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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 -
ईवीआई: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड एन्हांस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (हर आठ दिन में एक कि॰मी॰)
इस एन्हांस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (ईवीआई) प्रॉडक्ट के लिए, MODIS BRDF-करेक्टेड इमेजरी (MCD43B4) का इस्तेमाल किया गया है. इसमें मौजूद गैप को भरने के लिए, Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल किया गया है. इससे बादलों की वजह से मौजूद गैप को भरा गया है. गैप भरने के बाद, डेटा को … पर क्लिप किया गया evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
ईवीआई: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड एन्हांस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (सालाना 1 कि॰मी॰)
इस एन्हांस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (ईवीआई) प्रॉडक्ट के लिए, MODIS BRDF-करेक्टेड इमेजरी (MCD43B4) का इस्तेमाल किया गया है. इसमें मौजूद गैप को भरने के लिए, Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल किया गया है. इससे बादलों की वजह से मौजूद गैप को भरा गया है. गैप भरने के बाद, डेटा को … पर क्लिप किया गया evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
ईवीआई: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड एन्हांस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (हर महीने 1 कि॰मी॰)
इस एन्हांस्ड वेजिटेशन इंडेक्स (ईवीआई) प्रॉडक्ट के लिए, MODIS BRDF-करेक्टेड इमेजरी (MCD43B4) का इस्तेमाल किया गया है. इसमें मौजूद गैप को भरने के लिए, Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल किया गया है. इससे बादलों की वजह से मौजूद गैप को भरा गया है. गैप भरने के बाद, डेटा को … पर क्लिप किया गया evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
Earth Timelapse v0
Earth Timelapse के डेटासेट में, 1984 से 2022 तक पृथ्वी पर हुए बदलावों का चार दशकों का विज़ुअल रिकॉर्ड मौजूद है. इस डेटासेट को Google ने तैयार किया है. इसके लिए, नासा/यूएसजीएस के लैंडसैट मिशन (लैंडसैट 4, 5, 7, 8, और 9) और ईएसए के कॉपरनिकस सेंटिनल-2 कॉन्स्टलेशन से मिले पेटाबाइट डेटा का इस्तेमाल किया गया है. यह डेटासेट … copernicus global google landsat-derived publisher-dataset satellite-imagery -
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 ऑक्सफ़र्ड के Leverhulme Centre for Nature Recovery के साथ मिलकर बनाया गया है. इसका इस्तेमाल, इन ऐप्लिकेशन के लिए किया जा सकता है: … biodiversity climate conservation ecological-connectivity forest landuse-landcover -
Farmscapes 2020 Vectorised
यह Farmscapes 2020 रास्टर डेटासेट का वेक्टर वर्शन है. यह इंग्लैंड के कृषि क्षेत्रों में, छोटे पैमाने पर अर्ध-प्राकृतिक लैंडस्केप की सुविधाओं (खास तौर पर हेजरो, वुडलैंड, और पत्थर की दीवारों) को दिखाने वाली पॉलीगॉन ज्यामिति उपलब्ध कराता है. इस डेटासेट को Oxford Leverhulme Centre for Nature Recovery के साथ मिलकर बनाया गया है, ताकि … biodiversity climate conservation ecological-connectivity forest landuse-landcover -
Forest Persistence v0
यह इमेज, हर पिक्सल के लिए [0, 1] के बीच का स्कोर दिखाती है. इससे पता चलता है कि साल 2020 में, पिक्सल एरिया में बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप वाला जंगल मौजूद है या नहीं. ये स्कोर 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर दिए जाते हैं. इन्हें कई जंगलों को जोड़ने के लिए, सबूतों के आधार पर जनरेट किया गया है … biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
Forest Typology (ForTy) 2020 v1.0
Forest Typology (ForTy) v1 डेटासेट में, 10 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर हर क्लास के लिए, संभावना का ग्लोबल मैप शामिल है. इसमें साल 2020 के लिए, 65°S और 84°N अक्षांश के बीच के सभी ज़मीनी इलाके शामिल हैं. छह क्लास वाली टाइपोलॉजी, एफ़एओ और ईयूडीआर की परिभाषाओं के मुताबिक है: क्लास 1 … alphaearth-derived biodiversity climate conservation deforestation eudr -
GEM-15: नियर-ग्लोबल सरफ़ेस ऐंड टेरेन एलिवेशन मॉडल (15 मीटर) (एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध)
Google का नियर-ग्लोबल एलिवेशन मॉडल 15 मीटर (GEM-15), एक एक्सपेरिमेंटल (समीक्षा में है) नियर-ग्लोबल एलिवेशन डेटासेट है. इसमें 15 मीटर की ग्रिड स्पेसिंग है. इसे सब-मीटर ऑप्टिकल स्टीरियो सैटलाइट इमेज से लिया गया है. यह डेटासेट, 2024 तक इकट्ठा की गई ऑप्टिकल स्टीरियो इमेजरी से बनाया गया है. इसमें मुख्य रूप से, 2022 से 2024 तक की 30 सें॰मी॰ वाली Pléiades Neo इमेजरी शामिल है. साथ ही, … climate-and-sustainability dem elevation elevation-topography google height -
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 short vegetation height v1
इस डेटासेट में, साल 2000 से 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर, दुनिया भर में पेड़ों की औसत ऊंचाई की जानकारी दी गई है. इस डेटासेट को Land & Carbon Lab की Global Pasture Watch पहल के तहत तैयार किया गया है. इसमें साल 2000 से, दुनिया भर में 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, वनस्पतियों की औसत ऊंचाई (50वां पर्सेंटाइल) की वैल्यू दी गई हैं. डेटासेट इस 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 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 -
दुनिया भर में मैंग्रोव का सालाना दायरा (1984-2023)
सीजीएमडी-Extent30 (कंटीन्यूअस ग्लोबल मैंग्रोव डाइनैमिक्स-ऐनुअल मैंग्रोव एक्सटेंट ऐट 30-m रिज़ॉल्यूशन) डेटासेट, 1984 से 2023 तक दुनिया भर में मैंग्रोव के सालाना फैलाव की जानकारी देता है. डेटासेट को Earth Engine के एक FeatureCollection के तौर पर उपलब्ध कराया जाता है. इसमें हर फ़ीचर, किसी खास साल के लिए मैप किए गए मैंग्रोव पॉलीगॉन को दिखाता है. डेटासेट … annual coastal forest-biomass global landsat-derived landuse-landcover -
Global Annual Mangrove Fractional Canopy Cover (1984-2023)
इस डेटासेट में, 1984 से 2023 तक 30 मीटर के स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन पर, दुनिया भर में मैंग्रोव के फ़्रैक्शनल कैनोपी कवर (एफ़सीसी) का सालाना डेटा उपलब्ध है. इससे मैंग्रोव के लंबे समय तक चलने वाले डाइनैमिक्स का बड़े पैमाने पर विश्लेषण करने में मदद मिलती है. इसमें कैनोपी के खराब होने और उसे वापस लाने, ब्लू कार्बन का आकलन करने, और तटीय नेटवर्क की निगरानी करने की जानकारी शामिल है. एफ़सीसी, हर लैंडसैट के अनुपात को मापता है … annual coastal forest-biomass global landsat-derived mangrove -
एलएसटी डे: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड डे-टाइम लैंड सरफ़ेस टेंपरेचर (8-डेली 1 कि॰मी॰)
दिन के समय ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) की जानकारी, ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से ली गई है. हर आठ दिन में इकट्ठा किए गए डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा जाता है. इससे बादलों की वजह से डेटा में मौजूद गैप को खत्म किया जाता है. … lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
एलएसटी डे: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड डे-टाइम लैंड सरफ़ेस टेम्परेचर (सालाना 1 कि॰मी॰)
दिन के समय ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) की जानकारी, ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से ली गई है. हर आठ दिन में इकट्ठा किए गए डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा जाता है. इससे बादलों की वजह से डेटा में मौजूद गैप को खत्म किया जाता है. … lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
एलएसटी डे: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड डे-टाइम लैंड सरफ़ेस टेंपरेचर (मंथली 1 किमी)
दिन के समय ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) की जानकारी, ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से ली गई है. हर आठ दिन में इकट्ठा किए गए डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा जाता है. इससे बादलों की वजह से डेटा में मौजूद गैप को खत्म किया जाता है. … lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
एलएसटी नाइट: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड नाइटटाइम लैंड सरफ़ेस टेंपरेचर (8-डेली 1 कि॰मी॰)
रात के समय ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) का डेटा, ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. हर आठ दिन में इकट्ठा किए गए डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा जाता है. इससे बादलों की वजह से डेटा में मौजूद गैप को खत्म किया जाता है. … lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
रात के समय एलएसटी: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट के तहत, रात के समय ज़मीन की सतह के तापमान का डेटा (हर साल 1 कि॰मी॰)
रात के समय ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) का डेटा, ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. हर आठ दिन में इकट्ठा किए गए डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा जाता है. इससे बादलों की वजह से डेटा में मौजूद गैप को खत्म किया जाता है. … lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
एलएसटी नाइट: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट के तहत, रात के समय ज़मीन की सतह के तापमान का डेटा (हर महीने 1 कि॰मी॰)
रात के समय ज़मीन की सतह के तापमान (एलएसटी) का डेटा, ~1 कि॰मी॰ MODIS MOD11A2 v6.1 प्रॉडक्ट से लिया जाता है. हर आठ दिन में इकट्ठा किए गए डेटा को डिग्री सेल्सियस में बदला जाता है. इसके बाद, Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा जाता है. इससे बादलों की वजह से डेटा में मौजूद गैप को खत्म किया जाता है. … lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
MAPL-EMIT: Modeled Methane Enhancement and Plume Probability
Methane Analysis and Plume Localization with EMIT (MAPL-EMIT) enhancements डेटासेट, हाई रिज़ॉल्यूशन (60 मीटर) वाले मीथेन (CH₄) के उत्सर्जन के मैप और प्लूम की संभावनाओं का डेटा उपलब्ध कराता है. यह डेटा, Earth Surface Mineral Dust Source Investigation (EMIT) इंस्ट्रूमेंट से कैप्चर किए गए रेडियंस डेटा से लिया गया है. इसे … के हिस्से के तौर पर जनरेट और रिलीज़ किया गया था atmosphere climate-and-sustainability emit ghg methane publisher-dataset -
MAPL-EMIT: मीथेन प्लूम का मॉडल
Methane Analysis and Plume Localization with EMIT (MAPL-EMIT) डेटासेट, हाई रिज़ॉल्यूशन (60 मीटर) वाले मीथेन (CH₄) प्लूम कॉम्प्लेक्स मैप और प्लूम सोर्स की जगहों की जानकारी देता है. यह जानकारी, अर्थ सर्फ़ेस मिनरल डस्ट सोर्स इन्वेस्टिगेशन (EMIT) इंस्ट्रुमेंट से कैप्चर किए गए रेडियंस डेटा से मिलती है. मीथेन के पॉइंट-सोर्स उत्सर्जन की वजह से … atmosphere climate-and-sustainability emit ghg methane publisher-dataset -
मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट: शहरों तक सुलभता, 2015
इस ग्लोबल ऐक्सेसिबिलिटी मैप में, साल 2015 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी इलाकों के लिए, ज़मीन से यात्रा करके सबसे नज़दीकी घनी आबादी वाले इलाके तक पहुंचने में लगने वाले समय की जानकारी दी गई है. घनी आबादी वाले इलाकों का मतलब ऐसे इलाकों से है जहां प्रति वर्ग किलोमीटर में 1,500 या उससे ज़्यादा लोग रहते हैं या … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट: स्वास्थ्य सेवाओं की उपलब्धता 2019
