Datasets tagged deforestation in Earth Engine
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
এই ডেটাসেটটি ব্রাজিলের বন আইন বাস্তবায়নে সহায়তা করার জন্য, প্রধানত ২০০৮ সালে ধারণকৃত, ৫ মিটার পর্যন্ত রেজোলিউশনের একটি ভিজ্যুয়াল ইমেজের বেসম্যাপ প্রদান করে। এই মোজাইকটি SPOT 2, 4, এবং 5 স্যাটেলাইট ডেটা থেকে সংশ্লেষিত করা হয়েছে। এটি একটি উচ্চ-রেজোলিউশনের বিকল্প হিসেবে কাজ করে…
ইউরোপীয় ইউনিয়নের প্রযুক্তিগত ও আর্থিক সহায়তায় আইভরিয়ান সরকার একটি জাতীয় প্রতিষ্ঠান, সেন্টার ফর জিওগ্রাফিক ইনফরমেশন অ্যান্ড ডিজিটাল ফ্রম দ্য ন্যাশনাল স্টাডি অফিস টেকনিকস অ্যান্ড ডেভেলপমেন্ট (BNETD-CIGN)-এর মাধ্যমে কোত দিভোয়ার BNETD ২০২০ ভূমি আচ্ছাদন মানচিত্রটি তৈরি করেছে। এর কার্যপ্রণালী…
WRI-এর পক্ষ থেকে দ্রষ্টব্য: WRI FORMA অ্যালার্ট আপডেট করা বন্ধ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। এর উদ্দেশ্য ছিল গ্লোবাল ফরেস্ট ওয়াচ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা সহজ করা এবং পুনরাবৃত্তি কমানো। আমরা দেখেছি যে Terra-i এবং GLAD বেশি ব্যবহৃত হচ্ছিল। অধিকন্তু, GLAD-কে মান হিসেবে ব্যবহার করে দেখা গেছে যে Terra-i, FORMA-কে ছাড়িয়ে গেছে…
WRI-এর পক্ষ থেকে দ্রষ্টব্য: WRI FORMA অ্যালার্ট আপডেট করা বন্ধ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। এর উদ্দেশ্য ছিল গ্লোবাল ফরেস্ট ওয়াচ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা সহজ করা এবং পুনরাবৃত্তি কমানো। আমরা দেখেছি যে Terra-i এবং GLAD বেশি ব্যবহৃত হচ্ছিল। অধিকন্তু, GLAD-কে মান হিসেবে ব্যবহার করে দেখা গেছে যে Terra-i, FORMA-কে ছাড়িয়ে গেছে…
WRI-এর পক্ষ থেকে দ্রষ্টব্য: WRI FORMA অ্যালার্ট আপডেট করা বন্ধ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। এর উদ্দেশ্য ছিল গ্লোবাল ফরেস্ট ওয়াচ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা সহজ করা এবং পুনরাবৃত্তি কমানো। আমরা দেখেছি যে Terra-i এবং GLAD বেশি ব্যবহৃত হচ্ছিল। অধিকন্তু, GLAD-কে মান হিসেবে ব্যবহার করে দেখা গেছে যে Terra-i, FORMA-কে ছাড়িয়ে গেছে…
WRI-এর পক্ষ থেকে দ্রষ্টব্য: WRI FORMA অ্যালার্ট আপডেট করা বন্ধ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। এর উদ্দেশ্য ছিল গ্লোবাল ফরেস্ট ওয়াচ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা সহজ করা এবং পুনরাবৃত্তি কমানো। আমরা দেখেছি যে Terra-i এবং GLAD বেশি ব্যবহৃত হচ্ছিল। অধিকন্তু, GLAD-কে মান হিসেবে ব্যবহার করে দেখা গেছে যে Terra-i, FORMA-কে ছাড়িয়ে গেছে…
WRI-এর পক্ষ থেকে দ্রষ্টব্য: WRI FORMA অ্যালার্ট আপডেট করা বন্ধ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। এর উদ্দেশ্য ছিল গ্লোবাল ফরেস্ট ওয়াচ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা সহজ করা এবং পুনরাবৃত্তি কমানো। আমরা দেখেছি যে Terra-i এবং GLAD বেশি ব্যবহৃত হচ্ছিল। অধিকন্তু, GLAD-কে মান হিসেবে ব্যবহার করে দেখা গেছে যে Terra-i, FORMA-কে ছাড়িয়ে গেছে…
এই চিত্রটি প্রতি-পিক্সেল একটি স্কোর ([০, ১] পরিসরে) প্রদান করে, যা নির্দেশ করে যে ২০২০ সালে পিক্সেল এলাকাটি অক্ষত বন দ্বারা অধিকৃত ছিল কিনা। এই স্কোরগুলি ৩০ মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে এবং একাধিক বনের তথ্য একত্রিত করার জন্য একটি প্রমাণ সমন্বয় পদ্ধতির মাধ্যমে তৈরি করা হয়েছে…
ফরেস্ট টাইপোলজি (ForTy) v1 ডেটাসেটটিতে ২০২০ সালের জন্য ৬৫° দক্ষিণ এবং ৮৪° উত্তর অক্ষাংশের মধ্যবর্তী সমস্ত স্থলভাগকে অন্তর্ভুক্ত করে ১০ মিটার রেজোলিউশনের একটি বৈশ্বিক শ্রেণি-ভিত্তিক সম্ভাব্যতা মানচিত্র রয়েছে। ছয়-শ্রেণির এই টাইপোলজিটি FAO এবং EU বন উজাড় নিয়ন্ত্রণ বিধিমালা (EUDR)-এর সংজ্ঞার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ: শ্রেণি ১…
‘ন্যাচারাল ফরেস্টস অফ দ্য ওয়ার্ল্ড ২০২০’ ১০-মিটার রেজোলিউশনে ২০২০ সালের জন্য প্রাকৃতিক বনের সম্ভাবনার একটি বৈশ্বিক মানচিত্র প্রদান করে। এটি ইউরোপীয় ইউনিয়নের বন উজাড় নিয়ন্ত্রণ আইন (EUDR) এবং বন সংরক্ষণ ও পর্যবেক্ষণের অন্যান্য প্রচেষ্টার মতো উদ্যোগগুলোকে সমর্থন করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। মানচিত্রটি…
এই ডেটাসেটটি ২০০১ থেকে ২০২২ সাল পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী ১ কিমি রেজোলিউশনে বৃক্ষ আচ্ছাদন হ্রাসের প্রধান চালকগুলোকে চিহ্নিত করে। ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট (WRI) এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা প্রস্তুতকৃত এই ডেটা, সংগৃহীত নমুনার একটি সেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি গ্লোবাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (ResNet) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে…
এই ডেটাসেটটি ২০০১ থেকে ২০২৩ সাল পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী ১ কিমি রেজোলিউশনে বৃক্ষ আচ্ছাদন হ্রাসের প্রধান চালকগুলোকে চিহ্নিত করে। ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট (WRI) এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা প্রস্তুতকৃত এই ডেটা, সংগৃহীত নমুনার একটি সেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি গ্লোবাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (ResNet) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে…
এই ডেটাসেটটি ২০০১ থেকে ২০২৪ সাল পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী ১ কিমি রেজোলিউশনে বৃক্ষ আচ্ছাদন হ্রাসের প্রধান চালকগুলোকে চিহ্নিত করে। ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট (WRI) এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা প্রস্তুতকৃত এই ডেটা, সংগৃহীত নমুনার একটি সেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি গ্লোবাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (ResNet) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে…
এই ডেটাসেটটি ২০০১ থেকে ২০২৫ সাল পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী ১ কিমি রেজোলিউশনে বৃক্ষ আচ্ছাদন হ্রাসের প্রধান চালকগুলোকে চিহ্নিত করে। ওয়ার্ল্ড রিসোর্সেস ইনস্টিটিউট (WRI) এবং গুগল ডিপমাইন্ড দ্বারা প্রস্তুতকৃত এই ডেটা, সংগৃহীত নমুনার একটি সেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি গ্লোবাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল (ResNet) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে…
[[["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"]],[],[],[]]
