इमेज के इस कलेक्शन में, हर पिक्सल के लिए अनुमानित संभावना दी गई है. इससे पता चलता है कि उस पिक्सल के नीचे मौजूद इलाके में, कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के ये अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से जनरेट किया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इमेज के इस कलेक्शन में, हर पिक्सल के लिए अनुमानित संभावना दी गई है. इससे पता चलता है कि उस पिक्सल के नीचे मौजूद इलाके में, कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के ये अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से जनरेट किया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इमेज के इस कलेक्शन में, हर पिक्सल के लिए अनुमानित संभावना दी गई है. इससे पता चलता है कि उस पिक्सल के नीचे मौजूद इलाके में, कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के ये अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से जनरेट किया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इमेज के इस कलेक्शन में, हर पिक्सल के लिए अनुमानित संभावना दी गई है. इससे पता चलता है कि उस पिक्सल के नीचे मौजूद इलाके में, कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के ये अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से जनरेट किया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
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 Leverhulme Centre for Nature Recovery के साथ मिलकर बनाया गया है. इसका इस्तेमाल, इन ऐप्लिकेशन के लिए किया जा सकता है: …
इस इमेज में, हर पिक्सल के लिए स्कोर ([0, 1] में) दिया गया है. इससे पता चलता है कि साल 2020 में, पिक्सल वाले इलाके में बिना किसी छेड़छाड़ वाला जंगल मौजूद था या नहीं. ये स्कोर, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें, सबूतों को मिलाकर तैयार किया गया है. इसमें, कई तरह के फ़ॉरेस्ट …
Forest Typology (ForTy) v1 डेटासेट में, साल 2020 के लिए, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, हर क्लास के लिए संभावित ग्लोबल मैप शामिल है. इसमें, 65°S और 84°N अक्षांश के बीच मौजूद सभी ज़मीनी इलाके शामिल हैं. छह क्लास वाली टाइपोलॉजी, एफएओ और यूरोपीय संघ के जंगलों की कटाई को रोकने के लिए बने कानून (ईयूडीआर) की डेफ़िनिशन के मुताबिक है: क्लास 1 …
यह डेटासेट, साल 2019 के लिए, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, औद्योगिक और छोटे स्तर पर पाम के बागानों का ग्लोबल मैप है. इसमें वे इलाके शामिल हैं जहां पाम के बागान पाए गए थे. वर्गीकृत की गई इमेज, कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का आउटपुट हैं. यह नेटवर्क, Sentinel-1 और Sentinel-2 के छह महीने के कंपोज़िट पर आधारित है. ज़्यादा जानकारी के लिए, लेख देखें …
Natural Forests of the World 2020, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, साल 2020 के लिए प्राकृतिक वन की संभावना का ग्लोबल मैप उपलब्ध कराता है. इसे यूरोपीय संघ के जंगलों की कटाई को रोकने के लिए बने कानून (ईयूडीआर) और वन संरक्षण व निगरानी के लिए किए जा रहे अन्य प्रयासों में मदद करने के लिए बनाया गया है. मैप …
इमेज के इस कलेक्शन में, हर पिक्सल के लिए अनुमानित संभावना दी गई है. इससे पता चलता है कि उस पिक्सल के नीचे मौजूद इलाके में, कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के ये अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से जनरेट किया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इमेज के इस कलेक्शन में, हर पिक्सल के लिए अनुमानित संभावना दी गई है. इससे पता चलता है कि उस पिक्सल के नीचे मौजूद इलाके में, कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के ये अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से जनरेट किया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
RESOLVE Ecoregions डेटासेट को साल 2017 में अपडेट किया गया था. इसमें, 846 स्थलीय इकोरीजन दिखाए गए हैं. ये इकोरीजन, हमारे ग्रह का प्रतिनिधित्व करते हैं. स्टाइलिश मैप को https://ecoregions2017.appspot.com/ पर या Earth Engine में देखें. इकोरीजन, आसान शब्दों में कहें, तो स्थानीय स्तर पर मौजूद इकोसिस्टम होते हैं. खास तौर पर, इकोरीजन अलग-अलग तरह के …
इमेज के इस कलेक्शन में, हर पिक्सल के लिए अनुमानित संभावना दी गई है. इससे पता चलता है कि उस पिक्सल के नीचे मौजूद इलाके में, कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के ये अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से जनरेट किया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इमेज के इस कलेक्शन में, हर पिक्सल के लिए अनुमानित संभावना दी गई है. इससे पता चलता है कि उस पिक्सल के नीचे मौजूद इलाके में, कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावना के ये अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से जनरेट किया गया है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
प्रजातियों के वितरण के मॉडल के ये आउटपुट, Google ने QCIF और EcoCommons के साथ मिलकर तैयार किए हैं. इनमें, प्रजातियों के दिखने की संभावना के अनुमान दिए गए हैं. जैसे, ज़्यादा वैल्यू से पता चलता है कि किसी जगह पर, प्रजाति के दिखने की संभावना ज़्यादा है. यह अनुमान, सर्वे की किसी खास तरीके और सर्वे के …
अगर आपको KBA डेटासेट ऐक्सेस करना है, तो कृपया KBA डेटा के लिए अनुरोध फ़ॉर्म भरें. मंज़ूरी मिलने के बाद, आपको GEE में सीधे ऐक्सेस मिल जाएगा. Key Biodiversity Areas (KBAs) ऐसे 'साइटें हैं जो स्थलीय, मीठे पानी, और समुद्री इकोसिस्टम में, जैव विविधता को बनाए रखने में अहम योगदान देती हैं'. …
iNaturalist Multispecies Range Dataset में, हज़ारों प्रजातियों के लिए मॉडल किए गए भौगोलिक रेंज की जानकारी दी गई है. डेटासेट में, प्रजातियों के पॉलीगॉन शामिल हैं. इनमें taxon_id, name, scientific_name, और geomodel_version जैसे एट्रिब्यूट शामिल हैं. रेंज का अनुमान, iNaturalist कम्यूनिटी के ऑब्ज़र्वेशन के आधार पर लगाया जाता है. इसे हर महीने अपडेट किया जाता है. इन डेटासेट की मदद से, बड़े पैमाने पर जैव विविधता का विश्लेषण किया जा सकता है. …
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],[],[],[]]
