সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
অয়েল পাম গাছপালা বৈশ্বিক মানচিত্র
ডেটাসেটটি 2019-এর জন্য একটি 10m গ্লোবাল ইন্ডাস্ট্রিয়াল এবং স্মলহোল্ডার অয়েল পাম ম্যাপ৷ এটি এমন অঞ্চলগুলিকে কভার করে যেখানে তেল পাম বাগান সনাক্ত করা হয়েছিল৷ শ্রেণীবদ্ধ চিত্রগুলি সেন্টিনেল -1 এবং সেন্টিনেল -2 অর্ধ-বছরের কম্পোজিটগুলির উপর ভিত্তি করে একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট। অতিরিক্ত জন্য নিবন্ধ দেখুন …
এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেল সম্ভাবনা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি তেল পাম চাষে রয়েছে। এই সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং একটি মেশিন লার্নিং মডেল দ্বারা তৈরি করা হয়েছে৷ তেল পাম বাগানের লেবেলযুক্ত উদাহরণ সম্প্রদায়ের অবদানকারীদের দ্বারা সরবরাহ করা হয়েছিল ...
[[["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"]],[],[[["The datasets provide recent maps and probabilities of global oil palm plantations, aiding in monitoring and understanding land use related to this crop."],["They utilize satellite imagery and machine learning to identify and classify oil palm cultivation areas, offering valuable insights for biodiversity and conservation efforts."],["One dataset provides a 2019 global map of industrial and smallholder oil palm plantations at 10m resolution, while another offers per-pixel probabilities of oil palm presence for 2024 at the same resolution."],["These resources are useful for researchers, policymakers, and stakeholders concerned with the environmental and economic impacts of oil palm cultivation."]]],["Two datasets provide information on global oil palm plantations. The first is a 10m map of industrial and smallholder oil palm areas for 2019, derived from a convolutional neural network using Sentinel-1 and Sentinel-2 data. The second dataset offers per-pixel probability estimates of oil palm cultivation at 10m resolution. This is generated via a machine learning model trained with community-contributed examples, offering detailed insight into oil palm cultivation distribution. Both maps can help with biodiversity and conservation.\n"]]
