यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. बग की शिकायत करने के लिए, biosphere-models@google.com पर संपर्क करें या Nature Trace कैटलॉग से अन्य डेटासेट देखें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.
- कैटलॉग का मालिक
- नेचर ट्रेस
- डेटासेट की उपलब्धता
- 2018-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T23:59:59Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- टैग
ब्यौरा
Farmscapes 2020 डेटासेट में, इंग्लैंड के कृषि क्षेत्रों में मौजूद तीन मुख्य अर्ध-प्राकृतिक सुविधाओं के लिए, हाई-रिज़ॉल्यूशन (25 सें॰मी॰) वाले संभावित मैप दिए गए हैं: हेजरो, वुडलैंड, और पत्थर की दीवारें. इस डेटासेट को Oxford के Leverhulme Centre for Nature Recovery के साथ मिलकर बनाया गया है. इसका इस्तेमाल, इन ऐप्लिकेशन के लिए किया जा सकता है: लैंडस्केप को पहले जैसा करना, जैव विविधता की निगरानी करना, और पारिस्थितिक कनेक्टिविटी का विश्लेषण करना.
इस डेटासेट को जनरेट करने के लिए, विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल को हाई-रिज़ॉल्यूशन वाली एरियल इमेज के मोज़ेक पर लागू किया गया था. इस मॉडल को, इंसानों के एनोटेट किए गए लेबल के बड़े कॉर्पस का इस्तेमाल करके ट्रेन किया गया था. आउटपुट में तीन अलग-अलग संभावना वाली लेयर होती हैं. हर लेयर, एक फ़ीचर क्लास के लिए होती है. इस फ़ॉर्मैट में, उपयोगकर्ताओं को अपनी ज़रूरत के हिसाब से कस्टम थ्रेशोल्ड लागू करने की सुविधा मिलती है. इससे, उनकी खास विश्लेषण की ज़रूरतों के हिसाब से बाइनरी फ़ीचर मैप जनरेट किए जा सकते हैं.
सीमाएं
- भौगोलिक दायरा: मॉडल की परफ़ॉर्मेंस, घनी आबादी वाले शहरी इलाकों और पहाड़ी इलाकों में कम हो जाती है. ऐसा इसलिए, क्योंकि ट्रेनिंग डेटा में इन इलाकों को कम दिखाया गया था. ट्रेनिंग डेटा में मुख्य रूप से ग्रामीण इलाकों के लैंडस्केप पर फ़ोकस किया गया था.
- समय के हिसाब से सटीक जानकारी: सोर्स इमेज, 2018 से 2020 के बीच कैप्चर की गई थी. इसलिए, इस डेटासेट में इस अवधि के बाद हुए लैंडस्केप में बदलावों को शामिल नहीं किया गया है.
- क्लास के हिसाब से परफ़ॉर्मेंस: स्टोन वॉल क्लास की परफ़ॉर्मेंस, वुडलैंड और हेजरोज़ की तुलना में कम सटीक है. ऐसा ट्रेनिंग डेटा में क्लास के बीच काफ़ी अंतर होने की वजह से हुआ है.
यूरोप का डेटासेट
इंग्लैंड के लिए प्राइमरी डेटासेट के अलावा, यूरोपियन स्केल पर एक शुरुआती वर्शन जनरेट किया गया है. इस डेटासेट की पुष्टि, उसी तरह से नहीं की गई है जैसे प्राइमरी डेटासेट की की गई थी. इसलिए, इसे एक्सपेरिमेंटल माना जाना चाहिए. इस फ़ॉर्म को सबमिट करके, इस डेटासेट का ऐक्सेस पाने का अनुरोध किया जा सकता है.
बैंड
बैंड
पिक्सल का साइज़: 0.25 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | स्केल | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|
B0 |
0 | 250 | 0.004 | 0.25 मीटर | हेजरोज़ की संभावना (इसे [0-250] के हिसाब से स्केल किया जाता है). |
B1 |
0 | 250 | 0.004 | 0.25 मीटर | पत्थर की दीवार होने की संभावना (इसे [0-250] के हिसाब से स्केल किया जाता है). |
B2 |
0 | 250 | 0.004 | 0.25 मीटर | वुडलैंड/पेड़ की संभावना (इसे [0-250] के हिसाब से स्केल किया जाता है). |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
इस डेटासेट को CC-BY 4.0 के तहत लाइसेंस मिला है. इसके लिए, एट्रिब्यूशन देना ज़रूरी है. जैसे, "यह डेटासेट, Google ने बनाया है".
उद्धरण
मिकेलेंजेलो कंज़र्वा, ऐलेक्स विल्सन, शार्लट स्टैंटन, विशाल बाचू, वरुण गुलशन , "मैपिंग फ़ार्मड लैंडस्केप्स फ़्रॉम रिमोट सेंसिंग" (समीक्षा में है). doi:10.48550/arXiv.2506.13993,
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (JavaScript)
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);