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ब्राज़ील फ़ॉरेस्ट इमेजरी डेटासेट 2008: ऐनलिटिक बेसमैप
इस डेटासेट में, ब्राज़ील का 10 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाला मल्टीस्पेक्ट्रल (हरा, लाल, और नियर-इंफ़्रारेड) बेसमैप शामिल है. इसे मुख्य रूप से साल 2008 में कैप्चर किया गया था. इसका मकसद, ब्राज़ील के फ़ॉरेस्ट कोड को लागू करने में मदद करना है. इस मोज़ेक को SPOT 2, 4, और 5 सैटलाइट डेटा से बनाया गया है. यह ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले … के तौर पर काम करता है brazil forest-code google imagery multispectral satellite-imagery -
ब्राज़ील फ़ॉरेस्ट इमेजरी डेटासेट 2008: विज़ुअल बेसमैप
इस डेटासेट में, ब्राज़ील का विज़ुअल इमेजरी बेसमैप शामिल है. इसका रिज़ॉल्यूशन 5 मीटर तक है. इसे मुख्य रूप से साल 2008 में कैप्चर किया गया था, ताकि ब्राज़ील के फ़ॉरेस्ट कोड को लागू करने में मदद मिल सके. इस मोज़ेक को SPOT 2, 4, और 5 सैटलाइट डेटा से बनाया गया है. यह … के लिए, हाई रिज़ॉल्यूशन वाले विकल्प के तौर पर काम करता है brazil deforestation forest-code google rgb satellite-imagery -
Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1
Cloud Score+, ऑप्टिकल सैटलाइट से ली गई मीडियम से लेकर हाई रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज की क्वालिटी का आकलन (QA) करने वाला प्रोसेसर है. Cloud Score+ S2_HARMONIZED डेटासेट, Sentinel-2 L1C के एक जैसे कलेक्शन से बनाया जा रहा है. साथ ही, Cloud Score+ के आउटपुट का इस्तेमाल, साफ़ पिक्सल की पहचान करने और बादलों को हटाने के लिए किया जा सकता है … cloud google satellite-imagery sentinel2-derived -
Dynamic World V1
Dynamic World, 10 मीटर का करीब-करीब रीयल-टाइम (एनआरटी) लैंड यूज़/लैंड कवर (एलयूएलसी) डेटासेट है. इसमें नौ क्लास के लिए क्लास की संभावनाएं और लेबल की जानकारी शामिल होती है. डाइनैमिक वर्ल्ड की मदद से अनुमान लगाने की सुविधा, 27 जून, 2015 से अब तक Sentinel-2 L1C कलेक्शन के लिए उपलब्ध है. Sentinel-2 के फिर से विज़िट करने की फ़्रीक्वेंसी 2 से 5 दिनों के बीच होती है … global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
Google के ग्लोबल लैंडसैट-आधारित सीसीडीसी सेगमेंट (1999-2019)
इस कलेक्शन में, 20 साल के Landsat सर्फ़ेस रिफ़्लेक्टेंस डेटा पर, कंटीन्यूअस चेंज डिटेक्शन ऐंड क्लासिफ़िकेशन (सीसीडीसी) एल्गोरिदम चलाने से मिले नतीजे शामिल हैं. सीसीडीसी, ब्रेक-पॉइंट का पता लगाने वाला एल्गोरिदम है. यह टाइम सीरीज़ डेटा में ब्रेकपॉइंट का पता लगाने के लिए, डाइनैमिक आरएमएसई थ्रेशोल्ड के साथ हार्मोनिक फ़िटिंग का इस्तेमाल करता है. The … change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.2 [deprecated]
इस डेटासेट में, सतही जल की जगह और समय के हिसाब से डिस्ट्रिब्यूशन के मैप शामिल हैं. यह डेटा 1984 से 2019 तक का है. इससे सतही जल के फैलाव और उसमें हुए बदलावों के बारे में आंकड़े मिलते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, इससे जुड़ा जर्नल लेख पढ़ें: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.4
इस डेटासेट में, सतही जल की जगह और समय के हिसाब से डिस्ट्रिब्यूशन के मैप शामिल हैं. ये मैप 1984 से 2021 तक के हैं. इससे सतही जल के फैलाव और उसमें हुए बदलावों के बारे में आंकड़े मिलते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, इससे जुड़ा जर्नल लेख पढ़ें: High-resolution mapping of global surface water and its … change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface -
JRC Global Surface Water Metadata, v1.4
इस डेटासेट में, सतही जल की जगह और समय के हिसाब से डिस्ट्रिब्यूशन के मैप शामिल हैं. ये मैप 1984 से 2021 तक के हैं. इससे सतही जल के फैलाव और उसमें हुए बदलावों के बारे में आंकड़े मिलते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, इससे जुड़ा जर्नल लेख पढ़ें: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google jrc landsat-derived surface surface-ground-water -
JRC Monthly Water History, v1.4
इस डेटासेट में, सतही जल की जगह और समय के हिसाब से डिस्ट्रिब्यूशन के मैप शामिल हैं. ये मैप 1984 से 2021 तक के हैं. इससे सतही जल के फैलाव और उसमें हुए बदलावों के बारे में आंकड़े मिलते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, इससे जुड़ा जर्नल लेख पढ़ें: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC Monthly Water Recurrence, v1.4
इस डेटासेट में, सतही जल की जगह और समय के हिसाब से डिस्ट्रिब्यूशन के मैप शामिल हैं. ये मैप 1984 से 2021 तक के हैं. इससे सतही जल के फैलाव और उसमें हुए बदलावों के बारे में आंकड़े मिलते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, इससे जुड़ा जर्नल लेख पढ़ें: High-resolution mapping of global surface water and its … geophysical google history jrc landsat-derived monthly -
JRC की सालाना जल गुणवत्ता के क्लासिफ़िकेशन का इतिहास, v1.4
इस डेटासेट में, सतही जल की जगह और समय के हिसाब से डिस्ट्रिब्यूशन के मैप शामिल हैं. ये मैप 1984 से 2021 तक के हैं. इससे सतही जल के फैलाव और उसमें हुए बदलावों के बारे में आंकड़े मिलते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, इससे जुड़ा जर्नल लेख पढ़ें: High-resolution mapping of global surface water and its … annual geophysical google history jrc landsat-derived -
मरे ग्लोबल इंटरटाइडल चेंज क्लासिफ़िकेशन
मरे ग्लोबल इंटरटाइडल चेंज डेटासेट में, ज्वार-भाटे वाले समतल इलाकों के इकोसिस्टम के ग्लोबल मैप शामिल हैं. इन्हें Landsat Archive की 7,07,528 इमेज के सुपरवाइज़्ड क्लासिफ़िकेशन के ज़रिए बनाया गया है. हर पिक्सल को, दुनिया भर में मौजूद ट्रेनिंग डेटा के सेट के हिसाब से, ज्वार-भाटे वाली ज़मीन, स्थायी पानी या अन्य के तौर पर क्लासिफ़ाई किया गया था. The … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
मरे ग्लोबल इंटरटाइडल चेंज डेटा मास्क
मरे ग्लोबल इंटरटाइडल चेंज डेटासेट में, ज्वार-भाटे वाले समतल इलाकों के इकोसिस्टम के ग्लोबल मैप शामिल हैं. इन्हें Landsat Archive की 7,07,528 इमेज के सुपरवाइज़्ड क्लासिफ़िकेशन के ज़रिए बनाया गया है. हर पिक्सल को, दुनिया भर में मौजूद ट्रेनिंग डेटा के सेट के हिसाब से, ज्वार-भाटे वाली ज़मीन, स्थायी पानी या अन्य के तौर पर क्लासिफ़ाई किया गया था. The … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
मरे ग्लोबल इंटरटाइडल चेंज क्यूए पिक्सल काउंट
मरे ग्लोबल इंटरटाइडल चेंज डेटासेट में, ज्वार-भाटे वाले समतल इलाकों के इकोसिस्टम के ग्लोबल मैप शामिल हैं. इन्हें Landsat Archive की 7,07,528 इमेज के सुपरवाइज़्ड क्लासिफ़िकेशन के ज़रिए बनाया गया है. हर पिक्सल को, दुनिया भर में मौजूद ट्रेनिंग डेटा के सेट के हिसाब से, ज्वार-भाटे वाली ज़मीन, स्थायी पानी या अन्य के तौर पर क्लासिफ़ाई किया गया था. The … coastal google intertidal landsat-derived murray surface-ground-water -
SPOT की मल्टीस्पेक्ट्रल इमेज 10-20 मीटर, ब्राज़ील
इस कलेक्शन में, साल 2008 के समय की रॉ मल्टीस्पेक्ट्रल इमेज शामिल हैं. ये इमेज, ब्राज़ील के ऊपर SPOT 2, 4, और 5 सैटलाइट से ली गई हैं. CNES के इन मिशन को, पृथ्वी के संसाधनों को मैनेज करने के लिए डिज़ाइन किया गया था. इनसे हाई-रिज़ॉल्यूशन वाली ऑप्टिकल इमेज मिलती हैं. SPOT 2 और 4 में एचआरवी और एचआरवीआईआर का इस्तेमाल किया गया … brazil forest-code google multispectral satellite-imagery spot -
SPOT की मल्टीस्पेक्ट्रल स्यूडो नैचुरल कलर इमेज 10-20 मीटर, ब्राज़ील
इस कलेक्शन में साल 2008 के "स्यूडो नैचुरल कलर" वाली आरजीबी इमेज शामिल हैं. ये इमेज, ब्राज़ील के लिए SPOT 2, 4, और 5 के नेटिव मल्टीस्पेक्ट्रल बैंड से ली गई हैं. एचआरवी और एचआरजी सेंसर में नेटिव ब्लू बैंड शामिल नहीं था. इसलिए, यह प्रॉडक्ट आरजीबी फ़ॉर्मैट में डेटा दिखाता है, ताकि … का अनुमान लगाया जा सके brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
SPOT की पैनक्रोमैटिक इमेजरी 5-10 मीटर, ब्राज़ील
इस कलेक्शन में, साल 2008 के आस-पास ब्राज़ील के लिए SPOT 2, 4, और 5 सैटलाइट से मिले रॉ पैनक्रोमैटिक (पीएएन) बैंड शामिल हैं. पैनक्रोमैटिक सेंसर, मिशन का सबसे ज़्यादा नेटिव स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन उपलब्ध कराता है. यह विज़िबल स्पेक्ट्रम (SPOT 2 के लिए 0.51-0.73 µm, 0.61-0.68 … brazil forest-code google imagery satellite-imagery spot -
SPOT की पैनशार्प इमेज, छद्म प्राकृतिक रंग वाली इमेज, 5 से 10 मीटर, ब्राज़ील
इस कलेक्शन में, साल 2008 के आस-पास ब्राज़ील के लिए, SPOT 2, 4, और 5 सैटलाइट से ली गई हाई-रिज़ॉल्यूशन वाली पैनशार्पंड स्यूडो-नैचुरल कलर इमेज शामिल हैं. जहां हाई-रिज़ॉल्यूशन वाली पैनक्रोमैटिक इमेज उपलब्ध थी वहां उसे मल्टीस्पेक्ट्रल डेटा के साथ फ़्यूज़ किया गया, ताकि बेहतर स्पेशल डिटेल (SPOT 5 के लिए 5 मीटर या 10 मीटर … brazil forest-code google rgb satellite-imagery spot -
सैटलाइट एम्बेड करने की सुविधा V1
Google Satellite Embedding डेटासेट, दुनिया भर के जियोस्पेशल एम्बेडिंग का एक ऐसा कलेक्शन है जिसका इस्तेमाल विश्लेषण के लिए किया जा सकता है. इस डेटासेट में मौजूद हर 10 मीटर पिक्सल, 64 डाइमेंशन वाला एक ऐसा डेटा है जिसे "एम्बेडिंग वेक्टर" कहा जाता है. यह डेटा, उस पिक्सल और उसके आस-पास की सतह की स्थितियों की समय के साथ हुई गतिविधियों को दिखाता है. इन गतिविधियों को, पृथ्वी की निगरानी करने वाले अलग-अलग … annual global google landsat-derived satellite-imagery sentinel1-derived -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2022 तक दुनिया भर में पेड़ों के कवर में आई कमी की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. इसका रिज़ॉल्यूशन 1 कि॰मी॰ है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके बनाया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2023 तक दुनिया भर में पेड़ों के कवर में कमी आने की मुख्य वजह को मैप किया गया है. इसका रिज़ॉल्यूशन 1 कि॰मी॰ है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके बनाया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2024 तक, दुनिया भर में पेड़ों के कवर में कमी आने की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. इसका रिज़ॉल्यूशन 1 कि॰मी॰ है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्सेज़ इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके बनाया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon