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कोकोआ की संभावना का अनुमान लगाने वाला मॉडल 2025a
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को कवर किया है या नहीं. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
कॉफ़ी की संभावना का मॉडल 2025a
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को कवर किया है या नहीं. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
ईवीआई: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड एन्हांस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (हर आठ दिन में एक कि॰मी॰)
इस बेहतर वनस्पति सूचकांक (ईवीआई) प्रॉडक्ट के लिए, एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेज (MCD43B4) का इस्तेमाल किया गया है. इसमें, बादलों के ढके होने जैसे फ़ैक्टर की वजह से मौजूद न होने वाले डेटा को भरने के लिए, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल किया गया है. डेटा में मौजूद अंतर को भरने के बाद, डेटा को … पर क्लिप किया गया था evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
ईवीआई: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड एनहैंस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (सालाना 1 कि॰मी॰)
इस बेहतर वनस्पति सूचकांक (ईवीआई) प्रॉडक्ट के लिए, एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेज (MCD43B4) का इस्तेमाल किया गया है. इसमें, बादलों के ढके होने जैसे फ़ैक्टर की वजह से मौजूद न होने वाले डेटा को भरने के लिए, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल किया गया है. डेटा में मौजूद अंतर को भरने के बाद, डेटा को … पर क्लिप किया गया था evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
ईवीआई: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट का गैप-फ़िल्ड एन्हांस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (हर महीने 1 कि॰मी॰)
इस बेहतर वनस्पति सूचकांक (ईवीआई) प्रॉडक्ट के लिए, एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेज (MCD43B4) का इस्तेमाल किया गया है. इसमें, बादलों के ढके होने जैसे फ़ैक्टर की वजह से मौजूद न होने वाले डेटा को भरने के लिए, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल किया गया है. डेटा में मौजूद अंतर को भरने के बाद, डेटा को … पर क्लिप किया गया था evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
Farmscapes 2020
Farmscapes 2020 डेटासेट में, इंग्लैंड के कृषि क्षेत्रों में मौजूद तीन मुख्य अर्ध-प्राकृतिक सुविधाओं के लिए, हाई-रिज़ॉल्यूशन (25 सें॰मी॰) वाले संभावित मैप दिए गए हैं: हेजरो, वुडलैंड, और पत्थर की दीवारें. इस डेटासेट को Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery के साथ मिलकर बनाया गया है. इसका इस्तेमाल, इन ऐप्लिकेशन के लिए किया जा सकता है: … biodiversity climate conservation forest landuse-landcover nature-trace -
Forest Persistence v0
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया इस मॉडल से जुड़ा GitHub README देखें. इस इमेज में, हर पिक्सल के लिए स्कोर दिया गया है. यह स्कोर [0, 1] के बीच होता है. इससे पता चलता है कि साल 2020 में पिक्सल वाला इलाका, बिना किसी रुकावट वाले जंगल से घिरा है या नहीं. ये स्कोर … biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 2022 तक के लिए, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर, दुनिया भर के घास के मैदानों (खेती की गई और प्राकृतिक/अर्ध-प्राकृतिक) के सालाना डोमिनेंट क्लास मैप दिए गए हैं. इस मैप को Land & Carbon Lab Global Pasture Watch ने बनाया है. इसमें घास के मैदानों के साथ-साथ, हर तरह की ज़मीन को शामिल किया गया है. इसमें कम से कम … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
इस डेटासेट में, 2000 से 2022 तक, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर, दुनिया भर के खेती किए गए घास के मैदानों के सालाना संभावित मैप दिए गए हैं. इस मैप को Land & Carbon Lab Global Pasture Watch ने बनाया है. इसमें घास के मैदान के साथ-साथ हर तरह की ज़मीन को शामिल किया गया 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 के सालाना संभावित मैप दिए गए हैं. ये मैप, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन में उपलब्ध हैं. इस मैप को Land & Carbon Lab Global Pasture Watch ने बनाया है. इसमें घास के मैदान के साथ-साथ हर तरह की ज़मीन को शामिल किया गया है. इसमें कम से कम 30% सूखी … global global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual short vegetation height v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से दुनिया भर के पेड़ों की औसत ऊंचाई की जानकारी मिलती है. यह जानकारी, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन में उपलब्ध है. इस डेटासेट को Land & Carbon Lab के Global Pasture Watch प्रोग्राम के तहत तैयार किया गया है. इसमें साल 2000 से अब तक, दुनिया भर में 30 मीटर के स्पेशल रिज़ॉल्यूशन पर, वनस्पति की औसत ऊंचाई (50वां पर्सेंटाइल) की वैल्यू दी गई हैं. यह डेटासेट … पर आधारित है canopy global global-pasture-watch land landcover plant-productivity -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से लेकर अब तक के ग्लोबल अनकैलिब्रेटेड ईओ-आधारित ग्रॉस प्राइमरी प्रॉडक्टिविटी (जीपीपी) की जानकारी मिलती है. यह जानकारी, 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन में उपलब्ध है. इस डेटासेट को Land & Carbon Lab Global Pasture Watch ने तैयार किया है. इसमें साल 2000 से अब तक, दुनिया भर के लिए 30 मीटर के स्पेशल रिज़ॉल्यूशन पर, ग्रॉस प्राइमरी प्रॉडक्टिविटी (जीपीपी) की वैल्यू दी गई हैं. GPP वैल्यू … global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
एलएसटी डे: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड डे टाइम लैंड सर्फ़ेस टेंपरेचर (हर आठ दिन में 1 कि॰मी॰)
दिन के समय के ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) को ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
एलएसटी डे: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड डे टाइम लैंड सर्फ़ेस टेंपरेचर (सालाना 1 कि॰मी॰)
दिन के समय के ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) को ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
एलएसटी डे: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड डे टाइम लैंड सर्फ़ेस टेंपरेचर (महीने के हिसाब से 1 कि॰मी॰)
दिन के समय के ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) को ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
एलएसटी नाइट: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट का रात के समय ज़मीन की सतह के तापमान का डेटा (हर आठ दिन में 1 कि॰मी॰)
रात के समय के ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) को ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
एलएसटी नाइट: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट का रात के समय का ज़मीन की सतह का तापमान (हर साल 1 कि॰मी॰)
रात के समय के ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) को ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
एलएसटी नाइट: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट का रात के समय का ज़मीन की सतह का तापमान (हर महीने 1 कि॰मी॰)
रात के समय के ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) को ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. आठ दिनों के कंपोज़िट डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss et al (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरा जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि बादल छाने जैसी वजहों से छूटे हुए डेटा को शामिल किया जा सके. … climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
Malaria Atlas Project Accessibility to Cities 2015
इस ग्लोबल ऐक्सेसिबिलिटी मैप में, साल 2015 के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने में लगने वाले समय की जानकारी दी गई है. यह जानकारी, 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी इलाकों के लिए है. इसमें, सबसे ज़्यादा आबादी वाले इलाके तक पहुंचने में लगने वाले समय के बारे में बताया गया है. ज़्यादा आबादी वाले इलाकों को ऐसे इलाकों के तौर पर तय किया जाता है जहां प्रति वर्ग किलोमीटर में 1,500 या इससे ज़्यादा लोग रहते हों या … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Accessibility to Healthcare 2019
इस ग्लोबल ऐक्सेसिबिलिटी मैप में, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी इलाकों में, ज़मीन पर मौजूद परिवहन के साधनों से नज़दीकी अस्पताल या क्लीनिक तक पहुंचने में लगने वाला समय (मिनटों में) बताया गया है. OpenStreetMap, Google Maps, और शिक्षाविदों की ओर से डेटा इकट्ठा करने के लिए किए जा रहे बड़े प्रयासों से … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Accessibility to Healthcare 2019 (Walking Only)
इस ग्लोबल ऐक्सेसिबिलिटी मैप में, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी इलाकों में, ज़मीन पर मौजूद परिवहन के साधनों से नज़दीकी अस्पताल या क्लीनिक तक पहुंचने में लगने वाला समय (मिनटों में) बताया गया है. यह सरफेस, "सिर्फ़ पैदल चलने" के समय पर आधारित है. इसमें बिना मोटर वाले परिवहन के साधनों का इस्तेमाल किया जाता है … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Global Friction Surface 2015
