साल 2009 में, एग्रीकल्चर ऐंड एग्री-फ़ूड कनाडा (एएएफ़सी) की साइंस ऐंड टेक्नोलॉजी ब्रांच (एसटीबी) की अर्थ ऑब्ज़र्वेशन टीम ने, हर साल फ़सल के टाइप के हिसाब से डिजिटल मैप जनरेट करने की प्रोसेस शुरू की. साल 2009 और 2010 में प्रेयरी प्रोविंस पर फ़ोकस करते हुए, डिसिज़न ट्री (डीटी) पर आधारित एक तरीका …
इस इमेज कलेक्शन में, हर पिक्सल के हिसाब से अनुमानित संभावना दी गई है कि संबंधित इलाके में कमोडिटी मौजूद है. संभावना के 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 की वेबसाइट पर मौजूद तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इस इमेज कलेक्शन में, हर पिक्सल के हिसाब से अनुमानित संभावना दी गई है कि संबंधित इलाके में कमोडिटी मौजूद है. संभावना के 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 की वेबसाइट पर मौजूद तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) के WorldCereal 10 m 2021 प्रॉडक्ट सुइट में, दुनिया भर में सालाना और मौसमी फसलों के मैप और उनसे जुड़े कॉन्फ़िडेंस लेवल शामिल हैं. इन्हें ईएसए-वर्ल्डसीरियल प्रोजेक्ट के हिस्से के तौर पर जनरेट किया गया था. इन प्रॉडक्ट के कॉन्टेंट और इस्तेमाल की गई मैथडोलॉजी के बारे में ज़्यादा जानकारी …
यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) के WorldCereal क्लासिफ़िकेशन सिस्टम का मकसद, फ़सल के बढ़ने का सीज़न खत्म होने के एक महीने के अंदर प्रॉडक्ट जनरेट करना है. दुनिया भर में फ़सल उगाने के सीज़न में होने वाले बदलावों की वजह से, एग्रो-इकोलॉजिकल ज़ोन (एईज़ेड) में ग्लोबल स्ट्रैटिफ़िकेशन किया गया. यह स्ट्रैटिफ़िकेशन, …
यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) के WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 प्रॉडक्ट सुइट में, दुनिया भर में मौसमी तौर पर सक्रिय फ़सल वाली ज़मीन के मार्कर शामिल हैं. इन्हें ईएसए-वर्ल्डसीरियल प्रोजेक्ट के हिस्से के तौर पर जनरेट किया गया था. ऐक्टिव क्रॉपरलैंड प्रॉडक्ट से पता चलता है कि अस्थायी फसलों के तौर पर पहचाने गए पिक्सल को ऐक्टिव तौर पर …
यूरोप में उगाई जाने वाली फसलों के टाइप दिखाने वाले मैप. ये मैप, साल 2018 के लिए Sentinel-1 और LUCAS Copernicus 2018 के इन-सीटू ऑब्ज़र्वेशन पर आधारित हैं. साथ ही, साल 2022 के लिए Sentinel-1, Sentinel-2, और LUCAS Copernicus 2022 के ऑब्ज़र्वेशन के साथ-साथ अन्य डेटा के कॉम्बिनेशन पर आधारित हैं. LUCAS 2018 Copernicus के इन-सीटू सर्वे के आधार पर, यह डेटासेट पहली बार …
जीएफ़एसएडी, नासा की ओर से फ़ंड किया गया प्रोजेक्ट है. इसका मकसद, दुनिया भर में खेती के लिए इस्तेमाल होने वाली ज़मीन का हाई रिज़ॉल्यूशन वाला डेटा और पानी के इस्तेमाल से जुड़ा डेटा उपलब्ध कराना है. इससे इक्कीसवीं सदी में, दुनिया भर में खाद्य सुरक्षा को बेहतर बनाने में मदद मिलती है. जीएफ़एसएडी प्रॉडक्ट, मल्टी-सेंसर रिमोट सेंसिंग डेटा (जैसे, Landsat, MODIS, AVHRR), सेकंडरी डेटा, और फ़ील्ड-प्लॉट डेटा से लिए जाते हैं …
इस डेटासेट में, सूखे के इंडेक्स शामिल हैं. ये इंडेक्स, रोज़ाना के हिसाब से ग्रिड में व्यवस्थित किए गए चार किलोमीटर के सर्फ़ेस मेट्रोलॉजिकल (GRIDMET) डेटासेट से लिए गए हैं. सूखे के इंडेक्स में ये शामिल हैं: स्टैंडर्डाइज़्ड प्रेसिपिटेशन इंडेक्स (एसपीआई), इवैपोरेटिव ड्राउट डिमांड इंडेक्स (ईडीडीआई), स्टैंडर्डाइज़्ड प्रेसिपिटेशन इवैपोट्रांसपिरेशन इंडेक्स (एसपीईआई), पामर ड्राउट सिवेरिटी इंडेक्स (पीडीएसआई), और पामर …
इस इमेज कलेक्शन में, हर पिक्सल के हिसाब से अनुमानित संभावना दी गई है कि संबंधित इलाके में कमोडिटी मौजूद है. संभावना के 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 की वेबसाइट पर मौजूद तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इस इमेज कलेक्शन में, हर पिक्सल के हिसाब से अनुमानित संभावना दी गई है कि संबंधित इलाके में कमोडिटी मौजूद है. संभावना के 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 की वेबसाइट पर मौजूद तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
क्रॉपलैंड डेटा लेयर (सीडीएल), फ़सल के हिसाब से ज़मीन के कवर की डेटा लेयर है. इसे हर साल अमेरिका के लिए बनाया जाता है. इसके लिए, सैटलाइट से ली गई सामान्य रिज़ॉल्यूशन वाली तस्वीरों और खेती से जुड़ी ज़मीनी हकीकत का इस्तेमाल किया जाता है. सीडीएल को यूएसडीए, नैशनल एग्रीकल्चरल स्टैटिस्टिक्स सर्विस (एनएएसएस), रिसर्च ऐंड डेवलपमेंट डिविज़न ने बनाया 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"]],[],[],["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"]]
