এই ডেটাসেটটি একটি পাবলিশার ক্যাটালগের অংশ এবং এটি গুগল আর্থ ইঞ্জিন দ্বারা পরিচালিত নয়। কোনো ত্রুটির জন্য biosphere-models@google.com-এ যোগাযোগ করুন অথবা নেচার ট্রেস ক্যাটালগ থেকে আরও ডেটাসেট দেখুন । পাবলিশার ডেটাসেট সম্পর্কে আরও জানুন ।
- ক্যাটালগ মালিক
- প্রকৃতির চিহ্ন
- ডেটাসেটের প্রাপ্যতা
- 2018-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T23:59:59Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- গুগল
- ট্যাগ
- পরিবেশগত সংযোগ
বর্ণনা
ফার্মস্কেপস ২০২০ ডেটাসেটটি ইংল্যান্ডের কৃষি ভূদৃশ্যের তিনটি প্রধান আধা-প্রাকৃতিক বৈশিষ্ট্যের—হেজরো, বনভূমি এবং পাথরের দেয়াল—জন্য উচ্চ-রেজোলিউশনের (২৫ সেমি) সম্ভাব্যতা মানচিত্র প্রদান করে। ভূদৃশ্য পুনরুদ্ধার, জীববৈচিত্র্য পর্যবেক্ষণ এবং পরিবেশগত সংযোগ বিশ্লেষণসহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি ভিত্তি হিসেবে কাজ করার উদ্দেশ্যে এই ডেটাসেটটি অক্সফোর্ড লেভারহুলম সেন্টার ফর নেচার রিকভারির সহযোগিতায় তৈরি করা হয়েছে।
উচ্চ-রেজোলিউশনের আকাশ থেকে তোলা ছবির একটি মোজাইকের উপর একটি ভিশন ট্রান্সফরমার মডেল প্রয়োগ করে ডেটাসেটটি তৈরি করা হয়েছে, যা মানুষের দ্বারা টীকাযুক্ত লেবেলের একটি বৃহৎ কর্পাস ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত। আউটপুটটিতে তিনটি স্বতন্ত্র প্রোবাবিলিটি লেয়ার রয়েছে, প্রতিটি ফিচার ক্লাসের জন্য একটি করে। এই প্রোবাবিলিস্টিক ফরম্যাটটি ব্যবহারকারীদের তাদের নির্দিষ্ট বিশ্লেষণমূলক প্রয়োজনীয়তা অনুসারে বাইনারি ফিচার ম্যাপ তৈরি করার জন্য কাস্টম থ্রেশহোল্ড প্রয়োগ করার সুযোগ দেয়।
সীমাবদ্ধতা
- ভৌগোলিক পরিধি: ঘন শহুরে পরিবেশ এবং পার্বত্য অঞ্চলে মডেলের কার্যকারিতা হ্রাস পায়, যেগুলো মূলত গ্রামীণ ভূদৃশ্যের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা প্রশিক্ষণ ডেটাতে অপ্রতিনিধিত্বশীল ছিল।
- সময়গত নির্ভুলতা: উৎস চিত্রাবলী ২০১৮ থেকে ২০২০ সালের মধ্যে ধারণ করা হয়েছিল। ফলস্বরূপ, এই সময়ের পর থেকে ঘটে যাওয়া ভূদৃশ্যগত পরিবর্তনগুলো ডেটাসেটে অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি।
- শ্রেণী-নির্দিষ্ট কর্মক্ষমতা: প্রশিক্ষণ ডেটাতে উল্লেখযোগ্য শ্রেণীগত ভারসাম্যহীনতার ফলে, পাথরের দেয়াল শ্রেণীটি বনভূমি এবং বেড়ার শ্রেণীর তুলনায় কম নির্ভুলতা প্রদর্শন করে।
ইউরোপ ডেটাসেট
ইংল্যান্ডের প্রাথমিক ডেটাসেট ছাড়াও, ইউরোপীয় পর্যায়ে একটি প্রাথমিক সংস্করণ তৈরি করা হয়েছে। এই ডেটাসেটটি একই পরিমাণগত যাচাইকরণের মধ্য দিয়ে যায়নি এবং এটিকে পরীক্ষামূলক হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। এই ফর্মটি জমা দিয়ে এই ডেটাসেটটিতে অ্যাক্সেসের জন্য অনুরোধ করা সম্ভব।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ০.২৫ মিটার (সকল ব্যান্ড)
| নাম | মিনিট | ম্যাক্স | স্কেল | পিক্সেল আকার | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|---|
B0 | ০ | ২৫০ | ০.০০৪ | ০.২৫ মিটার | বেড়ার সারির সম্ভাবনা ([০-২৫০] স্কেলে)। |
B1 | ০ | ২৫০ | ০.০০৪ | ০.২৫ মিটার | পাথরের দেয়ালের সম্ভাবনা ([০-২৫০] স্কেলে)। |
B2 | ০ | ২৫০ | ০.০০৪ | ০.২৫ মিটার | বনভূমি/গাছের সম্ভাবনা ([০-২৫০] স্কেলে)। |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
এই ডেটাসেটটি CC-BY 4.0 লাইসেন্সের অধীনে রয়েছে এবং এর জন্য নিম্নলিখিত স্বীকৃতি প্রদান করা আবশ্যক: "এই ডেটাসেটটি গুগল দ্বারা নির্মিত"।
উদ্ধৃতি
মাইকেলঅ্যাঞ্জেলো কনসার্ভা, অ্যালেক্স উইলসন, শার্লট স্ট্যানটন, বিশাল বাচু, বরুণ গুলশান, "রিমোট সেন্সিংয়ের মাধ্যমে কৃষিজমির মানচিত্রায়ন" (পর্যালোচনার অধীনে)। doi:10.48550/arXiv.2506.13993
আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var farmscapes = ee.ImageCollection('projects/nature-trace/assets/farmscapes/england_v1_0') .mosaic(); Map.addLayer(farmscapes, {}, 'Raw probs', false); var stone_wall = farmscapes.select(['B1']); stone_wall = stone_wall.updateMask(stone_wall.gt(250 / 4)); Map.addLayer( stone_wall, {palette: ['FFFFFF', '00FFFF'], min: 0, max: 250}, 'Stone wall'); var hedgerow = farmscapes.select(['B0']); hedgerow = hedgerow.updateMask(hedgerow.gt(250 / 4)); Map.addLayer( hedgerow, {palette: ['FFFFFF', 'c71585'], min: 0, max: 250}, 'Hedgerow'); var woodland = farmscapes.select(['B2']); woodland = woodland.updateMask(woodland.gt(250 / 4)); Map.addLayer( woodland, {palette: ['FFFFFF', '06402B'], min: 0, max: 250}, 'Woodland'); var lon = -1.43; var lat = 52.973; Map.setCenter(lon, lat, 15);