সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
কোকো সম্ভাবনা মডেল 2025a
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরো তথ্যের জন্য এই GitHub README দেখুন. এই চিত্র সংগ্রহটি আনুমানিক প্রতি-পিক্সেল সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমান 10 মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে, এবং দ্বারা উত্পন্ন হয়েছে …
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরো তথ্যের জন্য এই GitHub README দেখুন. এই চিত্র সংগ্রহটি আনুমানিক প্রতি-পিক্সেল সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমান 10 মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে, এবং দ্বারা উত্পন্ন হয়েছে …
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 …
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরো তথ্যের জন্য এই GitHub README দেখুন. এই চিত্র সংগ্রহটি আনুমানিক প্রতি-পিক্সেল সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমান 10 মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে, এবং দ্বারা উত্পন্ন হয়েছে …
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরো তথ্যের জন্য এই GitHub README দেখুন. এই চিত্র সংগ্রহটি আনুমানিক প্রতি-পিক্সেল সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমান 10 মিটার রেজোলিউশনে প্রদান করা হয়েছে, এবং দ্বারা উত্পন্ন 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"]],[],[],["The information describes four datasets related to agricultural land use. The first is a 2019 global map of oil palm plantations at 10m resolution, created using a neural network on satellite imagery. The other three are per-pixel probability models, also at 10m resolution, for cocoa, palm, and rubber trees respectively, all labeled as \"2024a\" and not peer-reviewed. These models estimate the probability of each area being occupied by these specific crops. All datasets are tagged with biodiversity, conservation, crop, and landuse.\n"]]
