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 के पेड़ (डीटी) पर आधारित एक तरीका …
इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि उस पिक्सल में मौजूद जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावित अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि उस पिक्सल में मौजूद जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावित अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) के WorldCereal 10 m 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
यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ईएसए) का WorldCereal क्लासिफ़िकेशन सिस्टम, फ़सल की कटाई के बाद 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, एग्रो-इकोलॉजिकल ज़ोन (एईज़ेड) के हिसाब से दुनिया को अलग-अलग हिस्सों में बांटा गया है. यह बंटवारा … के आधार पर किया गया है
यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) के WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 प्रॉडक्ट सुइट में, ग्लोबल-स्केल के सीज़नल ऐक्टिव फ़सलों 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 …
यूरोप में फ़सल के टाइप के मैप. ये मैप, 2018 के लिए Sentinel-1 और LUCAS Copernicus 2018 की इन-सिटु ऑब्ज़र्वेशन के आधार पर बनाए गए हैं. वहीं, 2022 के लिए, Sentinel-1, Sentinel-2, और सहायक डेटा के साथ-साथ LUCAS Copernicus 2022 की ऑब्ज़र्वेशन के आधार पर बनाए गए हैं. यह डेटासेट, LUCAS 2018 Copernicus के इन-सिटु सर्वे पर आधारित है. यह सर्वे, …
जीएफ़एसएडी, नासा 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 (जैसे, Landsat, MODIS, AVHRR), सेकंडरी डेटा, और फ़ील्ड-प्लॉट डेटा से मिलते हैं …
इस डेटासेट में, सूखे के इंडेक्स शामिल हैं. ये इंडेक्स, 4 कि॰मी॰ के रोज़ाना के ग्रिड में व्यवस्थित किए गए सर्फ़ेस मेट्रोलॉजिकल (GRIDMET) डेटासेट से लिए गए हैं. सूखे के इंडेक्स में स्टैंडर्डाइज़्ड प्रेसिपिटेशन इंडेक्स (एसपीआई), इवैपोरेटिव ड्राउट डिमांड इंडेक्स (ईडीडीआई), स्टैंडर्डाइज़्ड प्रेसिपिटेशन इवैपोट्रांसपिरेशन इंडेक्स (एसपीईआई), पामर ड्राउट सिवेरिटी इंडेक्स (पीडीएसआई), और पामर …
यह डेटासेट, साल 2019 के लिए 10 मीटर का ग्लोबल इंडस्ट्रियल और छोटे किसानों के पाम ऑयल का मैप है. इसमें उन इलाकों को शामिल किया गया है जहां पाम ऑयल के बागान पाए गए हैं. क्लासिफ़ाइड इमेज, कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का आउटपुट होती हैं. यह नेटवर्क, Sentinel-1 और Sentinel-2 के छह महीने के कंपोज़िट पर आधारित होता है. ज़्यादा जानकारी के लिए लेख देखें …
इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि उस पिक्सल में मौजूद जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावित अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि उस पिक्सल में मौजूद जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावित अनुमान, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल से जनरेट किया जाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Forest Data Partnership से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
फ़सल के हिसाब से ज़मीन के कवर की जानकारी देने वाली लेयर (सीडीएल), कॉन्टिनेंटल यूनाइटेड स्टेट्स के लिए हर साल 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, …
[[["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"]],[],[],["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"]]
