Datasets tagged crop in Earth Engine
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
কানাডা AAFC বার্ষিক ফসল তালিকা
২০০৯ সাল থেকে, এগ্রিকালচার অ্যান্ড এগ্রি-ফুড কানাডা (AAFC)-এর সায়েন্স অ্যান্ড টেকনোলজি ব্রাঞ্চ (STB)-এর আর্থ অবজারভেশন টিম বার্ষিক ফসলের প্রকারভেদের ডিজিটাল মানচিত্র তৈরির প্রক্রিয়া শুরু করে। ২০০৯ এবং ২০১০ সালে প্রেইরি প্রদেশগুলোর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, একটি ডিসিশন ট্রি (DT) ভিত্তিক পদ্ধতি…
**দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য অনুগ্রহ করে এই গিটহাব README দেখুন।** এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেল ভিত্তিতে একটি আনুমানিক সম্ভাবনা প্রদান করে যে, অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা অধিকৃত। সম্ভাবনার এই অনুমানগুলি ১০ মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে এবং তৈরি করা হয়েছে …
এই ডেটাসেটের প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশনের জন্য অনুগ্রহ করে এই গিটহাব README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেল ভিত্তিতে আনুমানিক সম্ভাবনা প্রদান করে যে, অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা অধিকৃত। সম্ভাবনার এই অনুমানগুলো ১০ মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে এবং একটি মেশিন লার্নিং মডেল দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। …
**দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য অনুগ্রহ করে এই গিটহাব README দেখুন।** এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেল ভিত্তিতে একটি আনুমানিক সম্ভাবনা প্রদান করে যে, অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা অধিকৃত। সম্ভাবনার এই অনুমানগুলি ১০ মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে এবং তৈরি করা হয়েছে …
এই ডেটাসেটের প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশনের জন্য অনুগ্রহ করে এই গিটহাব README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেল ভিত্তিতে আনুমানিক সম্ভাবনা প্রদান করে যে, অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা অধিকৃত। সম্ভাবনার এই অনুমানগুলো ১০ মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে এবং একটি মেশিন লার্নিং মডেল দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। …
ইউরোপীয় মহাকাশ সংস্থা (ইএসএ)-এর ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল ১০ মি ২০২১ প্রোডাক্ট স্যুটে বৈশ্বিক বার্ষিক ও মৌসুমী শস্য মানচিত্র এবং সেগুলোর সংশ্লিষ্ট নির্ভরযোগ্যতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এগুলো ইএসএ-ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল প্রকল্পের অংশ হিসেবে তৈরি করা হয়েছিল। এই প্রোডাক্টগুলোর বিষয়বস্তু এবং ব্যবহৃত পদ্ধতি সম্পর্কে আরও তথ্য…
ইউরোপীয় মহাকাশ সংস্থা (ESA)-এর ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতির লক্ষ্য হলো একটি নির্দিষ্ট ফসল উৎপাদন মৌসুম শেষ হওয়ার এক মাসের মধ্যে পণ্য উৎপাদন করা। বিশ্বজুড়ে এই ফসল উৎপাদন মৌসুমগুলোর গতিশীল প্রকৃতির কারণে, কৃষি-বাস্তুতান্ত্রিক অঞ্চল (AEZ)-এ একটি বৈশ্বিক স্তরবিন্যাস করা হয়েছিল যার ভিত্তি ছিল…
ইএসএ ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল সক্রিয় শস্যভূমি ১০ মি ভি১০০
ইউরোপীয় মহাকাশ সংস্থা (ESA)-এর ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল অ্যাক্টিভ ক্রপল্যান্ড ১০ মি ২০২১ প্রোডাক্ট স্যুটে বৈশ্বিক পর্যায়ের মৌসুমী সক্রিয় ফসলি জমির মার্কার রয়েছে। এগুলো ESA-ওয়ার্ল্ডসিরিয়াল প্রকল্পের অংশ হিসেবে তৈরি করা হয়েছিল। সক্রিয় ফসলি জমির প্রোডাক্টগুলো নির্দেশ করে যে, অস্থায়ী ফসল হিসেবে চিহ্নিত কোনো পিক্সেল সক্রিয়ভাবে ব্যবহৃত হয়েছে কি না…
২০১৮ সালের জন্য সেন্টিনেল-১ এবং লুকাস কোপারনিকাস ২০১৮-এর ইন-সিটু পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে ইউরোপীয় শস্যের প্রকারভেদের মানচিত্র, এবং ২০২২ সালের জন্য সেন্টিনেল-১, সেন্টিনেল-২, ও সহায়ক তথ্যের সাথে লুকাস কোপারনিকাস ২০২২-এর পর্যবেক্ষণের সমন্বয়ে তৈরি মানচিত্র। অনন্য লুকাস ২০১৮ কোপারনিকাস ইন-সিটু সমীক্ষার উপর ভিত্তি করে, এই ডেটাসেটটি প্রথম…
জিএফএসএডি হলো নাসা-অর্থায়িত একটি প্রকল্প, যার লক্ষ্য একবিংশ শতাব্দীতে বৈশ্বিক খাদ্য নিরাপত্তায় অবদান রাখার জন্য উচ্চ-রেজোলিউশনের বৈশ্বিক কৃষিজমি এবং সেগুলোর জল ব্যবহারের তথ্য সরবরাহ করা। জিএফএসএডি-র ফলাফলগুলো মাল্টি-সেন্সর রিমোট সেন্সিং ডেটা (যেমন, ল্যান্ডস্যাট, মোডিস, এভিএইচআরআর), সেকেন্ডারি ডেটা এবং ফিল্ড-প্লট ডেটার মাধ্যমে সংগ্রহ করা হয়…
এই ডেটাসেটটিতে ৪-কিমি দৈনিক গ্রিডেড সারফেস মেটিওরোলজিক্যাল (GRIDMET) ডেটাসেট থেকে প্রাপ্ত খরা সূচকসমূহ রয়েছে। প্রদত্ত খরা সূচকগুলোর মধ্যে রয়েছে স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইনডেক্স (SPI), ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইনডেক্স (EDDI), স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইনডেক্স (SPEI), পামার ড্রট সিভিয়ারিটি ইনডেক্স (PDSI) এবং পামার…
ডেটাসেটটি হলো ২০১৯ সালের একটি ১০ মিটার বৈশ্বিক শিল্প ও ক্ষুদ্র চাষি পাম তেল মানচিত্র। এটি সেইসব এলাকাকে অন্তর্ভুক্ত করে যেখানে পাম তেল বাগান শনাক্ত করা হয়েছে। শ্রেণীবদ্ধ ছবিগুলো সেন্টিনেল-১ এবং সেন্টিনেল-২ এর অর্ধ-বার্ষিক কম্পোজিটের উপর ভিত্তি করে একটি কনভল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট। অতিরিক্ত তথ্যের জন্য নিবন্ধটি দেখুন…
**দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য অনুগ্রহ করে এই গিটহাব README দেখুন।** এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেল ভিত্তিতে একটি আনুমানিক সম্ভাবনা প্রদান করে যে, অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা অধিকৃত। সম্ভাবনার এই অনুমানগুলি ১০ মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে এবং তৈরি করা হয়েছে …
এই ডেটাসেটের প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশনের জন্য অনুগ্রহ করে এই গিটহাব README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেল ভিত্তিতে আনুমানিক সম্ভাবনা প্রদান করে যে, অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা অধিকৃত। সম্ভাবনার এই অনুমানগুলো ১০ মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে এবং একটি মেশিন লার্নিং মডেল দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। …
এই ডেটাসেটের প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশনের জন্য অনুগ্রহ করে এই গিটহাব README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেল ভিত্তিতে আনুমানিক সম্ভাবনা প্রদান করে যে, অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা অধিকৃত। সম্ভাবনার এই অনুমানগুলো ১০ মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে এবং একটি মেশিন লার্নিং মডেল দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। …
**দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য অনুগ্রহ করে এই গিটহাব README দেখুন।** এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেল ভিত্তিতে একটি আনুমানিক সম্ভাবনা প্রদান করে যে, অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা অধিকৃত। সম্ভাবনার এই অনুমানগুলি ১০ মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে এবং তৈরি করা হয়েছে …
ক্রপল্যান্ড ডেটা লেয়ার (CDL) হলো একটি ফসল-নির্দিষ্ট ভূমি আচ্ছাদন ডেটা লেয়ার, যা মাঝারি রেজোলিউশনের স্যাটেলাইট চিত্র এবং ব্যাপক কৃষিভিত্তিক মাঠপর্যায়ের তথ্য ব্যবহার করে প্রতি বছর মহাদেশীয় মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জন্য তৈরি করা হয়। CDL তৈরি করে ইউএসডিএ (USDA), ন্যাশনাল এগ্রিকালচারাল স্ট্যাটিস্টিকস সার্ভিস (NASS), রিসার্চ অ্যান্ড ডেভেলপমেন্ট ডিভিশন, …
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],[],[],["Agricultural agencies and projects are creating datasets for crop mapping and analysis. Actions include generating annual crop maps, like Canada's AAFC using a Decision Tree methodology, and ESA's WorldCereal project producing global-scale crop maps. Other datasets provide oil palm plantation maps, cropland extent data, and drought indices. Recent models also estimate cocoa, palm, and rubber tree probabilities at a per-pixel level, with some data focused on specific regions like Europe, the US, or Canada, while others are global.\n"]]