Friction Surface 2019" के बारे में जानकारी दी गई है. यह ग्लोबल फ़्रिक्शन लेयर, साल 2015 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच मौजूद सभी ज़मीन वाले पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी देती है. इस मैप को University of Oxford Malaria Atlas Project (MAP), Google, … ने मिलकर बनाया है accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Global Friction Surface 2019
यह ग्लोबल फ़्रिक्शन सर्फ़ेस, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच मौजूद सभी ज़मीन वाले पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी देता है. इस मैप को MAP (ऑक्सफ़ोर्ड यूनिवर्सिटी), Telethon Kids Institute (पर्थ, ऑस्ट्रेलिया), Google, और … ने मिलकर बनाया है accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Global Friction Surface 2019 (सिर्फ़ पैदल चलने के लिए)
यह ग्लोबल फ़्रिक्शन सर्फ़ेस, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच मौजूद सभी ज़मीन वाले पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी देता है. यह सतह, "सिर्फ़ पैदल चलने" की गति पर आधारित है. इसमें सिर्फ़ बिना मोटर वाले परिवहन के साधनों का इस्तेमाल किया जाता है. यह मैप … की मदद से बनाया गया था accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
MapBiomas Land Use and Land Cover - Bolivia V1.0
बोलिविया के लिए, MapBiomas प्रोजेक्ट हर साल ज़मीन के इस्तेमाल और ज़मीन के कवर (एलयूएलसी) का डेटासेट तैयार करता है. इसके लिए, Landsat सैटलाइट से ली गई तस्वीरों और मशीन लर्निंग क्लासिफ़िकेशन की तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है. इस डेटासेट में, 1985 से 2024 तक की अवधि के लिए, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन वाले सालाना लैंड कवर मैप शामिल हैं. बोलिविया के … landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MapBiomas Land Use and Land Cover - Brazil V1.0
ब्राज़ील के लिए MapBiomas Land Use and Land Cover (LULC) डेटासेट, MapBiomas प्रोजेक्ट हर साल तैयार करता है. इसके लिए, Landsat सैटलाइट से ली गई तस्वीरों और मशीन लर्निंग क्लासिफ़िकेशन तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है. इस डेटासेट में, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन वाले ऐसे मैप शामिल हैं जिनमें एक ही थीम के बारे में पूरी जानकारी दी गई है. ये मैप, कई दशकों के डेटा पर आधारित हैं और इन्हें हर साल अपडेट किया जाता है. हर इमेज … landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MapBiomas Land Use and Land Cover - Ecuador V1.0
इक्वाडोर के लिए MapBiomas Land Use and Land Cover (LULC) डेटासेट, MapBiomas Project हर साल तैयार करता है. इसके लिए, Landsat सैटलाइट से ली गई तस्वीरों और मशीन लर्निंग क्लासिफ़िकेशन की तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है. इस डेटासेट में, 1985 से 2024 तक की अवधि के लिए, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन वाले सालाना लैंड कवर मैप शामिल हैं. इक्वाडोर के … landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MethaneAIR L3 Concentration V1.1.0
इस डेटासेट में, वायुमंडल में मौजूद मीथेन के कुल कॉलम ड्राई एयर मोल फ़्रैक्शन "XCH4" का जियोस्पेशल डेटा मिलता है. यह डेटा, MethaneAIR इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर से मिला है. XCH4 को मीथेन ("CH4") के कुल कॉलम की मात्रा (अणुओं की संख्या) को कुल मात्रा से भाग देने पर मिलने वाली संख्या के तौर पर परिभाषित किया जाता है … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneAIR L4 Point Sources V1.1.0
इस डेटासेट में, मीथेन का उत्सर्जन करने वाले पॉइंट सोर्स का पता लगाने से जुड़ा डेटा दिया गया है. यह डेटा, 13 तेल और गैस या कोयला निकालने वाले इलाकों के लिए है. ये इलाके, पश्चिम में कोलोराडो, न्यू मेक्सिको, और टेक्सस से लेकर पूर्व में पेंसिलवेनिया, ओहियो, और वेस्ट वर्जीनिया तक फैले हुए हैं. इसके अलावा, इसमें तीन शहरी इलाकों (न्यूयॉर्क सिटी, … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L3 Concentration Public Preview V1.0.0
"पब्लिक प्रीव्यू" के तौर पर उपलब्ध यह डेटासेट, वायुमंडल में मीथेन के कॉलम-ऐवरेज्ड ड्राई-एयर मोल फ़्रैक्शन "XCH4" के लिए जियोस्पेशल डेटा उपलब्ध कराता है. यह डेटा, MethaneSAT इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर से लिए गए मेज़रमेंट से लिया गया है. XCH4 को, कॉलम में मौजूद कुल मात्रा (इकाई पृष्ठीय क्षेत्रफल से ऊपर मौजूद अणुओं की संख्या) के तौर पर परिभाषित किया जाता है. … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V1.0.0
