ডকভার ক্লাস টেবিল
| মূল্য | রঙ | বিবরণ |
|---|---|---|
| 0 | কালো | অ-ফসলী জমি |
| ১ | কমলা | ফসলি জমি: সেচ প্রধান |
| ২ | বাদামী | ফসলি জমি: সেচ ক্ষুদ্রাকার |
| ৩ | গাঢ় সবুজ | ফসলি জমি: বৃষ্টিনির্ভর |
| ৪ | সবুজ | ফসলি জমি: বৃষ্টিনির্ভর, ছোটখাটো টুকরো |
| ৫ | হলুদ | ফসলি জমি: বৃষ্টিনির্ভর, খুব ছোট ছোট টুকরো |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
মার্কিন ভূতাত্ত্বিক জরিপ (USGS) এর বেশিরভাগ তথ্য পাবলিক ডোমেইনে থাকে এবং কোনও বাধা ছাড়াই ব্যবহার করা যেতে পারে। তথ্যের উৎস হিসেবে USGS কে স্বীকৃতি বা ক্রেডিট দেওয়ার বিষয়ে অতিরিক্ত তথ্য উপলব্ধ।
উদ্ধৃতি
আর্থ ইঞ্জিনের সাহায্যে ঘুরে দেখুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
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');