এই ডেটাসেট প্রকাশক ক্যাটালগের অংশ এবং Google Earth Engine দ্বারা ম্যানেজ করা হয় না। সমস্যার জন্য listaopgee@battelleecology.org-এ যোগাযোগ করুন অথবা ন্যাশনাল ইকোলজিক্যাল অবজারভেটরি নেটওয়ার্ক ক্যাটালগ থেকে আরও ডেটাসেট দেখুন প্রকাশকের ডেটাসেট সম্পর্কে আরও জানুন।
- ক্যাটালগের মালিক
- ন্যাশনাল ইকোলজিক্যাল অবজারভেটরি নেটওয়ার্ক
- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 2013-01-01T00:00:00Z–2021-07-18T16:36:45Z
- ডেটাসেট প্রোডিউসার
- NEON
- ট্যাগ
বিবরণ
মডেল করা ক্যানোপি নাইট্রোজেন কনসেনট্রেশন NEON প্ল্যান্ট ফলিয়ার কেমিস্ট্রি পর্যবেক্ষণের সাথে ক্যালিব্রেট করা হয়েছে এবং L1 সারফেস ডিরেকশনাল রিফ্লেক্ট্যান্সের সাথে প্রেডিক্ট করা হয়েছে, যা NEON ইমেজিং স্পেকট্রোমিটার (NIS) থেকে প্রাপ্ত। ব্যান্ডের মধ্যে রয়েছে ১) ক্যানোপি নাইট্রোজেন শতাংশ, ২) ক্যানোপি নাইট্রোজেন মডেলের অনিশ্চয়তা, ৩) নিডল বনাম নন-নিডল মডেলের জন্য ক্লাসিফিকেশন ফলাফল এবং ৪) NDVI থ্রেশহোল্ডের উপর ভিত্তি করে সঠিক পিক্সেল মাস্ক।
ক্যানোপি নাইট্রোজেন ডেটা প্রোডাক্ট, পিক্সেল প্রতি ক্যানোপি নাইট্রোজেনের আনুমানিক শতাংশ প্রদান করে। মডেল করা ফলাফল র্যান্ডম ফরেস্ট মডেলকে ট্রেনিং দিয়ে তৈরি করা হয় যা প্রেডিক্টর ভেরিয়েবল হিসেবে ডিরেকশনাল রিফ্লেক্ট্যান্স স্পেক্ট্রা এবং মডেল ক্যালিব্রেশন ও যাচাইকরণের জন্য ফিল্ড থেকে সংগ্রহ করা ক্যানোপি ফোলিয়ার কেমিস্ট্রি পরিমাপ ব্যবহার করে। পাইন-নিডল এবং নন-নিডল নাইট্রোজেন মডেল, দুটিই ব্যবহার করা হয়, কারণ এই দুই ধরনের উদ্ভিদের ক্ষেত্রে ফাইনাল মডেল প্যারামিটারে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য থাকে। NEON অবজারভেটরির ইতিহাস জুড়ে সংগ্রহ করা স্যাম্পেল দিয়ে মডেলগুলিকে ট্রেনিং দেওয়া হয়েছে এবং ডেটার কোয়ালিটি সংক্রান্ত সমস্যার জন্য যথাযথভাবে ফিল্টার করা হয়েছে। ভ্যালু শুধুমাত্র গাছপালা সংক্রান্ত স্যাম্পেলের উপর ট্রেনিং দেওয়া হয়েছে, তাই অন্যান্য ল্যান্ডস্কেপের ক্ষেত্রে মডেলটি সঠিক নাও হতে পারে। যদিও সব পিক্সেল প্রদান করা হয়েছে, তবুও গাছপালা সহ পিক্সেল আলাদা করার জন্য একটি NDVI থ্রেশহোল্ড মাস্ক তৈরি করা হয়েছে।
GEE-তে উপলভ্যতা NEON ডেটা পোর্টালে (নিচে লিঙ্ক করা আছে) সম্পূর্ণ উপলভ্যতা নাও দেখাতে পারে। listaopgee@battelleecology.org আইডিতে ইমেল করে অনুরোধ জানালে, GEE-তে অতিরিক্ত সাইট এবং বছর যোগ করা যেতে পারে।
আরও জানতে NEON ডেটা প্রোডাক্ট DP3.30018.002 দেখুন।
ডকুমেন্টেশন: ক্যানোপি নাইট্রোজেন - মোজাইক (DP3.30018.002) দ্রুত শুরুর নির্দেশিকা
Google Earth Engine টিউটোরিয়াল সিরিজে AOP ডেটার ভূমিকা এক্সপ্লোর করে শুরু করুন
NEON AOP GEE ডেটা ভিউয়ার অ্যাপ-এ AOP ডেটা ব্রাউজ ও ইন্টার্যাক্ট করুন
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ১ মিটার (সব ব্যান্ড)
| নাম | একক | ন্যূনতম | সর্বাধিক | পিক্সেলের সাইজ | বিবরণ |
|---|---|---|---|---|---|
Nitrogen_Percent |
% | 0 | 5 | ১ মিটার | ক্যানোপি নাইট্রোজেন শতাংশ |
Nitrogen_Uncertainty |
% | 0 | 5 | ১ মিটার | %N পূর্বাভাসের সাথে যুক্ত অনিশ্চয়তা; র্যান্ডম ফরেস্ট মডেলের প্রতিটি ডিসিশন ট্রি থেকে %N পূর্বাভাসের স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন নিয়ে গণনা করা হয়। |
Needle_Non-needle_Classification |
১ মিটার | সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) ক্লাসিফিকেশন ব্যবহার করে তৈরি করা একটি বাইনারি ম্যাপ। নিডল-লিফ নয় এমন সব ধরনের গাছপালা নন-নিডল ক্লাসের মধ্যে পড়ে, যেমন চওড়া পাতার গাছ, ঝোপঝাড়, গুল্মজাতীয় গাছ ইত্যাদি। নিডল ও নন-নিডল ধরনের উদ্ভিদের ক্ষেত্রে পাতার নাইট্রোজেন ভ্যালু অনুমান করার জন্য আলাদা র্যান্ডম ফরেস্ট রিগ্রেশন মডেল তৈরি করা হয়েছে। |
|||
Valid_Pixel_Classification |
১ মিটার | NDVI থ্রেশহোল্ড ০.২-এর উপর ভিত্তি করে একটি বাইনারি ম্যাপ, যেখানে NDVI < ০.২ সহ পিক্সেল ০ (ভুল) হিসেবে সেট করা হয়। উদ্দেশ্য হল রাস্তা, জলাশয়, বিল্ট-আপ এলাকা ইত্যাদির মতো গাছপালাহীন এলাকা বাদ দেওয়া। |
Needle_Non-needle_Classification Class Table
| মান | রঙ | বিবরণ |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | ছুঁচের মতো পাতা |
| 1 | #a9a9a9 | নন-নিডল লিফ |
Valid_Pixel_Classification Class Table
| মান | রঙ | বিবরণ |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | সঠিক নয় |
| 1 | #a9a9a9 | সঠিক |
ছবির প্রপার্টি
ছবির প্রপার্টি
| নাম | ধরন | বিবরণ |
|---|---|---|
| AOP_VISIT_NUMBER | INT | NEON সাইটে অনন্য ভিজিটের সংখ্যা। |
| উদ্ধৃতি | STRING | ডেটা সাইটেশন। NEON ডেটা নীতি ও উদ্ধৃতি নির্দেশিকা দেখুন। |
| DOI | STRING | ডিজিটাল অবজেক্ট আইডেন্টিফায়ার। প্রকাশিত NEON ডেটার জন্য একটি DOI অ্যাসাইন করা হয়। |
| FLIGHT_YEAR | INT | যে বছরে ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছে। |
| NEON_DOMAIN | STRING | NEON ইকো-ক্লাইমেটিক ডোমেন কোড, "D01" থেকে "D20"। NEON ফিল্ড সাইট ও ডোমেন দেখুন। |
| NEON_SITE | STRING | NEON চার-সংখ্যার সাইট কোড। NEON ফিল্ড সাইট দেখুন। |
| NEON_SITE_NAME | STRING | NEON সাইটের সম্পূর্ণ নাম। NEON ফিল্ড সাইট দেখুন। |
| NEON_DATA_PROD_URL | STRING | NEON ডেটা প্রোডাক্ট url. সবসময় এখানে সেট করা থাকে: https://data.neonscience.org/data-products/DP3.30018.002. |
| SENSOR_ID | STRING | NEON ইমেজিং স্পেকট্রোমিটার (NIS) বা গ্লোবাল এয়ারবোর্ন অবজারভেটরি (GAO)-এর আইডি: "NIS1", "NIS2", "NIS3", "GAO"। |
| PROVISIONAL_RELEASED | STRING | ডেটা প্রভিশনাল নাকি রিলিজ করা হয়েছে। https://www.neonscience.org/data-samples/data-management/data-revisions-releases দেখুন। |
| RELEASE_YEAR | INT | ডেটা রিলিজ করা হলে, NEON রিলিজ ট্যাগের বছর। |
ব্যবহারের শর্তাদি
ব্যবহারের শর্তাবলী
NEON-এর সংগ্রহ করা এবং ডেটা প্রোডাক্ট হিসেবে প্রদান করা সমস্ত ডেটা, বিরল, বিপন্ন বা বিলুপ্তপ্রায় (RTE) প্রজাতির ডেটা ছাড়া, Creative Commons CC0 1.0 "কোনও অধিকার সংরক্ষিত নেই"-এর অধীনে পাবলিক ডোমেনে প্রকাশ করা হয়। NEON ডেটার উপর কোনও কপিরাইট প্রযোজ্য নয়; যে কোনও ব্যক্তি বাণিজ্যিক বা অ-বাণিজ্যিক উদ্দেশ্যে, অনুমতি না নিয়েই ডেটা কপি, পরিবর্তন বা বিতরণ করতে পারেন। NEON ডেটা এখনও অন্যান্য আইন বা অধিকারের অধীন হতে পারে যেমন গোপনীয়তার জন্য এবং NEON ডেটা সম্পর্কে কোনও ওয়ারেন্টি দেয় না এবং সমস্ত দায় অস্বীকার করে। NEON ডেটা ব্যবহার বা উদ্ধৃত করার সময়, NEON-এর অনুমোদন সম্পর্কে কোনও ইঙ্গিত করা উচিত নয়। অধিকাংশ দেশে, ডেটা ও তথ্য কপিরাইট করা যায় না। NEON ডেটা পাবলিক ডোমেনে রেখে, আমরা ব্যাপক ব্যবহারের জন্য উৎসাহিত করি, বিশেষ করে বৈজ্ঞানিক বিশ্লেষণ এবং ডেটা একত্রীকরণে। তবে, নিম্নলিখিত স্কলারলি নিয়ম সম্পর্কে সচেতন থাকুন: NEON ডেটা এমনভাবে ব্যবহার করা উচিত যাতে ডেটার সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সচেতন থাকা যায়, ডেটা প্যাকেজের সাথে সম্পর্কিত ডকুমেন্টেশনকে গাইড হিসেবে ব্যবহার করা যায়। NEON ডেটা কীভাবে সঠিকভাবে ব্যবহার ও উদ্ধৃত করতে হয় সেই সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্যের জন্য NEON ডেটা নির্দেশিকা ও নীতি দেখুন, পাশাপাশি NEON ডেটা ব্যবহার করে রিসার্চ প্রকাশ করার সেরা পদ্ধতি সম্পর্কেও জানুন।
উদ্ধৃতি
NEON সাইটেশন নির্দেশিকা দেখুন
Earth Engine-এর সাহায্যে এক্সপ্লোর করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Read in the NEON AOP CNC Image Collection var cnc = ee.ImageCollection( 'projects/neon-prod-earthengine/assets/CNC/002'); // Display available images in the CNC Image Collection print('NEON Canopy Nitrogen Images') print(cnc.aggregate_array('system:index')) // Filter by specific image index var cnc_harv2019 = cnc.filter(ee.Filter.eq('system:index', '2019_HARV_6')).first(); // Mask nitrogen band using valid pixel band var cnc_valid = cnc_harv2019.select('Valid_Pixel_Classification'); var cnc_masked = cnc_harv2019.updateMask(cnc_valid); // Read in the uncertainty band and mask using valid pixel band var cnc_unc = cnc_harv2019.select('Nitrogen_Uncertainty'); var cnc_unc_masked = cnc_unc.updateMask(cnc_valid); // Define the visualization parameters // The min/max values below use a 2 sigma (~95%) stretch var visParamsNit = {bands: ['Nitrogen_Percent'], min: 1.6, max: 2.14, palette: ['440154', '3b528b', '21908c', '5dc963', 'fde725']}; var visParamsUnc = {min: 0.4, max: 0.7, palette: ['0d0887', '7e03a8', 'cc4778', 'f89540', 'f0f921']}; // Add the masked nitrogen and uncertainty layers to the map and center on the site Map.addLayer(cnc_unc_masked, visParamsUnc, 'HARV 2019 Nitrogen Uncertainty (%)'); Map.addLayer(cnc_masked, visParamsNit, 'HARV 2019 Nitrogen (%)'); Map.centerObject(cnc_harv2019, 11);