डिसपर्सड एरिया एमिशन मॉडल पर अब भी काम चल रहा है. यह फ़ाइनल प्रॉडक्ट का प्रतिनिधित्व नहीं करता. "पब्लिक प्रीव्यू" के तौर पर उपलब्ध यह डेटासेट, अलग-अलग जगहों से होने वाले मीथेन उत्सर्जन के बारे में सटीक जानकारी देता है. उत्सर्जन से जुड़ा यह डेटा, … में मौजूद ऐपलैशियन, परमियन, और यूइंटा बेसिन से मिला है atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V2.0.0
डिसपर्सड एरिया एमिशन मॉडल पर अब भी काम चल रहा है. यह फ़ाइनल प्रॉडक्ट का प्रतिनिधित्व नहीं करता. "पब्लिक प्रीव्यू" के तौर पर उपलब्ध यह डेटासेट, अलग-अलग जगहों से होने वाले मीथेन उत्सर्जन के बारे में सटीक जानकारी देता है. इन नई मेज़रमेंट तकनीकों से पता चलता है कि कुल मीथेन उत्सर्जन को सटीक तरीके से मेज़र करना कितना ज़रूरी है … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Point Sources Public Preview V1.0.0
"पब्लिक प्रीव्यू" के तौर पर उपलब्ध यह डेटासेट, अलग-अलग पॉइंट सोर्स से होने वाले मीथेन उत्सर्जन के बारे में सटीक डेटा उपलब्ध कराता है. मीथेन उत्सर्जन के इन फ़्लक्स को, पॉइंट सोर्स का पता लगाने और उत्सर्जन की मात्रा तय करने वाले फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करके तैयार किया गया था. यह फ़्रेमवर्क, … की हाई स्पेशल रिज़ॉल्यूशन, वाइड स्पेशल कवरेज, और हाई प्रेसिज़न का फ़ायदा उठाने के लिए बनाया गया है atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
NEON कैनोपी हाइट मॉडल (सीएचएम)
पेड़ों की ऊपरी सतह की ऊंचाई, ज़मीन से कितनी है (कैनोपी हाइट मॉडल; सीएचएम). CHM को NEON LiDAR पॉइंट क्लाउड से लिया गया है. इसे LiDAR सर्वे के पूरे स्पैटियल डोमेन में, कैनोपी की ऊंचाई के अनुमानों की लगातार सतह बनाकर जनरेट किया जाता है. … airborne canopy forest forest-biomass highres lidar -
NEON कैनोपी नाइट्रोजन कॉन्टेंट (सीएनसी)
मॉडल की गई कैनोपी में नाइट्रोजन की मात्रा को NEON के प्लांट फ़ोलियर केमिस्ट्री के ऑब्ज़र्वेशन के हिसाब से कैलिब्रेट किया गया है. साथ ही, इसे L1 सर्फ़ेस डायरेक्शनल रिफ़्लेक्टेंस के हिसाब से अनुमानित किया गया है. यह NEON इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर (एनआईएस) से मिला है. बैंड में ये शामिल हैं: 1) कैनोपी नाइट्रोजन प्रतिशत, 2) कैनोपी नाइट्रोजन मॉडल अनसरटिनिटी, 3) सुई बनाम गैर-सुई मॉडल के लिए क्लासिफ़िकेशन का नतीजा, और … airborne canopy forest highres hyperspectral neon -
NEON डिजिटल एलिवेशन मॉडल (डीईएम)
NEON LiDAR डेटा से मिले, सतह (डीएसएम) और इलाके (डीटीएम) के डिजिटल मॉडल. डीएसएम: सतह की विशेषताएं (पेड़-पौधों और इंसानों के बनाए गए स्ट्रक्चर के साथ टोपोग्राफ़िक जानकारी मौजूद है). डीटीएम: यह ज़मीन की ऊंचाई की जानकारी देता है. इसमें वनस्पति और इंसानों के बनाए गए स्ट्रक्चर को हटाकर, टोपोग्राफ़ी की जानकारी दी जाती है. इमेज में, समुद्र तल से ऊंचाई मीटर में दी गई है … airborne dem elevation-topography forest highres lidar -
NEON RGB कैमरे से ली गई इमेज
ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाली, लाल-हरी-नीली (आरजीबी) ऑर्थोरेक्टिफ़ाइड कैमरा इमेज को मोज़ेक किया गया है. साथ ही, सबसे नज़दीकी पड़ोसी के फिर से सैंपल लेने की प्रोसेस का इस्तेमाल करके, उन्हें एक तय और एकसमान स्पैशियल ग्रिड पर आउटपुट किया गया है. स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन 0.1 मीटर है. डिजिटल कैमरा, NEON एयरबोर्न ऑब्ज़र्वेशन प्लैटफ़ॉर्म (एओपी) पर मौजूद इंस्ट्रूमेंट के सुइट का हिस्सा है. इसमें यह भी शामिल है … airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
NEON Surface Bidirectional Reflectance
NEON AOP सर्फ़ेस बिडायरेक्शनल रिफ़्लेक्टेंस, हाइपरस्पेक्ट्रल वीएसडब्ल्यूआईआर (विज़िबल से शॉर्टवेव इंफ़्रारेड) डेटा प्रॉडक्ट है. इसमें 426 बैंड होते हैं, जिनकी वेवलेंथ ~380 एनएम से 2510 एनएम तक होती है. रिफ़्लेक्टेंस को 10,000 के फ़ैक्टर से स्केल किया जाता है. 1340-1445 nm और 1790-1955 nm के बीच की वेवलेंथ को … पर सेट किया गया है airborne forest highres hyperspectral neon neon-prod-earthengine -
NEON Surface Directional Reflectance
NEON AOP सर्फ़ेस डायरेक्शनल रिफ़्लेक्टेंस, हाइपरस्पेक्ट्रल वीएसडब्ल्यूआईआर (विज़िबल से शॉर्टवेव इंफ़्रारेड) डेटा प्रॉडक्ट है. इसमें 426 बैंड होते हैं. इनकी वेवलेंथ ~380 एनएम से 2510 एनएम तक होती है. रिफ़्लेक्टेंस को 10,000 के फ़ैक्टर से स्केल किया जाता है. 1340-1445 nm और 1790-1955 nm के बीच की वेवलेंथ को … पर सेट किया गया है airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
उष्णकटिबंधीय वन की निगरानी के लिए, NICFI Satellite Data Program के बेस मैप - अफ़्रीका
इमेज के इस कलेक्शन से, ऊष्णकटिबंधीय क्षेत्रों की निगरानी के लिए, हाई रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज का ऐक्सेस मिलता है. इसका मुख्य मकसद, ऊष्णकटिबंधीय जंगलों के नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से लड़ने, जैव विविधता को बनाए रखने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बेहतर बनाने, और सतत विकास को बढ़ावा देने में मदद करना है. ये सभी काम … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
उष्णकटिबंधीय वन की निगरानी के लिए, NICFI Satellite Data Program के बुनियादी मैप - अमेरिका
इमेज के इस कलेक्शन से, ऊष्णकटिबंधीय क्षेत्रों की निगरानी के लिए, हाई रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज का ऐक्सेस मिलता है. इसका मुख्य मकसद, ऊष्णकटिबंधीय जंगलों के नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से लड़ने, जैव विविधता को बनाए रखने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बेहतर बनाने, और सतत विकास को बढ़ावा देने में मदद करना है. ये सभी काम … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
उष्णकटिबंधीय जंगलों की निगरानी के लिए NICFI Satellite Data Program के बेसमैप - एशिया
इमेज के इस कलेक्शन से, ऊष्णकटिबंधीय क्षेत्रों की निगरानी के लिए, हाई रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज का ऐक्सेस मिलता है. इसका मुख्य मकसद, ऊष्णकटिबंधीय जंगलों के नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से लड़ने, जैव विविधता को बनाए रखने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बेहतर बनाने, और सतत विकास को बढ़ावा देने में मदद करना है. ये सभी काम … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
Natural Forests of the World 2020
Natural Forests of the World 2020, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, साल 2020 के लिए प्राकृतिक वन की संभावना का ग्लोबल मैप उपलब्ध कराता है. इसे यूरोपीय संघ के जंगलों की कटाई को रोकने के लिए बने कानून (ईयूडीआर) और वन संरक्षण व निगरानी के लिए किए जा रहे अन्य प्रयासों में मदद करने के लिए बनाया गया है. मैप … biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
OpenET DisALEXI का हर महीने का इवैपोट्रांसपिरेशन v2.0
Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI). DisALEXI को OpenET फ़्रेमवर्क के तहत, Google Earth Engine पर पोर्ट किया गया था. एलेक्सी/डिसएलेक्सी मॉडल के बुनियादी स्ट्रक्चर के बारे में एंडरसन वगैरह (2012, 2018) ने बताया है. ALEXI वाष्पीकरण (ईटी) मॉडल, खास तौर पर समय का इस्तेमाल करता है … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET DisALEXI का हर महीने का इवैपोट्रांसपिरेशन v2.1
Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI). DisALEXI को OpenET फ़्रेमवर्क के तहत, Google Earth Engine पर पोर्ट किया गया था. एलेक्सी/डिसएलेक्सी मॉडल के बुनियादी स्ट्रक्चर के बारे में एंडरसन वगैरह (2012, 2018) ने बताया है. ALEXI वाष्पीकरण (ईटी) मॉडल, खास तौर पर समय का इस्तेमाल करता है … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET Ensemble Monthly Evapotranspiration v2.0
OpenET डेटासेट में, सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर यह जानकारी शामिल होती है कि इवैपोट्रांसपिरेशन (ईटी) की प्रोसेस के ज़रिए, ज़मीन की सतह से वायुमंडल में कितना पानी ट्रांसफ़र होता है. OpenET, सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर तैयार किए गए कई मॉडल से ईटी डेटा उपलब्ध कराता है. साथ ही, मॉडल के एनसेंबल से एक "एनसेंबल वैल्यू" का हिसाब भी लगाता है. … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET Ensemble Monthly Evapotranspiration v2.1
OpenET डेटासेट में, सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर यह जानकारी शामिल होती है कि इवैपोट्रांसपिरेशन (ईटी) की प्रोसेस के ज़रिए, ज़मीन की सतह से वायुमंडल में कितना पानी ट्रांसफ़र होता है. OpenET, सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर तैयार किए गए कई मॉडल से ईटी डेटा उपलब्ध कराता है. साथ ही, मॉडल के एनसेंबल से एक "एनसेंबल वैल्यू" का हिसाब भी लगाता है. … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET PT-JPL Monthly Evapotranspiration v2.0
प्रीस्टली-टेलर जेट प्रोपल्शन लैबोरेटरी (पीटी-जेपीएल). OpenET फ़्रेमवर्क में PT-JPL मॉडल का मुख्य फ़ॉर्मूला, फ़िशर वगैरह (2008) में बताए गए ओरिजनल फ़ॉर्मूले से अलग नहीं है. हालांकि, PT-JPL के लिए मॉडल इनपुट और टाइम इंटिग्रेशन में सुधार और अपडेट किए गए थे, ताकि … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET PT-JPL Monthly Evapotranspiration v2.1
प्रीस्टली-टेलर जेट प्रोपल्शन लैबोरेटरी (पीटी-जेपीएल). OpenET फ़्रेमवर्क में PT-JPL मॉडल का मुख्य फ़ॉर्मूला, फ़िशर वगैरह (2008) में बताए गए ओरिजनल फ़ॉर्मूले से अलग नहीं है. हालांकि, PT-JPL के लिए मॉडल इनपुट और टाइम इंटिग्रेशन में सुधार और अपडेट किए गए थे, ताकि … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SIMS Monthly Evapotranspiration v2.0
सैटलाइट से सिंचाई की निगरानी करने की सुविधा (सिम्स). नासा के सैटलाइट इरिगेशन मैनेजमेंट सपोर्ट (सिम्स) मॉडल को मूल रूप से, सिंचित ज़मीन से फ़सल के कोएफ़िशिएंट और वाष्पीकरण (ईटी) की सैटलाइट मैपिंग में मदद करने के लिए बनाया गया था. साथ ही, इस डेटा को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचाने के लिए बनाया गया था, ताकि इसका इस्तेमाल सिंचाई के समय और क्षेत्रीय आकलन में किया जा सके … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SIMS Monthly Evapotranspiration v2.1
सैटलाइट से सिंचाई की निगरानी करने की सुविधा (सिम्स). नासा के सैटलाइट इरिगेशन मैनेजमेंट सपोर्ट (सिम्स) मॉडल को मूल रूप से, सिंचित ज़मीन से फ़सल के कोएफ़िशिएंट और वाष्पीकरण (ईटी) की सैटलाइट मैपिंग में मदद करने के लिए बनाया गया था. साथ ही, इस डेटा को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचाने के लिए बनाया गया था, ताकि इसका इस्तेमाल सिंचाई के समय और क्षेत्रीय आकलन में किया जा सके … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.0
ऑपरेशनल सिंपलिफ़ाइड सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी). सेनाय वगैरह (2013, 2017) का ऑपरेशनल सिम्प्लिफ़ाइड सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी) मॉडल, थर्मल पर आधारित एक आसान सर्फ़ेस एनर्जी मॉडल है. यह सैटेलाइट साइक्रोमेट्री (सेनाय 2018) के सिद्धांतों के आधार पर, ईटी का अनुमान लगाने के लिए बनाया गया है. OpenET SSEBop को लागू करने के लिए … का इस्तेमाल किया जाता है evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.1
ऑपरेशनल सिंपलिफ़ाइड सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी). सेनाय वगैरह (2013, 2017) का ऑपरेशनल सिम्प्लिफ़ाइड सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी) मॉडल, थर्मल पर आधारित एक आसान सर्फ़ेस एनर्जी मॉडल है. यह सैटेलाइट साइक्रोमेट्री (सेनाय 2018) के सिद्धांतों के आधार पर, ईटी का अनुमान लगाने के लिए बनाया गया है. OpenET SSEBop को लागू करने के लिए … का इस्तेमाल किया जाता है evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET eeMETRIC Monthly Evapotranspiration v2.0
Google Earth Engine में, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले इंटरनलाइज़्ड कैलिब्रेशन मॉडल (eeMETRIC) की मदद से, वाष्पीकरण और ट्रांस्पिरेशन की मैपिंग की जाती है. eeMETRIC, ऐलन एट अल. (2007; 2015) और ऐलन एट अल. (2013b) के अडवांस METRIC एल्गोरिदम और प्रोसेस का इस्तेमाल करता है. इसमें, सतह के पास के हवा के तापमान … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET eeMETRIC का हर महीने का इवैपोट्रांसपिरेशन v2.1
Google Earth Engine में, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले इंटरनलाइज़्ड कैलिब्रेशन मॉडल (eeMETRIC) की मदद से, वाष्पीकरण और ट्रांस्पिरेशन की मैपिंग की जाती है. eeMETRIC, ऐलन एट अल. (2007; 2015) और ऐलन एट अल. (2013b) के अडवांस METRIC एल्गोरिदम और प्रोसेस का इस्तेमाल करता है. इसमें, सतह के पास के हवा के तापमान … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL का हर महीने का इवैपोट्रांसपिरेशन v2.0
geeSEBAL को OpenET फ़्रेमवर्क में लागू किया गया था. geeSEBAL के मौजूदा वर्शन के बारे में खास जानकारी, Laipelt et al. (2021) में देखी जा सकती है. यह जानकारी, Bastiaanssen et al. (1998) के बनाए गए ओरिजनल एल्गोरिदम पर आधारित है. OpenET geeSEBAL, ज़मीन की सतह के तापमान का इस्तेमाल करता है … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL का हर महीने का इवैपोट्रांसपिरेशन v2.1
geeSEBAL को OpenET फ़्रेमवर्क में लागू किया गया था. geeSEBAL के मौजूदा वर्शन के बारे में खास जानकारी, Laipelt et al. (2021) में देखी जा सकती है. यह जानकारी, Bastiaanssen et al. (1998) के बनाए गए ओरिजनल एल्गोरिदम पर आधारित है. OpenET geeSEBAL, ज़मीन की सतह के तापमान का इस्तेमाल करता है … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
Overture Maps - Places: Place
Overture Maps Places थीम में, असल दुनिया की 6.4 करोड़ से ज़्यादा इकाइयों के पॉइंट शामिल हैं. जैसे, कारोबार, स्कूल, अस्पताल, धार्मिक संगठन, लैंडमार्क, पहाड़ों की चोटियां वगैरह. हर जगह के रिकॉर्ड में, जगह के कोऑर्डिनेट, नाम, कैटगरी, संपर्क जानकारी (वेबसाइटें, सोशल मीडिया, ईमेल, फ़ोन), ब्रैंड की जानकारी, पते, और … global infrastructure-boundaries map population publisher-dataset urban -
Oya: 5 कि॰मी॰ के हिसाब से, दुनिया भर में बारिश का अनुमान
Precipitation Estimation को अभी तक औपचारिक तौर पर पीयर रिव्यू नहीं किया गया है. इसे जल्द ही arxiv पर रिलीज़ किया जाएगा.** Oya, दुनिया भर के लिए उपलब्ध, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाला बारिश का अनुमान लगाने वाला डेटासेट है. यह जियोस्टेशनरी (GEO) सैटलाइट से मिले डेटा पर आधारित है. Oya मॉडल, … से मिले विज़िबल और इन्फ़्रारेड (वीआईएस-आईआर) चैनलों के पूरे स्पेक्ट्रम का इस्तेमाल करता है climate geophysical gpm pre-review precipitation publisher-dataset -
PML_V2.2a: कपल्ड इवैपोट्रांसपिरेशन और ग्रॉस प्राइमरी प्रॉडक्ट (GPP)
इस डेटासेट को लार्ज स्केल हाइड्रोलॉजी लैब ने तैयार किया है. यह लैब, दुनिया भर में और अलग-अलग इलाकों में पानी के साइकल से जुड़ी रिसर्च को आगे बढ़ाने में विशेषज्ञता रखती है. इसके लिए, यह लैब अलग-अलग सोर्स से मिले पृथ्वी के ऑब्ज़र्वेशन को प्रोसेस-आधारित मॉडलिंग के साथ जोड़ती है. PML-V2.2a प्रॉडक्ट, 500 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर आठ दिनों के हिसाब से, दुनिया भर में ज़मीन से पानी के वाष्पीकरण (ईटी) और सकल प्राथमिक उत्पादन (जीपीपी) की जानकारी देता है. यह जानकारी … से मिलती है evapotranspiration gpp plant-productivity publisher-dataset water-vapor -
पाम प्रोबेबिलिटी मॉडल 2025a
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को कवर किया है या नहीं. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
रबर के पेड़ के लिए प्रॉबबिलिटी मॉडल 2025a
ध्यान दें: इस डेटासेट की अब तक समीक्षा नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया GitHub पर मौजूद यह README फ़ाइल देखें. इस इमेज कलेक्शन से, हर पिक्सल के हिसाब से यह अनुमान लगाया जाता है कि कमोडिटी ने उस जगह को कवर किया है या नहीं. संभावितता के अनुमान 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें … ने जनरेट किया है agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
SCANFI: the Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product1.2
इस डेटा पब्लिकेशन में, 30 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाली रास्टर फ़ाइलों का एक सेट शामिल है. इसमें 2020 के कनाडा के वॉल-टू-वॉल मैप दिखाए गए हैं. इनमें ज़मीन के बड़े हिस्से को कवर करने वाले जंगल, फ़ॉरेस्ट कैनोपी की ऊंचाई, क्राउन क्लोज़र की डिग्री, और ज़मीन के ऊपर मौजूद पेड़ों का बायोमास दिखाया गया है. साथ ही, इसमें पेड़ों की कई मुख्य प्रजातियों की प्रजाति संरचना भी दिखाई गई है. The Spatialized CAnadian National … canada forest forest-biomass publisher-dataset tree-cover -
प्रजातियों का डिस्ट्रिब्यूशन, ऑस्ट्रेलिया के स्तनधारी
ये प्रजातियों के डिस्ट्रिब्यूशन मॉडल के आउटपुट हैं. इन्हें Google ने QCIF और EcoCommons के साथ मिलकर तैयार किया है. इनसे प्रजातियों के मिलने की संभावनाओं का अनुमान लगाया जाता है. जैसे, ज़्यादा वैल्यू से पता चलता है कि किसी जगह पर प्रजाति के मिलने की संभावना ज़्यादा है. यह किसी सर्वे के तरीके और सर्वे के लिए तय की गई … biodiversity conservation ecosystems nature-trace pre-review publisher-dataset -
टीसीबी: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (हर आठ दिन में एक बार, 1 कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (टीसीबी) डेटासेट, MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4) पर Lobser और Cohen (2007) में बताई गई टैसल्ड-कैप इक्वेशंस को लागू करके बनाया गया था. नतीजे के तौर पर मिले डेटा में, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा के बीच के अंतर को भरा गया. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि … की वजह से छूटे हुए डेटा को हटाया जा सके brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCB: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (सालाना 1 कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (टीसीबी) डेटासेट, MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4) पर Lobser और Cohen (2007) में बताई गई टैसल्ड-कैप इक्वेशंस को लागू करके बनाया गया था. नतीजे के तौर पर मिले डेटा में, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा के बीच के अंतर को भरा गया. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि … की वजह से छूटे हुए डेटा को हटाया जा सके brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
