-
कोको प्रोबेबिलिटी मॉडल 2026a
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 … agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
कॉफ़ी प्रोबेबिलिटी मॉडल 2026a
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 … agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
DESS China Terrace Map v1
यह डेटासेट, साल 2018 में 30 मीटर रिज़ॉल्यूशन पर चीन का टेरेस मैप है. इसे Google Earth Engine प्लैटफ़ॉर्म पर आधारित, अलग-अलग सोर्स और अलग-अलग समय के डेटा का इस्तेमाल करके, पिक्सल के आधार पर निगरानी वाले क्लासिफ़िकेशन के ज़रिए डेवलप किया गया है. कुल मिलाकर, सटीक होने की दर और कापा कोएफ़िशिएंट, क्रमशः 94% और 0.72 रहा. सबसे पहले … agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua -
Dynamic World V1
Dynamic World, 10 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाला नियर-रीयल-टाइम (एनआरटी) लैंड यूज़/लैंड कवर (एलयूएलसी) डेटासेट है. इसमें नौ क्लास के लिए, क्लास की संभावनाओं और लेबल की जानकारी शामिल होती है. Dynamic World के अनुमान, 27 जून, 2015 से लेकर अब तक के Sentinel-2 L1C कलेक्शन के लिए उपलब्ध हैं. Sentinel-2, हर दो से पांच दिनों में एक ही जगह की इमेज लेता है … global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
ESA WorldCover 10m v100
यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) का WorldCover 10 m 2020 प्रॉडक्ट, साल 2020 के लिए 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर ग्लोबल लैंड कवर मैप उपलब्ध कराता है. यह मैप, Sentinel-1 और Sentinel-2 के डेटा पर आधारित है. WorldCover प्रॉडक्ट में 11 लैंड कवर क्लास शामिल हैं. इसे … के फ़्रेमवर्क में तैयार किया गया है esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
ESA WorldCover 10m v200
यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) का WorldCover 10 m 2021 प्रॉडक्ट, साल 2021 के लिए 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर ग्लोबल लैंड कवर मैप उपलब्ध कराता है. यह मैप, Sentinel-1 और Sentinel-2 के डेटा पर आधारित है. WorldCover प्रॉडक्ट में 11 लैंड कवर क्लास शामिल हैं. इसे … के फ़्रेमवर्क में तैयार किया गया है esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक के लिए, घास के मैदानों (खेती वाले और प्राकृतिक/अर्ध-प्राकृतिक) के ग्लोबल सालाना डोमिनेंट क्लास मैप दिए गए हैं. ये मैप, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध हैं. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch की पहल के तहत तैयार किए गए, घास के मैदानों की सीमा वाले मैप में, ज़मीन को कवर करने वाले हर तरह के इलाके शामिल हैं. इनमें कम से कम … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक, खेती के लिए इस्तेमाल होने वाली घास की ज़मीन के सालाना ग्लोबल मैप उपलब्ध कराए गए हैं. ये मैप, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध हैं. लैंड ऐंड कार्बन लैब ग्लोबल पास्चर वॉच की पहल के तहत तैयार किए गए इस मैप में, घास के मैदानों की सीमाएं दिखाई गई हैं. इसमें हर तरह की ज़मीन शामिल है. इसमें कम से कम 30% सूखी … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक के लिए, प्राकृतिक/अर्ध-प्राकृतिक घास के मैदानों की सालाना संभावना के ग्लोबल मैप दिए गए हैं. ये मैप, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध हैं. लैंड ऐंड कार्बन लैब ग्लोबल पास्चर वॉच की पहल के तहत तैयार किए गए इस मैप में, घास के मैदानों की सीमाएं दिखाई गई हैं. इसमें हर तरह की ज़मीन शामिल है. इसमें कम से कम 30% सूखी … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual livestock headcount FAOSTAT-adjusted v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक दुनिया भर में मवेशियों की संख्या की जानकारी दी गई है. यह जानकारी, 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. यह डेटासेट, Land & Carbon Lab की Global Pasture Watch पहल के तहत तैयार किया गया है. इसमें, दुनिया भर में मवेशियों की संख्या के अनुमान दिए गए हैं. ये अनुमान, FAOSTAT के राष्ट्रीय आंकड़ों के हिसाब से अडजस्ट किए गए हैं. यह डेटासेट, सबसे बड़े … पर आधारित है agriculture global global-pasture-watch gpw land landuse -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर, दुनिया भर के लिए ईओ-आधारित ग्रॉस प्राइमरी प्रॉडक्टिविटी का डेटा उपलब्ध है. हालांकि, इस डेटा को कैलिब्रेट नहीं किया गया है. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch की पहल के तहत तैयार किया गया यह डेटासेट, साल 2000 से लेकर अब तक के लिए, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दुनिया भर में ग्रॉस प्राइमरी प्रॉडक्टिविटी (जीपीपी) की वैल्यू उपलब्ध कराता है. GPP की वैल्यू … global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
