इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि उस पिक्सल में मौजूद जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावित 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 से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि उस पिक्सल में मौजूद जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावित 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 से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
यह डेटासेट, साल 2019 के लिए 10 मीटर का ग्लोबल इंडस्ट्रियल और छोटे किसानों के पाम ऑयल का मैप है. इसमें उन इलाकों को शामिल किया गया है जहां पाम ऑयल के बागान पाए गए हैं. क्लासिफ़ाइड इमेज, कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का आउटपुट होती हैं. यह नेटवर्क, Sentinel-1 और Sentinel-2 के छह महीने के कंपोज़िट पर आधारित होता है. ज़्यादा जानकारी के लिए लेख देखें …
इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि उस पिक्सल में मौजूद जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावित 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 से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
इमेज के इस कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि उस पिक्सल में मौजूद जगह पर कमोडिटी मौजूद है या नहीं. संभावित 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 से जुड़ा तकनीकी दस्तावेज़ देखें …
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","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models, also at 10m resolution, for cocoa, palm, and rubber trees respectively, all labeled as \"2024a\" and not peer-reviewed.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"]]
