প্রকাশকের ডেটা ক্যাটালগ

প্রকাশকের ডেটা ক্যাটালগ ডেটাসেটের প্রকাশক দ্বারা কিউরেট করা হয় যাতে বৃহত্তর Google Earth Engine কমিউনিটি ব্যবহার করতে পারে এবং Earth Engine ব্যবহার করে সর্বজনীনভাবে শেয়ার করা হয়। Google Earth Engine ডেটা টিম এই ক্যাটালগ কিউরেট করে না এবং ক্যাটালগের জন্য দায়বদ্ধ নয়, যার মধ্যে এগুলি উপলভ্য থাকবে কিনা বা কন্টেন্ট সঠিক ও আপ-টু-ডেট কিনা তা অন্তর্ভুক্ত। নতুন প্রকাশক ক্যাটালগ যোগ করার জন্য যোগ্যতার মাপকাঠি দেখুন।

১টি ডেটাসেট

BirdLife International হল আন্তর্জাতিক বেসরকারি প্রতিষ্ঠানের একটি গ্লোবাল পার্টনারশিপ যা পাখি ও তাদের আবাসস্থল সংরক্ষণের জন্য কাজ করে। BirdLife International-এর অগ্রাধিকারের মধ্যে রয়েছে পাখির প্রজাতি বিলুপ্ত হওয়া থেকে রক্ষা করা, পাখির জন্য গুরুত্বপূর্ণ সাইট শনাক্ত ও সুরক্ষিত করা, পাখির মূল বাসস্থান বজায় রাখা ও পুনরুদ্ধার করা এবং বিশ্বজুড়ে পরিবেশবিদদের ক্ষমতায়ন করা।

১টি ডেটাসেট

কানাডার একাধিক বনাঞ্চলের বৈশিষ্ট্য বর্ণনা করে এমন জাতীয় স্তরে সামঞ্জস্যপূর্ণ, কঠোরভাবে যাচাই করা ডেটাসেটের স্যুট। এই খুব ভাল কোয়ালিটির ডেটাসেট কানাডিয়ান ফরেস্ট সার্ভিস, ন্যাচারাল রিসোর্সেস কানাডা-এর লরেনশিয়ান ফরেস্ট্রি সেন্টার-এর রিমোট সেন্সিং টিম ডেভেলপ করেছে।

৩টি ডেটাসেট

Google Research-এর ক্লাইমেট ও সাসটেনেবিলিটি টিমের থেকে পাওয়া জিওস্পেশিয়াল ডেটাসেট।

২টি ডেটাসেট

Continuous Global Mangrove Dynamics (CGMD) হল গ্লোবাল ম্যানগ্রোভ ডেটাসেটের একটি স্যুট যা ম্যানগ্রোভের ব্যাপ্তি, ক্যানোপি স্ট্রাকচার, অবক্ষয়, পুনরুদ্ধার এবং ব্লু কার্বন ডাইনামিক্সের দীর্ঘমেয়াদী পর্যবেক্ষণে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

বর্তমান রিলিজে ১৯৮৪ থেকে ২০২৩ পর্যন্ত বার্ষিক ম্যানগ্রোভের পরিমাণ এবং ফ্র্যাকশনাল ক্যানোপি কভার ডেটাসেট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা দীর্ঘমেয়াদী Landsat টাইম সিরিজ থেকে তৈরি করা হয়েছে।

১টি ডেটাসেট

Earth Timelapse হল একটি গ্লোবাল, জুম করা যায় এমন ভিডিও যা আপনাকে দেখায় যে ১৯৮৪ সাল থেকে আমাদের গ্রহ কীভাবে পরিবর্তিত হয়েছে।

৬টি ডেটাসেট

এই ক্রমবর্ধমান সর্বজনীন প্রিভিউটি ২০২৪ সালের মে মাসের পরে MethaneSAT এবং MethaneAIR-এর সংগ্রহ করা ডেটা থেকে পাওয়া গেছে। ৪ মার্চ, ২০২৪-এ কক্ষপথে লঞ্চ করা MethaneSAT হল প্রথম স্যাটেলাইট যা একটি পরিবেশগত অলাভজনক সংস্থা তৈরি ও অর্থায়ন করেছে। এটিই একমাত্র মিথেন শনাক্তকারী স্যাটেলাইট যা সম্পূর্ণ ছবি দেখতে পায়। এটি বিশ্বজুড়ে লক্ষ লক্ষ ছোট ছোট সোর্স থেকে মিথেন নির্গমন পরিমাপ করে যা সমস্যার একটি বিশাল অংশ। এর একটিই উদ্দেশ্য- যত দ্রুত সম্ভব মিথেন নির্গমন কমানোর প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করা, যাতে আমরা বিশ্ব উষ্ণায়নের গতি কমিয়ে দিতে পারি। আমাদের পাবলিক প্রিভিউ চলাকালীন, MethaneSAT ডেটা অনুরোধের মাধ্যমে ফ্রিতে উপলভ্য, যাতে কোম্পানি, সরকার এবং সমর্থকরা নির্গমন কমানোর কাজ দ্রুত করতে, অগ্রগতি ট্র্যাক করতে এবং দূষণকারীদের সত্যিই দায়বদ্ধ রাখতে পারে। MethaneSAT LLC হল এনভায়রনমেন্টাল ডিফেন্স ফান্ডের সম্পূর্ণ মালিকানাধীন সাবসিডিয়ারি।

যেসব ব্যবহারকারী Earth Engine-এর মাধ্যমে এক্সপ্লোর করার পরিবর্তে সরাসরি ডেটা ডাউনলোড করতে আগ্রহী, তারা Google Cloud Platform-এর মাধ্যমে তা করতে পারেন, যেখানে আমাদের কাছে একই অন্তর্নিহিত ডেটাসেট উপলভ্য আছে।

Google Earth Engine এবং Google Cloud Platform, দুটিতেই এই ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য আপনাকে এই ফর্ম পূরণ করে আবেদন করতে হবে। আরও তথ্যের জন্য ডেটাসেট ব্যবহারের শর্তাবলী দেখুন।

৫টি ডেটাসেট

বন সংক্রান্ত ডেটা পার্টনারশিপ বিশ্বজুড়ে বাণিজ্যিক কারণে বনভূমি ধ্বংস, বনভূমি অবক্ষয় ও বনভূমি পুনরুদ্ধারের প্রচেষ্টা মনিটর করার ব্যাপারে সহযোগিতা ও প্রয়োগকে আরও শক্তিশালী করে।

৬টি ডেটাসেট

ওয়ার্ল্ড রিসোর্স ইনস্টিটিউট (WRI) এবং Bezos Earth Fund-এর তত্ত্বাবধানে আয়োজিত Land & Carbon Lab, Global Pasture Watch রিসার্চ কনসোর্টিয়াম প্রতিষ্ঠা করেছে। এই কনসোর্টিয়ামে বিশ্বের কিছু শীর্ষস্থানীয় গবেষণা প্রতিষ্ঠানের জিওস্পেশিয়াল মনিটরিং, মেশিন লার্নিং, বাস্তুতন্ত্র ও কৃষি বিশেষজ্ঞ রয়েছেন। তারা ২১ শতকে তৃণভূমি ও গবাদি পশুর চারণভূমির জন্য গ্লোবাল প্রোডাক্ট তৈরি করছেন।

৪টি ডেটাসেট

২০২১ সালে ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট এবং বেজোস আর্থ ফান্ড দ্বারা প্রতিষ্ঠিত ল্যান্ড অ্যান্ড কার্বন ল্যাব, জিওস্পেশিয়াল মনিটরিংয়ের ক্ষেত্রে যুগান্তকারী উন্নতি করেছে, যা সরকার, ব্যবসা এবং কমিউনিটিকে টেকসই ল্যান্ডস্কেপের জন্য সমাধান প্রদান করতে সাহায্য করে। গ্লোবাল ফরেস্ট ওয়াচ, ২০১৪ সালে ওয়ার্ল্ড রিসোর্স ইনস্টিটিউটের নেতৃত্বে পার্টনারদের একটি কনসোর্টিয়াম দ্বারা প্রতিষ্ঠিত, এটি একটি বন পর্যবেক্ষণ উদ্যোগ যা বনের বর্তমান অবস্থা এবং সাম্প্রতিক বন পরিবর্তন সম্পর্কে ডেটাতে ওপেন অ্যাক্সেস প্রদান করে।

২টি ডেটাসেট

লার্জ স্কেল হাইড্রোলজি ল্যাব প্রসেস-ভিত্তিক মডেলিংয়ের সাথে মাল্টি-সোর্স আর্থ অবজারভেশন সিন্থেসাইজ করার মাধ্যমে বিশ্বব্যাপী এবং আঞ্চলিক জলচক্র সংক্রান্ত গবেষণাকে উন্নত করার ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ। আমরা পেনম্যান-মন্টেথ-লিউনিং (PML) মডেল এবং এর উচ্চ-নির্ভুলতা, দীর্ঘমেয়াদী বাষ্পীভবন (ET) এবং গ্রস প্রাইমারি প্রোডাক্টিভিটি (GPP) প্রোডাক্টের জন্য ব্যাপকভাবে স্বীকৃত।

রিমোট সেন্সিং, মেশিন লার্নিং এবং সারফেস প্রসেস মডেলিং ইন্টিগ্রেট করার মাধ্যমে, আমাদের লক্ষ্য হল জল-কার্বন কাপলিং মনিটর করা এবং বিশ্বব্যাপী জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাব বোঝার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা পরিকাঠামো প্রদান করা।

৩টি ডেটাসেট

বিশ্ববিদ্যালয় এবং প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি স্যাটেলাইট ইমেজ এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ব্রাজিল এবং অন্যান্য দেশের জন্য বার্ষিক জমি ব্যবহার এবং জমি কভার ম্যাপ তৈরিতে মনোনিবেশ করে।

এই প্রোজেক্ট স্বচ্ছতা, বৈজ্ঞানিক কঠোরতা এবং সময়ের সাথে সাথে জমির ব্যবহারে পরিবর্তন নিরীক্ষণের জন্য পরিবেশগত ডেটাতে উন্মুক্ত অ্যাক্সেসকে প্রচার করে।

৬টি ডেটাসেট

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশনের ন্যাশনাল ইকোলজিক্যাল অবজারভেটরি নেটওয়ার্ক (NEON) হল Battelle দ্বারা পরিচালিত মহাদেশীয়-স্কেল অবজারভেশন ফেসিলিটি এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ইকোসিস্টেম কীভাবে পরিবর্তিত হচ্ছে তা আরও ভালোভাবে বোঝার জন্য দীর্ঘমেয়াদী ওপেন অ্যাক্সেস ইকোলজিক্যাল ডেটা সংগ্রহ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

ইন সিটু ডেটা প্রোডাক্ট ছাড়াও, NEON মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং পুয়ের্তো রিকো জুড়ে ৮১টি স্থলজ এবং জলজ ফিল্ড সাইটে পরিবেশগত গবেষণা এবং পর্যবেক্ষণের জন্য বারবার হাই-রেজোলিউশন এয়ারবোর্ন রিমোট সেন্সিং ডেটা প্রদান করে।

৫টি ডেটাসেট

Nature Trace হল নেক্সট-জেনারেশন AI মডেল থেকে পাওয়া জিওস্পেশিয়াল লেয়ারের একটি ক্রমবর্ধমান স্যুট। Google DeepMind এবং Google Research পরিবেশ বোঝার জন্য এটি তৈরি করেছে যা প্রকৃতিকে সাহায্য করতে পারে।

২০টি ডেটাসেট

OpenET, ইভাপোট্রান্সপিরেশন (ET) প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ল্যান্ড সারফেস থেকে বায়ুমণ্ডলে ট্রান্সফার করা জলের মোট পরিমাণের উপর স্যাটেলাইট-ভিত্তিক ডেটা প্রদান করে। OpenET, ফিল্ড স্কেলে (৩০মি x ৩০মি) ET ডেটা তৈরি করার জন্য মাল্টি-মডেল এনসেম্বল অ্যাপ্রোচ ব্যবহার করে। এটি বেশ কিছু স্বতন্ত্র, পিয়ার-রিভিউ করা ET মডেল (METRIC, geeSEBAL, DisALEXI, SSEBop, PT-JPL, SIMS) থেকে পাওয়া ফলাফল একত্রিত করে। এটি ET ডেটা তৈরি করার জন্য প্রমাণিত, বিজ্ঞান-ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করে। প্রতিটি মডেল কয়েক দশকের বৈজ্ঞানিক গবেষণার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় এবং স্যাটেলাইট ইমেজ, আবহাওয়ার ডেটা ও জমির উপরিভাগ সংক্রান্ত তথ্য ইনপুট হিসেবে ব্যবহার করে।

১টি ডেটাসেট

Overture Maps Foundation হল ইন্টারঅপারেবল ওপেন ম্যাপ ডেটা ডেভেলপ করার জন্য একটি যৌথ প্রচেষ্টা। ফাউন্ডেশন ওপেন ম্যাপ ডেটা প্রডিউস করে, এতে প্রায় ৪.২ বিলিয়ন ফিচার আছে যা ছয়টি থিমে সাজানো: ঠিকানা, বেস, বিল্ডিং, বিভাগ, জায়গা ও ট্রান্সপোর্টেশন।

ডেটা প্রতি মাসে প্রকাশ করা হয় এবং ক্লাউড-নেটিভ GeoParquet ফাইল হিসেবে উপলভ্য। Overture ডেটা Google BigQuery-তে Google Cloud পাবলিক ডেটাসেট প্রোগ্রামের অংশ হিসেবে অ্যাক্সেস করা যায়, যেখানে ডেটা CARTO-এর মাধ্যমে তালিকাভুক্ত এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়।

১টি ডেটাসেট

Oya হল একটি কোয়াসি-গ্লোবাল, হাই-রেজোলিউশন বৃষ্টিপাতের অনুমান ডেটাসেট যা জিওস্টেশনারি (GEO) স্যাটেলাইট পর্যবেক্ষণ থেকে প্রাপ্ত।

৩টি ডেটাসেট

ব্যবসা, সরকার, গবেষক ও সাংবাদিকরা বাস্তব জগতকে বুঝতে এবং ব্যবস্থা নিতে পারেন।

নরওয়ের আন্তর্জাতিক জলবায়ু ও বন উদ্যোগ (NICFI)-এর মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা এখন Planet-এর হাই-রেজোলিউশন, বিশ্লেষণ-প্রস্তুত মোজাইক অ্যাক্সেস করতে পারবেন বিশ্বের ক্রান্তীয় অঞ্চলের বনভূমি হ্রাস কমাতে এবং তা আগের অবস্থায় ফিরিয়ে আনতে, জলবায়ু পরিবর্তনের বিরুদ্ধে লড়াই করতে, জীববৈচিত্র্য সংরক্ষণ করতে এবং অ-বাণিজ্যিক ব্যবহারের জন্য টেকসই উন্নয়ন সহজতর করতে।

২১টি ডেটাসেট

ম্যালেরিয়া অ্যাটলাস প্রোজেক্ট (MAP)-এর লক্ষ্য হল ম্যালেরিয়া ও এই সংক্রান্ত বিষয়ে বিনামূল্যে, সঠিক ও আপ-টু-ডেট ভৌগোলিক তথ্য প্রদান করা।

৩টি ডেটাসেট

USDA Forest Service, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে বন, তৃণভূমি এবং আশেপাশের ল্যান্ডস্কেপের স্বাস্থ্য এবং বৈচিত্র্য নিরীক্ষণ করার জন্য জাতীয় ডেটাসেটের একটি স্যুট প্রদান করে।

এই ডেটাসেটগুলি ফেডারেল, রাজ্য এবং ব্যক্তিগত পার্টনারদের জন্য বিভিন্ন ধরনের অ্যাপ্লিকেশন অফার করে যাতে প্রাকৃতিক সম্পদের টেকসই ব্যবহার এবং ম্যানেজমেন্ট এবং বিভিন্ন পাবলিক চাহিদা মেটাতে জমির ব্যবহারকে সমর্থন করা যায়।

৪টি ডেটাসেট

WeatherNext হল Google-এর তৈরি করা নেক্সট-জেনারেশন আবহাওয়ার পূর্বাভাস সংক্রান্ত AI মডেলের একটি ক্রমবর্ধমান সুইট।