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
- 2020-01-01T00:00:00Z–2020-12-31T23:59:59Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- গুগল
- ট্যাগ
বর্ণনা
‘ন্যাচারাল ফরেস্টস অফ দ্য ওয়ার্ল্ড ২০২০’ ১০-মিটার রেজোলিউশনে ২০২০ সালের জন্য প্রাকৃতিক বনের সম্ভাবনার একটি বৈশ্বিক মানচিত্র প্রদান করে। এটি ইউরোপীয় ইউনিয়নের বন উজাড় নিয়ন্ত্রণ আইন (EUDR) এবং বন সংরক্ষণ ও পর্যবেক্ষণের অন্যান্য প্রচেষ্টার মতো উদ্যোগগুলোকে সমর্থন করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। মানচিত্রটি কোনো একটি এলাকার প্রাকৃতিক বন হওয়ার সম্ভাবনাকে তুলে ধরে, যার মধ্যে প্রাথমিক, প্রাকৃতিকভাবে পুনরুজ্জীবিত মাধ্যমিক এবং পরিচালিত প্রাকৃতিক বন অন্তর্ভুক্ত। এটি রোপিত বন, বৃক্ষজাতীয় ফসল এবং অন্যান্য ভূমি আচ্ছাদনের ধরন থেকে এগুলোকে আলাদা করে। ডেটাসেটটি একটি মাল্টি-মোডাল টেম্পোরাল-স্পেশিয়াল ভিশন ট্রান্সফরমার মডেল ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল, যা মৌসুমী মাল্টি-টেম্পোরাল সেন্টিনেল-২ স্যাটেলাইট চিত্র এবং টপোগ্রাফিক্যাল ডেটা (ট্যানডেম-এক্স-এর কোপারনিকাস জিএলও-৩০ ডিইএম-এর উপর ভিত্তি করে উচ্চতা, ঢাল, দিক) বিশ্লেষণ করে। ডেটাটি একটি সম্ভাবনামূলক মানচিত্র হিসাবে সরবরাহ করা হয়, যা ব্যবহারকারীদের তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজন অনুসারে একটি বাইনারি প্রাকৃতিক বন মানচিত্র তৈরি করার জন্য একটি সম্ভাবনার থ্রেশহোল্ড প্রয়োগ করার সুযোগ দেয়।
সীমাবদ্ধতা: যদিও এই মানচিত্রটি একটি মূল্যবান বৈশ্বিক ভিত্তি প্রদান করে, ব্যবহারকারীদের আমাদের মানচিত্রের বেশ কিছু সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সচেতন থাকা উচিত (০.৫২-এর OA সর্বোত্তম সম্ভাব্যতা থ্রেশহোল্ডে মূল্যায়ন করা হয়েছে):
- মডেলটির পক্ষে জটিল কৃষি-বন ব্যবস্থা (যেমন, ছায়াযুক্ত বৃক্ষ ফসলসহ) শনাক্ত করা কঠিন হতে পারে, এবং ক্ষুদ্র কৃষকদের কৃষি মোজাইকগুলোকে প্রাকৃতিক বন থেকে আলাদা করাও কষ্টকর হতে পারে।
- রোপিত বন এবং প্রাকৃতিকভাবে পুনরুজ্জীবিত বনের মধ্যে পার্থক্য করা কঠিন হতে পারে, বিশেষ করে উত্তর মেরু এবং কিছু নাতিশীতোষ্ণ অঞ্চলে, যেখানে ক্রান্তীয় অঞ্চলের তুলনায় প্রাকৃতিক বনে প্রজাতির বৈচিত্র্য কম থাকে এবং দীর্ঘ সময় পর পর বন কাটা হয়।
- সাভানার মতো বিক্ষিপ্ত প্রাকৃতিক বন প্রায়শই বৃক্ষরাজির উচ্চতা এবং আচ্ছাদন অনুপাতের নিরিখে প্রাকৃতিক বনের সংজ্ঞার দ্বারপ্রান্তে থাকে। কোনো বিপর্যয়কর ঘটনার (যেমন, আগুন, গাছ কাটা) ঠিক পরেই বনের ধরন নির্ধারণ করা স্বভাবতই অস্পষ্ট থাকে। স্যাটেলাইট চিত্র থেকে এটি স্পষ্ট নাও হতে পারে যে বনটি স্বাভাবিকভাবে পুনরুজ্জীবিত হবে, নাকি জমিটি অন্য কোনো কাজে (যেমন, বৃক্ষরোপণ, কৃষি) রূপান্তরিত হবে।
- বিভ্রান্তির অন্যান্য সম্ভাব্য ক্ষেত্রগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে শহরাঞ্চলের মধ্যে অবস্থিত বড় পার্ক, অথবা রোপিত বৃক্ষবেষ্টনী যা বনের সংজ্ঞার মানদণ্ড পূরণ করে কিন্তু প্রাকৃতিক নয়।
- আমাদের প্রাকৃতিক বন মানচিত্রের নির্ভুলতা লেবেল তৈরির প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত বিভিন্ন ইনপুট ডেটাসেটের গুণমান এবং সামঞ্জস্যের সাথে ওতপ্রোতভাবে জড়িত। এই ডেটাসেটগুলো বিভিন্ন পদ্ধতি, স্থানিক রেজোলিউশন, সময়কাল এবং সংজ্ঞা ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল। কিছু লেবেল লেয়ার ছিল অন্যান্য মডেলের আউটপুট, এবং তাই সেগুলো সেই মডেলগুলোর গুণমান দ্বারা সীমাবদ্ধ। যদিও আমাদের পদ্ধতির লক্ষ্য ছিল উৎসগুলোর মধ্যে সামঞ্জস্য আনা এবং স্বতন্ত্র ডেটাসেটের ত্রুটির প্রভাব কমানো, তবুও অন্তর্নিহিত ডেটার অসঙ্গতি এবং ভুলত্রুটি চূড়ান্ত মানচিত্রকে প্রভাবিত করতে পারে।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ১০ মিটার (সকল ব্যান্ড)
| নাম | মিনিট | ম্যাক্স | পিক্সেল আকার | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|
B0 | ০ | ২৫০ | ১০ মিটার | প্রাকৃতিক বনের সম্ভাব্যতা ([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
ম্যাক্সিম নিউম্যান, আন্তন রাইচুক, রাদোস্ট স্টানিমিরোভা, মিশেল সিমস, সারাহ কার্টার, এলিজাবেথ গোল্ডম্যান, মেলানি রে, ইউচাং জিয়াং, কিথ অ্যান্ডারসন, পেত্রা পোকলুকার, ক্যাটলিন টারিও, মিরোস্লাভা লেসিভ, স্টেফেন ফ্রিটজ, নিকোলাস ক্লিনটন, শার্লট স্ট্যানটন, ড্যান মরিস, ড্রিউ পার্ভেস, "বিশ্বের প্রাকৃতিক বন: বন উজাড় ও অবক্ষয় পর্যবেক্ষণের জন্য একটি ২০২০ সালের ভিত্তিরেখা" (পর্যালোচনার অধীনে)। doi:10.31223/X5ZX6P
আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var probabilities = ee.ImageCollection( 'projects/nature-trace/assets/forest_typology/natural_forest_2020_v1_0_collection') .mosaic() .select('B0'); Map.addLayer( probabilities.mask(probabilities.neq(0)), {min: 0, max: 250, palette: ['white', 'green']}, 'Natural forest probabilities'); Map.addLayer( probabilities.gte(0.5).mask(probabilities.gte(0.5)), {palette: 'teal'}, 'Natural forest map at threshold');