Google Global Landsat-based CCDC Segments (1999-2019)
इस कलेक्शन में, Landsat के 20 साल के सर्फ़ेस रिफ़्लेक्टेंस डेटा पर, कॉन्टिन्यूअस चेंज डिटेक्शन ऐंड क्लासिफ़िकेशन (सीसीडीसी) एल्गोरिदम को लागू करके पहले से तैयार किए गए नतीजे शामिल हैं. सीसीडीसी, ब्रेक-पॉइंट ढूंढने वाला एक 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 -
LUCAS Copernicus (Polygons with attributes, 2018) V1
यूरोपियन यूनियन (ईयू) में लैंड यूज़/कवर एरिया फ़्रेम सर्वे (LUCAS) को सांख्यिकी जानकारी देने के लिए सेट अप किया गया था. यह हर तीन साल में, ज़मीन के कवर और उसके इस्तेमाल से जुड़ा डेटा इकट्ठा करने की एक गतिविधि है. यह गतिविधि, पूरे यूरोपियन यूनियन (ईयू) में की जाती है. LUCAS, पेड़ों से ढकी जगह और … copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS Harmonized (Theoretical Location, 2006-2018) V1
यूरोपियन यूनियन (ईयू) में लैंड यूज़/कवर एरिया फ़्रेम सर्वे (LUCAS) को सांख्यिकी जानकारी देने के लिए सेट अप किया गया था. यह हर तीन साल में, ज़मीन के कवर और उसके इस्तेमाल से जुड़ा डेटा इकट्ठा करने की एक गतिविधि है. यह गतिविधि, पूरे यूरोपियन यूनियन (ईयू) में की जाती है. LUCAS, पेड़ों से ढकी जगह और … eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
LUCAS THLOC (Points with attributes, 2022) V1
यूरोपियन यूनियन (ईयू) में लैंड यूज़/कवर एरिया फ़्रेम सर्वे (LUCAS) को सांख्यिकी जानकारी देने के लिए सेट अप किया गया था. यह हर तीन साल में, ज़मीन के कवर और उसके इस्तेमाल से जुड़ा डेटा इकट्ठा करने की एक गतिविधि है. यह गतिविधि, पूरे यूरोपियन यूनियन (ईयू) में की जाती है. LUCAS, पेड़ों से ढकी जगह और … eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
Palm Probability model 2026a
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 … agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
रबर प्रॉबबिलिटी मॉडल 2026a
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 … agriculture alphaearth-derived biodiversity conservation crop eudr -
USFS Landscape Change Monitoring System v2025-11 (CONUS and OCONUS)
यह प्रॉडक्ट, लैंडस्केप चेंज मॉनिटरिंग सिस्टम (एलसीएमएस) डेटा सुइट का हिस्सा है. इसमें हर साल के लिए, एलसीएमएस के हिसाब से मॉडल किए गए बदलाव, ज़मीन के कवर, और/या ज़मीन के इस्तेमाल की क्लास दिखाई जाती हैं. इसमें कॉन्टर्मिनस यूनाइटेड स्टेट्स (CONUS) के साथ-साथ CONUS (OCONUS) के बाहर के इलाके भी शामिल हैं. इनमें अलास्का (AK), प्योर्तो रिको (PR), हवाई (HI), और यूएस वर्जिन आइलैंड्स (USVI) शामिल हैं. change-detection forest fsic-go gtac gtac-data-publish landcover -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2022 तक दुनिया भर में पेड़ों से ढकी जगह में आई कमी की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह डेटासेट, 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्स इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके डेवलप किया गया है. इस मॉडल को 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 से ढकी जगह में आई कमी की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह डेटासेट, 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्स इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके डेवलप किया गया है. इस मॉडल को 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 से ढकी जगह में आई कमी की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह डेटासेट, 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्स इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके डेवलप किया गया है. इस मॉडल को 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 2001-2025 v1.3
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2025 तक, दुनिया भर में पेड़ों से ढकी जगह में आई कमी की मुख्य वजहों को मैप किया गया है. यह मैप, 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इस डेटा को वर्ल्ड रिसोर्स इंस्टिट्यूट (डब्ल्यूआरआई) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके डेवलप किया गया है. इस मॉडल को इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है … agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon
