Datasets tagged agriculture in Earth Engine

  • ऑस्ट्रेलिया के लिए वाष्पीकरण और पौधों से पानी निकलने की दर (सीएमआरएसईटी लैंडसैट V2.2)

    यह डेटासेट, CMRSET एल्गोरिदम का इस्तेमाल करके ऑस्ट्रेलिया के लिए सटीक वास्तविक वाष्पीकरण (एईटी या ईटीए) की जानकारी देता है. AET बैंड ('ETa' नाम दिया गया है) में, उस महीने के लिए CMRSET मॉडल से मिली औसत दैनिक वैल्यू होती है. यह वैल्यू, Landsat से ली गई उन सभी तस्वीरों के लिए होती है जिनमें बादल नहीं होते हैं. AET डेटा …
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  • कनाडा एएएफसी की सालाना फ़सल इन्वेंट्री

    साल 2009 से, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) की Science and Technology Branch (STB) की Earth Observation Team ने, हर साल फ़सल के टाइप के डिजिटल मैप जनरेट करने की प्रोसेस शुरू की. साल 2009 और 2010 में, प्रेयरी प्रांतों पर फ़ोकस करते हुए, फ़ैसले लेने के लिए ट्री (डीटी) पर आधारित तरीके का इस्तेमाल किया गया …
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  • कोकोआ की संभावना का अनुमान लगाने वाला मॉडल 2025a

    ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है
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  • कॉफ़ी की संभावना का मॉडल 2025a

    ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है
    agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership
  • DESS China Terrace Map v1

    यह डेटासेट, 2018 में चीन के टेरेस का 30 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाला मैप है. इसे Google Earth Engine प्लैटफ़ॉर्म पर आधारित, मल्टीसोर्स और मल्टी-टेंपोरल डेटा का इस्तेमाल करके, पिक्सल के आधार पर क्लासिफ़िकेशन की निगरानी में तैयार किया गया है. कुल मिलाकर, सटीकता 94% और कापा कोएफ़िशिएंट 0.72 रहा. यह पहला …
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  • सूखी दलदली मिट्टी से होने वाला उत्सर्जन (सालाना) 1.0

    पानी निकाली गई ऑर्गैनिक मिट्टी के बारे में, FAO के दो डेटासेट उपलब्ध हैं. इनसे ये अनुमान लगाए जाते हैं: DROSA-A: खेती (फ़सल वाली ज़मीन और चराई वाली घास की ज़मीन) के लिए पानी निकाली गई ऑर्गैनिक मिट्टी का क्षेत्रफल (हेक्टेयर में) DROSE-A: ऑर्गैनिक मिट्टी से कृषि के लिए पानी निकालने से कार्बन (C) और नाइट्रस ऑक्साइड (N2O) के अनुमान (गीगाग्राम में) …
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  • ESA WorldCereal 10 m v100

    यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) के WorldCereal 10 मीटर 2021 प्रॉडक्ट सुइट में, दुनिया भर के सालाना और सीज़नल फ़सल के मैप और उनसे जुड़ी जानकारी शामिल है. इन्हें ESA-WorldCereal प्रोजेक्ट के तहत जनरेट किया गया था. इन प्रॉडक्ट के कॉन्टेंट और … के लिए इस्तेमाल की गई मैथडोलॉजी के बारे में ज़्यादा जानकारी
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  • ESA WorldCereal AEZ v100

    यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ईएसए) का WorldCereal क्लासिफ़िकेशन सिस्टम, फ़सल की कटाई के सीज़न के खत्म होने के एक महीने के अंदर प्रॉडक्ट जनरेट करने का लक्ष्य रखता है. दुनिया भर में फ़सलों के बढ़ने के सीज़न में लगातार बदलाव हो रहा है. इसलिए, दुनिया को कृषि-पारिस्थितिकी क्षेत्रों (एईज़ेड) में बांटा गया है. यह बंटवारा …
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  • ESA WorldCereal Active Cropland 10 m v100

    यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) के WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 प्रॉडक्ट सुइट में, दुनिया भर के सीज़नल ऐक्टिव फ़सलों वाले खेतों के मार्कर शामिल हैं. इन्हें ESA-WorldCereal प्रोजेक्ट के तहत जनरेट किया गया था. फ़सल वाली ज़मीन के ऐक्टिव प्रॉडक्ट से पता चलता है कि क्या अस्थायी फ़सलों के तौर पर पहचाने गए पिक्सल को …
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  • EUCROPMAP

    यूरोप में फ़सल के टाइप के मैप. ये मैप, 2018 के लिए Sentinel-1 और LUCAS Copernicus 2018 की इन-सिटु ऑब्ज़र्वेशन पर आधारित हैं. साथ ही, 2022 के लिए Sentinel-1, Sentinel-2, और सहायक डेटा के साथ LUCAS Copernicus 2022 की ऑब्ज़र्वेशन पर आधारित हैं. यह डेटासेट, LUCAS 2018 Copernicus के इन-सिटु सर्वे पर आधारित है. यह …
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  • जंगल के आस-पास रहने वाले लोग (एफ़पीपी) 1.0

    "जंगल के आस-पास रहने वाले लोग" (एफ़पीपी) डेटासेट, डेटा लेयर में से एक है. यह Collaborative Partnership on Forests (CPF) के GCS (Global Core Set) के फ़ॉरेस्ट-रिलेटेड इंडिकेटर के इंडिकेटर #13,"जंगल पर निर्भर रहने वाले लोगों में से बहुत ज़्यादा गरीबी में जीने वाले लोगों की संख्या" को डेवलप करने में मदद करता है. एफ़पीपी डेटासेट, …
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  • GFSAD1000: फ़सल वाली ज़मीन का दायरा, 1 कि॰मी॰ के हिसाब से फ़सल का मास्क, ग्लोबल फ़ूड-सपोर्ट ऐनलिसिस डेटा

    GFSAD, NASA से फ़ंड किया गया एक प्रोजेक्ट है. इसका मकसद, दुनिया भर में फ़सलों के लिए इस्तेमाल की जाने वाली ज़मीन और पानी के इस्तेमाल से जुड़ा ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाला डेटा उपलब्ध कराना है. इससे 21वीं सदी में दुनिया भर में खाद्य सुरक्षा को बढ़ावा मिलेगा. GFSAD प्रॉडक्ट, मल्टी-सेंसर रिमोट सेंसिंग डेटा से बनाए जाते हैं. जैसे, Landsat, MODIS, AVHRR), सेकंडरी डेटा, और फ़ील्ड-प्लॉट डेटा …
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  • पाम ऑइल (ताड़ का तेल) के बागानों का ग्लोबल मैप

    यह डेटासेट, साल 2019 के लिए 10 मीटर का ग्लोबल इंडस्ट्रियल और छोटे किसानों के पाम ऑयल के खेतों का मैप है. इसमें उन इलाकों को शामिल किया गया है जहां पाम ऑयल के बागान पाए गए हैं. क्लासिफ़ाइड इमेज, सेंटिनल-1 और सेंटिनल-2 के छह महीने के कंपोज़िट पर आधारित कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का आउटपुट होती हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए लेख देखें …
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  • IrrMapper Irrigated Lands, वर्शन 1.2

    IrrMapper, पश्चिमी अमेरिका के 11 राज्यों में सिंचाई की स्थिति का सालाना वर्गीकरण है. इसे Landsat स्केल (यानी, 30 मीटर) का डेटा उपलब्ध है. इसमें रैंडम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया गया है. यह डेटा 1986 से लेकर अब तक का है. IrrMapper पेपर में, चार क्लास (यानी कि सिंचाई वाली ज़मीन, बिना सिंचाई वाली ज़मीन, बिना खेती वाली ज़मीन, और दलदल वाली ज़मीन) के हिसाब से वर्गीकरण के बारे में बताया गया है. …
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  • NAIP: नैशनल ऐग्रीकल्चर इमेज प्रोग्राम

    नैशनल ऐग्रीकल्चर इमेज प्रोग्राम (एनएआईपी), अमेरिका के मुख्य भूभाग में कृषि के सीज़न के दौरान हवाई इमेज लेता है.एनएआईपी प्रोजेक्ट के लिए हर साल अनुबंध किया जाता है. यह अनुबंध, उपलब्ध फ़ंड और इमेज लेने के साइकल के आधार पर किया जाता है. NAIP को 2003 से पांच साल के साइकल पर हासिल किया गया था. साल 2008 में …
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  • Palm Probability मॉडल 2025a

    ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है
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  • रबर के पेड़ के लिए संभावना का मॉडल 2025a

    ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को घेर रखा है. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है
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  • ट्री प्रॉक्सिमेट पीपल (टीपीपी) 1.0

    "जंगल के आस-पास रहने वाले लोग" (टीपीपी) एक ऐसा डेटासेट है जो Collaborative Partnership on Forests (CPF) के ग्लोबल कोर सेट ऑफ़ फ़ॉरेस्ट-रिलेटेड इंडिकेटर (जीसीएस) के इंडिकेटर #13, यानी कि जंगल पर निर्भर रहने वाले लोगों की संख्या के विकास में योगदान देता है. टीपीपी डेटासेट में चार अलग-अलग अनुमान दिए गए हैं …
    agriculture fao forest global plant-productivity population
  • UN FAO Drained Organic Soils Area (Annual) 1.0

    पानी निकाली गई ऑर्गैनिक मिट्टी के बारे में, FAO के दो डेटासेट उपलब्ध हैं. इनसे ये अनुमान लगाए जाते हैं: DROSA-A: खेती (फ़सल वाली ज़मीन और चराई वाली घास की ज़मीन) के लिए पानी निकाली गई ऑर्गैनिक मिट्टी का क्षेत्रफल (हेक्टेयर में) DROSE-A: ऑर्गैनिक मिट्टी से कृषि के लिए पानी निकालने से कार्बन (C) और नाइट्रस ऑक्साइड (N2O) के अनुमान (गीगाग्राम में) …
    agriculture climate climate-change emissions fao ghg
  • यूएसडीए एनएएसएस की फ़सल वाले खेत की डेटा लेयर

    फ़सल के हिसाब से ज़मीन के इस्तेमाल की जानकारी देने वाली लेयर (सीडीएल) को हर साल बनाया जाता है. यह लेयर, अमेरिका के महाद्वीपीय हिस्से के लिए बनाई जाती है. इसके लिए, मीडियम रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज और खेती-बाड़ी से जुड़ी ग्राउंड ट्रुथिंग का इस्तेमाल किया जाता है. सीडीएल को यूएसडीए, नैशनल एग्रीकल्चरल स्टैटिस्टिक्स सर्विस (एनएएसएस), रिसर्च ऐंड डेवलपमेंट डिवीज़न, …
    agriculture crop landcover usda
  • WAPOR Actual Evapotranspiration and Interception 2.0

    असल वाष्पीकरण और इंटरसेप्शन (ईटीआईए) (डेकाडल, मि॰मी॰/दिन में) मिट्टी के वाष्पीकरण (ई), कैनोपी ट्रांसपिरेशन (टी), और पत्तियों से इंटरसेप्ट की गई बारिश के वाष्पीकरण (आई) का योग होता है. हर पिक्सल की वैल्यू, किसी दिए गए डेकाड में रोज़ के औसत ईटीआईए को दिखाती है.
    agriculture fao wapor water water-vapor
  • WAPOR Actual Evapotranspiration and Interception 3.0

    असल वाष्पीकरण और इंटरसेप्शन (ईटीआईए) (डेकाडल, मि॰मी॰/दिन में) मिट्टी के वाष्पीकरण (ई), कैनोपी ट्रांसपिरेशन (टी), और पत्तियों से इंटरसेप्ट की गई बारिश के वाष्पीकरण (आई) का योग होता है. हर पिक्सल की वैल्यू, किसी दिए गए डेकाड में रोज़ के औसत ईटीआईए को दिखाती है.
    agriculture fao wapor water water-vapor
  • WAPOR Daily Reference Evapotranspiration 2.0

    रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन (आरईटी) को, रेफ़रंस फ़सल के इवैपोट्रांसपिरेशन के तौर पर तय किया जाता है. यह अच्छी तरह से पानी वाली घास की सतह के व्यवहार को सिम्युलेट करता है. हर पिक्सल, मिलीमीटर में रोज़ाना के रेफ़रंस वाष्पीकरण को दिखाता है.
    agriculture fao wapor water water-vapor
  • WAPOR Daily Reference Evapotranspiration 3.0

    रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन (आरईटी) को, रेफ़रंस फ़सल के इवैपोट्रांसपिरेशन के तौर पर तय किया जाता है. यह अच्छी तरह से पानी वाली घास की सतह के व्यवहार को सिम्युलेट करता है. हर पिक्सल, मिलीमीटर में रोज़ाना के रेफ़रंस वाष्पीकरण को दिखाता है.
    agriculture fao wapor water water-vapor
  • WAPOR Dekadal Evaporation 2.0

    इवैपोरेशन (E) डेटा कॉम्पोनेंट (डेकाडल, मिमी/दिन में) से, मिट्टी की सतह के असल इवैपोरेशन के बारे में पता चलता है. हर पिक्सल की वैल्यू, उस खास डेकाड के लिए हर दिन के हिसाब से वाष्पीकरण की औसत दर दिखाती है.
    agriculture fao wapor water water-vapor
  • WAPOR Dekadal Evaporation 3.0

    इवैपोरेशन (E) डेटा कॉम्पोनेंट (डेकाडल, मिमी/दिन में) से, मिट्टी की सतह के असल इवैपोरेशन के बारे में पता चलता है. हर पिक्सल की वैल्यू, उस खास डेकाड के लिए हर दिन के हिसाब से वाष्पीकरण की औसत दर दिखाती है.
    agriculture fao wapor water water-vapor
  • WAPOR Dekadal Interception 2.0

    इंटरसेप्शन (I) डेटा कॉम्पोनेंट (डेकाडल, मिमी/दिन में) से, वनस्पति के कैनोपी से इंटरसेप्ट की गई बारिश के वाष्पीकरण का पता चलता है. इंटरसेप्शन वह प्रोसेस है जिसमें बारिश के पानी को पत्तों से रोका जाता है. बारिश के पानी का कुछ हिस्सा फिर से भाप बनकर उड़ जाएगा. हर पिक्सल की वैल्यू, औसत … को दिखाती है
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  • WAPOR Dekadal Interception 3.0

    इंटरसेप्शन (I) डेटा कॉम्पोनेंट (डेकाडल, मिमी/दिन में) से, वनस्पति के कैनोपी से इंटरसेप्ट की गई बारिश के वाष्पीकरण का पता चलता है. इंटरसेप्शन वह प्रोसेस है जिसमें बारिश के पानी को पत्तों से रोका जाता है. बारिश के पानी का कुछ हिस्सा फिर से भाप बनकर उड़ जाएगा. हर पिक्सल की वैल्यू, औसत … को दिखाती है
    agriculture fao wapor water water-vapor
  • WAPOR Dekadal Net Primary Production 2.0

    नेट प्राइमरी प्रोडक्शन (एनपीपी), किसी भी इकोसिस्टम की एक बुनियादी विशेषता होती है. यह फ़ोटोसिंथेसिस की वजह से, कार्बन डाइऑक्साइड को बायोमास में बदलने की प्रोसेस को दिखाता है. पिक्सल वैल्यू, उस खास डेकाड के लिए रोज़ की औसत एनपीपी को दिखाती है.
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  • WAPOR Dekadal Reference Evapotranspiration 2.0

    रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन (आरईटी) को, रेफ़रंस फ़सल के इवैपोट्रांसपिरेशन के तौर पर तय किया जाता है. यह अच्छी तरह से पानी वाली घास की सतह के व्यवहार को सिम्युलेट करता है. हर पिक्सल की वैल्यू, उस खास डेकाड के लिए रोज़ाना के रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन के औसत को दिखाती है.
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  • WAPOR Dekadal Reference Evapotranspiration 3.0

    रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन (आरईटी) को, रेफ़रंस फ़सल के इवैपोट्रांसपिरेशन के तौर पर तय किया जाता है. यह अच्छी तरह से पानी वाली घास की सतह के व्यवहार को सिम्युलेट करता है. हर पिक्सल की वैल्यू, उस खास डेकाड के लिए रोज़ाना के रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन के औसत को दिखाती है.
    agriculture fao wapor water water-vapor
  • WAPOR Dekadal Transpiration 2.0

    वाष्पोत्सर्जन (T) डेटा कॉम्पोनेंट (हर दस दिन में, मिमी/दिन में) वनस्पति के कैनोपी का असल वाष्पोत्सर्जन होता है. हर पिक्सल की वैल्यू, उस खास डेकाड के लिए हर दिन के हिसाब से वाष्पीकरण की औसत दर दिखाती है.
    agriculture fao wapor water water-vapor
  • WAPOR Dekadal Transpiration 3.0

    वाष्पोत्सर्जन (T) डेटा कॉम्पोनेंट (हर दस दिन में, मिमी/दिन में) वनस्पति के कैनोपी का असल वाष्पोत्सर्जन होता है. हर पिक्सल की वैल्यू, उस खास डेकाड के लिए हर दिन के हिसाब से वाष्पीकरण की औसत दर दिखाती है.
    agriculture fao global wapor water water-vapor
  • WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0

    इस डेटासेट में, साल 2001 से 2022 तक दुनिया भर में पेड़ों के कवर में कमी आने की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह डेटा 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे तैयार करने के लिए, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल किया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है
    agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
  • WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1

    इस डेटासेट में, साल 2001 से 2023 तक दुनिया भर में पेड़ों की कटाई की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह डेटा 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे तैयार करने के लिए, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल किया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है
    agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
  • WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2

    इस डेटासेट में, साल 2001 से 2024 तक दुनिया भर में पेड़ों की कटाई की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह डेटा 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे तैयार करने के लिए, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल किया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है
    agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon