2009'dan itibaren, Agriculture and Agri-Food Canada'daki (AAFC) Bilim ve Teknoloji Şubesi'nin (STB) Dünya Gözlem Ekibi, yıllık ürün türü dijital haritaları oluşturma sürecini başlattı. 2009 ve 2010'da Prairie Eyaletleri'ne odaklanan bir karar ağacı (KA) tabanlı metodoloji…
Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Avrupa Uzay Ajansı (ESA) WorldCereal 10 m 2021 ürün paketi, küresel ölçekte yıllık ve mevsimlik mahsul haritalarından ve bunlarla ilgili güven düzeylerinden oluşur. Bu görüntüler, ESA-WorldCereal projesi kapsamında oluşturulmuştur. Bu ürünlerin içeriği ve … için kullanılan metodoloji hakkında daha fazla bilgi
Avrupa Uzay Ajansı'nın (ESA) WorldCereal sınıflandırma sistemi, belirli bir büyüme sezonunun bitiminden sonraki bir ay içinde ürün oluşturmayı amaçlar. Dünyanın dört bir yanındaki bu büyüme mevsimlerinin dinamik yapısı nedeniyle, Agro-Ekolojik Bölgeler (AEZ) olarak küresel bir katmanlandırma yapıldı. Bu katmanlandırma, …
Avrupa Uzay Ajansı (ESA) WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 ürün paketi, küresel ölçekte mevsimlik aktif tarım arazisi işaretçileri içerir. Bu görüntüler, ESA-WorldCereal projesi kapsamında oluşturulmuştur. Etkin tarım arazisi ürünleri, geçici mahsuller olarak tanımlanan bir pikselin etkin bir şekilde … olup olmadığını gösterir.
2018 için Sentinel-1 ve LUCAS Copernicus 2018 yerinde gözlemlerine dayalı Avrupa mahsul türü haritaları ve 2022 için Sentinel-1, Sentinel-2 ve yardımcı verilerin LUCAS Copernicus 2022 gözlemleriyle birleşimi. Benzersiz LUCAS 2018 Copernicus yerinde anketine dayanan bu veri kümesi, ilk …
GFSAD, NASA tarafından finanse edilen ve yirmi birinci yüzyılda küresel gıda güvenliğine katkıda bulunan yüksek çözünürlüklü küresel tarım arazisi verileri ve su kullanımını sağlayan bir projedir. GFSAD ürünleri, çok sensörlü uzaktan algılama verileri (ör. Landsat, MODIS, AVHRR), ikincil veriler ve saha verileri …
Bu veri kümesi, 4 km'lik günlük Gridded Surface Meteorological (GRIDMET) veri kümesinden elde edilen kuraklık indekslerini içerir. Sağlanan kuraklık indeksleri arasında Standart Yağış İndeksi (SPI), Evaporatif Kuraklık Talebi İndeksi (EDDI), Standart Yağış Evapotranspirasyon İndeksi (SPEI), Palmer Kuraklık Şiddet İndeksi (PDSI) ve Palmer …
Veri kümesi, 2019 yılına ait 10 milyon ölçekli küresel bir endüstriyel ve küçük ölçekli yağ palmiyesi haritasıdır. Palmiye yağı plantasyonlarının tespit edildiği alanları kapsar. Sınıflandırılmış görüntüler, Sentinel-1 ve Sentinel-2'nin altı aylık kompozitlerine dayalı bir evrişimli nöral ağın çıkışıdır. Ek bilgiler için makaleye göz atın.
Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Not: Bu veri kümesi henüz hakem incelemesinden geçmemiştir. Daha fazla bilgi için lütfen bu GitHub README'yi inceleyin. Bu resim koleksiyonu, temel alanın emtia tarafından işgal edilme olasılığının piksel başına tahminini sağlar. Olasılık tahminleri 10 metre çözünürlükte sağlanır ve … tarafından oluşturulur.
Ekin Alanı Veri Katmanı (CDL), orta çözünürlüklü uydu görüntüleri ve kapsamlı tarımsal yer doğrulama kullanılarak ABD'nin kıta kısmı için her yıl oluşturulan, ekinlere özgü bir arazi örtüsü veri katmanıdır. CDL, USDA, National Agricultural Statistics Service (NASS), Research and Development Division, …
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","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"]]