टीसीबी: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (हर महीने एक कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (टीसीबी) डेटासेट, MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4) पर Lobser और Cohen (2007) में बताई गई टैसल्ड-कैप इक्वेशंस को लागू करके बनाया गया था. नतीजे के तौर पर मिले डेटा में, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा के बीच के अंतर को भरा गया. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि … की वजह से छूटे हुए डेटा को हटाया जा सके brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness (8-Daily 1km)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (टीसीडब्ल्यू) डेटासेट, MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4) पर Lobser और Cohen (2007) में बताई गई टैसल्ड-कैप इक्वेशन लागू करके बनाया गया है. नतीजे के तौर पर मिले डेटा में, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा के बीच के अंतर को भरा गया. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि … की वजह से छूटे हुए डेटा को हटाया जा सके malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
TCW: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (सालाना 1 कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (टीसीडब्ल्यू) डेटासेट, MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4) पर Lobser और Cohen (2007) में बताई गई टैसल्ड-कैप इक्वेशन लागू करके बनाया गया है. नतीजे के तौर पर मिले डेटा में, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा के बीच के अंतर को भरा गया. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि … की वजह से छूटे हुए डेटा को हटाया जा सके malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
TCW: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (हर महीने 1 कि॰मी॰)
यह गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (टीसीडब्ल्यू) डेटासेट, MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4) पर Lobser और Cohen (2007) में बताई गई टैसल्ड-कैप इक्वेशन लागू करके बनाया गया है. नतीजे के तौर पर मिले डेटा में, Weiss et al. (2014) में बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा के बीच के अंतर को भरा गया. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि … की वजह से छूटे हुए डेटा को हटाया जा सके malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
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 World Resources Institute (WRI) 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 World Resources Institute (WRI) 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 World Resources Institute (WRI) 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 -
WeatherNext 2
WeatherNext 2, दुनिया भर के मीडियम-रेंज एन्सेम्बल मौसम के पूर्वानुमानों का एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. यह Google DeepMind के फ़ंक्शनल नेटवर्क जनरेटिव वेदर मॉडल के ऑपरेशनल वर्शन की मदद से तैयार किया जाता है. एक्सपेरिमेंटल डेटासेट में रीयल-टाइम और पुराना डेटा शामिल होता है. रीयल-टाइम डेटा, ऐसा डेटा होता है जो … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature -
WeatherNext Gen के पूर्वानुमान
डेटासेट के बंद होने की सूचना: यह डेटासेट 15 जुलाई, 2026 को बंद हो जाएगा. सेवा को जारी रखने के लिए, उपयोगकर्ताओं को सभी चालू वर्कफ़्लो को WeatherNext 2 पर माइग्रेट करना होगा. ज़्यादा जानकारी के लिए, हमारा बंद होने से जुड़ा पेज देखें. WeatherNext Gen, दुनिया भर के मीडियम-रेंज एन्सेम्बल मौसम के पूर्वानुमानों का एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. इसे … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature -
WeatherNext Graph Forecasts
डेटासेट के बंद होने की सूचना: यह डेटासेट 15 जुलाई, 2026 को बंद हो जाएगा. सेवा को जारी रखने के लिए, उपयोगकर्ताओं को सभी चालू वर्कफ़्लो को WeatherNext 2 पर माइग्रेट करना होगा. ज़्यादा जानकारी के लिए, हमारा बंद होने से जुड़ा पेज देखें. WeatherNext Graph, दुनिया भर के मीडियम-रेंज के मौसम का अनुमान लगाने वाला एक एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. इसे … climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature