এই ডেটাসেটটি একটি পাবলিশার ক্যাটালগের অংশ এবং এটি গুগল আর্থ ইঞ্জিন দ্বারা পরিচালিত নয়। কোনো ত্রুটির জন্য ল্যান্ড অ্যান্ড কার্বন ল্যাবের সাথে যোগাযোগ করুন অথবা গ্লোবাল প্যাসচার ওয়াচ ক্যাটালগ থেকে আরও ডেটাসেট দেখুন । পাবলিশার ডেটাসেট সম্পর্কে আরও জানুন ।
- ক্যাটালগ মালিক
- গ্লোবাল প্যাসচার ওয়াচ
- ডেটাসেটের প্রাপ্যতা
- 2000-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- ভূমি ও কার্বন ল্যাব গ্লোবাল প্যাসচার ওয়াচ
- যোগাযোগ করুন
- ভূমি ও কার্বন ল্যাব
- ক্যাডেন্স
- ১ বছর
- ট্যাগ
বর্ণনা
এই ডেটাসেটটি ২০০০ সাল থেকে ৩০-মিটার স্থানিক রেজোলিউশনে বিশ্বব্যাপী উদ্ভিদের গড় উচ্চতা প্রদান করে। ল্যান্ড অ্যান্ড কার্বন ল্যাবের গ্লোবাল প্যাসচার ওয়াচ উদ্যোগ দ্বারা উৎপাদিত, এই ডেটাসেটটি ২০০০ সাল থেকে বিশ্বব্যাপী ৩০-মিটার স্থানিক রেজোলিউশনে উদ্ভিদের গড় উচ্চতার মান (৫০তম পার্সেন্টাইল) প্রদান করে। ডেটাসেটটি ICESat-2 ATL08 উদ্ভিদের গড় উচ্চতার তথ্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং এটি মেশিন লার্নিং (এনসেম্বল গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড ট্রিজ) এর মাধ্যমে মডেল করা হয়েছে। এর জন্য প্রতি দুই মাস অন্তর সংগৃহীত GLAD ল্যান্ডস্যাট ARD (কালেকশন-২) (দেখুন Consoli et al., 2024 ) এবং ভূখণ্ডের উচ্চতা ( GEDTM30 ), জ্যামিতিক গড় তাপমাত্রা , এবং MODIS দীর্ঘমেয়াদী তাপমাত্রা ও জলীয় বাষ্প সহ অতিরিক্ত কোভ্যারিয়েটসমূহের সাথে একত্রিত করা হয়েছে।
মূলত উন্মুক্ত বাস্তুতন্ত্র (তৃণভূমি, উন্মুক্ত গুল্মভূমি, সাভানা, তুন্দ্রা) পর্যবেক্ষণে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হলেও, এই ডেটাসেটটি সমস্ত স্থলজ বাস্তুতন্ত্রের সম্পূর্ণ কভারেজ প্রদান করে। সুতরাং, বন বাস্তুতন্ত্রের মধ্যম উচ্চতার মানকে ক্যানোপির শীর্ষ হিসেবে ব্যাখ্যা করা উচিত নয়। অন্যান্য বিদ্যমান ক্যানোপি উচ্চতা পণ্যের সাথে তুলনা করার জন্য GPW Height Comparison Toolkit (GPW-HCT) অ্যাপটি ব্যবহার করুন।
৯০% পূর্বাভাস ব্যবধানের মানগুলির (৫ম ও ৯৫তম পার্সেন্টাইল) আনুমানিক মান ওপেনল্যান্ডম্যাপ স্ট্যাক (OpenLandMap STAC )-এ পাওয়া যায়।
GEE অ্যাপ ব্যবহার করে তাৎক্ষণিকভাবে প্রতি-পিক্সেল প্রবণতা বিশ্লেষণ গণনা করা হয়।
সীমাবদ্ধতা:
উদ্ভিদের ভিন্নতা : তৃণলতা-প্রধান ভূদৃশ্যে গুল্ম ও বৃক্ষের উপস্থিতির কারণে মধ্যমা উচ্চতা সংবেদনশীল হয়ে ওঠে। যেসব ব্যবহারকারী তৃণলতার জৈবভর নিয়ে কাজ করেন, তাদের সাব-পিক্সেল মিশ্রণ মোকাবেলার জন্য ভগ্নাংশীয় আচ্ছাদন মানচিত্র ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করা উচিত। কাষ্ঠল আচ্ছাদনকে আরও ভালোভাবে পৃথক করার জন্য ভবিষ্যৎ সংস্করণগুলোতে ICESat-2-এর উল্লম্ব কাঠামোর তথ্য অন্তর্ভুক্ত করা হতে পারে।
উপ-বার্ষিক এবং ঋতুভিত্তিক বিন্যাস : তৃণভূমি বাস্তুতন্ত্রে সাধারণ ঋতুভিত্তিক উচ্চতার পরিবর্তনগুলো মানচিত্রায়নের জন্য বর্তমান ICESat-2 ডেটার ঘনত্ব অপর্যাপ্ত। আরও ঘন ঘন চিত্র ধারণ করার জন্য বর্ধিত লাইডার অধিগ্রহণ অথবা চলমান পরিমাপ থেকে আরও নিবিড় নমুনা সংগ্রহ প্রয়োজন, যা পশুচারণ, অগ্নিকাণ্ড এবং ফসল কাটার মতো আন্তঃবার্ষিক পরিবর্তন ও বিঘ্নগুলোর পর্যবেক্ষণ উন্নত করবে।
ডেটার সীমাবদ্ধতা এবং অনিশ্চয়তা : সিগন্যাল নয়েজ কমানোর জন্য প্রশিক্ষণ ডেটাকে শক্তিশালী রশ্মি এবং রাতের পরিমাপের মধ্যে সীমাবদ্ধ রাখা হয়েছিল এবং অতিরিক্ত ফিল্টার প্রয়োগ করা হয়েছিল, কিন্তু এটি ICESat-2 মিশনের ডেটার অনিশ্চয়তার সমস্ত উৎসকে সম্পূর্ণরূপে বিবেচনা করে না। উপরন্তু, মেঘের আচ্ছাদন এবং ধোঁয়া সিগন্যাল প্রবেশে বাধা দেয়, যা কিছু অঞ্চলে অনিশ্চয়তা বাড়িয়ে তোলে। বিশেষ করে ২০১৯ সালের জন্য, মডেলটি সাম্প্রতিক বছরগুলোর তুলনায় কিছুটা দুর্বল পারফরম্যান্স দেখিয়েছে, যা ICESat-2 মিশনের শুরুতে ডেটার প্রাপ্যতা এবং গুণমানের পার্থক্যের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে।
অত্যন্ত খাটো গাছপালা শনাক্ত করতে অসুবিধা : ICESat-2 সহ লাইডার সেন্সরগুলো খুব নিচু গাছপালার আচ্ছাদন সঠিকভাবে পরিমাপ করতে পারে না, বিশেষ করে যখন গাছপালার আচ্ছাদন পাতলা হয় বা ভূমি আংশিকভাবে আড়াল থাকে। প্রশিক্ষণ ডেটা ভূপৃষ্ঠ থেকে ৫০ সেন্টিমিটারের কম উচ্চতার গাছপালা শনাক্ত করতে পারে না, যার ফলে জলাভূমির লবণাক্ত জলাশয়ের মতো সবচেয়ে খাটো বা পাতলা ভূমি আচ্ছাদনের ক্ষেত্রে উচ্চতা বেশি অনুমান করা হতে পারে।
সর্বোচ্চ উচ্চতার অবমূল্যায়ন : প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেলটি গড়ের দিকে একটি প্রবণতা প্রদর্শন করেছে, যার ফলে পূর্বাভাস ব্যবধিগুলো অতিরিক্ত সংকীর্ণ এবং আশাবাদী হয়ে উঠেছে। সর্বোচ্চ প্রান্তগুলোতে উদ্ভিদের উচ্চতা অবমূল্যায়নের কারণে, খুব উঁচু বনভূমিযুক্ত অঞ্চলে পরম মান ব্যাখ্যা করার সময় সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত, তবে আপেক্ষিক বিন্যাস এবং প্রবণতাগুলো এখনও তথ্যপূর্ণ।
সীমিত স্বাধীন যাচাইকরণ : যদিও আইসিইস্যাট-২ ডেটার (পরীক্ষামূলক সেট) বিপরীতে এটি যাচাই করা হয়েছে, আঞ্চলিক পর্যায়ে ডেটাসেটের গুণমান সম্পূর্ণরূপে মূল্যায়ন করার জন্য আকাশযান বা ড্রোন লাইডার ব্যবহার করে আরও ব্যাপক যাচাইকরণ প্রয়োজন হবে।
আরও তথ্যের জন্য Hunter et. al, 2025 , Zenodo এবং Global Pasture Watch GitHub সাইট দেখুন।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ৩০ মিটার (সকল ব্যান্ড)
| নাম | ইউনিট | মিনিট | ম্যাক্স | স্কেল | পিক্সেল আকার | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|---|---|
height | এম | ০ | ১০ | ০.১ | ৩০ মিটার | উদ্ভিদের গড় উচ্চতা |
ছবির বৈশিষ্ট্য
ছবির বৈশিষ্ট্য
| নাম | প্রকার | বর্ণনা |
|---|---|---|
| সংস্করণ | INT | পণ্যের সংস্করণ |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
উদ্ধৃতি
পেরেন্তে, এল., হান্টার, এম., হো, ওয়াই., বোনানেলা, সি. এবং অন্যান্য। (২০২৫)। গ্লোবাল প্যাসচার ওয়াচ - ৩০-মিটার স্থানিক রেজোলিউশনে বার্ষিক খাটো উদ্ভিদের উচ্চতার মানচিত্র (২০০০—২০২২) (সংস্করণ ভি১) [ডেটা সেট]। জেনোডো। doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.15198654
হান্টার, এমও, পেরেন্তে, এল., হো, ওয়াইএফ. এবং অন্যান্য। (২০২৫) আইসিইস্যাট-২ ডেটা এবং মেশিন লার্নিং-এর উপর ভিত্তি করে বৈশ্বিক ৩০-মিটার বার্ষিক মধ্যম উদ্ভিদের উচ্চতার মানচিত্র (২০০০—২০২২)। সায়েন্টিফিক ডেটা ১২, ১৪৭০। ডিওআই: https://doi.org/10.1038/s41597-025-05739-6
ডিওআই
আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
Map.setCenter(-49.265188, -16.602052, 4); var short_veg_height_m = ee.ImageCollection("projects/global-pasture-watch/assets/gsvh-30m/v1/short-veg-height_m"), style = {"opacity":1,"bands":["height"],"min":0,"max":10,"palette":["#fcffa4","#f98d0a","#bb3755","#57106e","#000004"]}; var SCALE_FACTOR = 0.1 var svhVis = {min: 0, max: 10, palette: "fcffa4,f98d0a,bb3755,57106e,000004"} var svh = ee.ImageCollection( "projects/global-pasture-watch/assets/gsvh-30m/v1/short-veg-height_m" ) var svh2024 = svh.filterDate('2024-01-01', '2025-01-01').first().multiply(SCALE_FACTOR); Map.addLayer(svh2024, svhVis, 'Median vegetation height (2024)'); var svh2000 = svh.filterDate('2000-01-01', '2001-01-01').first().multiply(SCALE_FACTOR); Map.addLayer(svh2000, svhVis, 'Median vegetation height (2000)');