इस ग्लोबल मैप में, 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी इलाकों के लिए, ज़मीन से यात्रा करके नज़दीकी अस्पताल या क्लिनिक तक पहुंचने में लगने वाले समय (मिनट में) की जानकारी दी गई है. यह जानकारी साल 2019 के लिए है. OpenStreetMap, Google Maps, और शिक्षा से जुड़े शोधकर्ताओं ने डेटा कलेक्शन के लिए बड़े पैमाने पर काम किया है. इससे … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट: स्वास्थ्य सुविधाओं तक पहुंच 2019 (सिर्फ़ पैदल यात्रा)
इस ग्लोबल मैप में, 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी इलाकों के लिए, ज़मीन से यात्रा करके नज़दीकी अस्पताल या क्लिनिक तक पहुंचने में लगने वाले समय (मिनट में) की जानकारी दी गई है. यह जानकारी साल 2019 के लिए है. यह सतह, "सिर्फ़ पैदल" यात्रा में लगने वाले समय पर आधारित है. इसमें बिना मोटर वाले परिवहन के साधनों का इस्तेमाल किया जाता है … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट ग्लोबल फ़्रिक्शन सरफ़ेस 2015
"Friction Surface 2019". इस ग्लोबल फ़्रिक्शन सरफ़ेस में, साल 2015 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी लैंड पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी दी गई है. इस मैप को University of Oxford Malaria Atlas Project (MAP), Google, … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट ग्लोबल फ़्रिक्शन सरफ़ेस 2019
इस ग्लोबल फ़्रिक्शन सरफ़ेस में, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी लैंड पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी दी गई है. इस मैप को MAP (University of Oxford), Telethon Kids Institute (पर्थ, ऑस्ट्रेलिया), Google, और … ने मिलकर बनाया है accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट ग्लोबल फ़्रिक्शन सरफ़ेस 2019 (सिर्फ़ पैदल चलने के लिए)
इस ग्लोबल फ़्रिक्शन सरफ़ेस में, साल 2019 के लिए 85 डिग्री उत्तर और 60 डिग्री दक्षिण के बीच के सभी लैंड पिक्सल के लिए, ज़मीन पर यात्रा करने की स्पीड की जानकारी दी गई है. यह सतह, "सिर्फ़ पैदल" यात्रा करने की स्पीड पर आधारित है. इसमें सिर्फ़ बिना मोटर वाले वाहनों का इस्तेमाल किया जाता है. इस मैप को … accessibility malariaatlasproject map population publisher-dataset -
MapBiomas Land Use and Land Cover - Bolivia V1.0
MapBiomas Land Use and Land Cover (LULC) dataset for Bolivia is produced annually by the MapBiomas Project using Landsat satellite imagery and machine learning classification techniques. इस डेटासेट में, 1985 से 2024 तक की अवधि के लिए, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर हर साल के लैंड कवर मैप उपलब्ध कराए गए हैं. बोलिविया का … 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 के तहत हर साल तैयार किया जाता है. इसके लिए, Landsat सैटलाइट से ली गई तस्वीरों और मशीन लर्निंग की मदद से डेटा को अलग-अलग कैटगरी में बांटने की तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है. इस डेटासेट में, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, थीम के हिसाब से ज़्यादा जानकारी वाले मैप उपलब्ध कराए जाते हैं. इनमें कई दशकों का डेटा शामिल होता है 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 प्रोजेक्ट के तहत हर साल तैयार किया जाता है. इसके लिए, Landsat सैटलाइट से ली गई तस्वीरों और मशीन लर्निंग की मदद से डेटा को अलग-अलग कैटगरी में बांटने की तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है. इस डेटासेट में, 1985 से 2024 तक की अवधि के लिए, 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर हर साल के लैंड कवर मैप उपलब्ध कराए गए हैं. इक्वाडोर का … landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MethaneAIR L3 Concentration V1.1.0
इस डेटासेट में, वायुमंडल में मीथेन के कुल कॉलम ड्राई एयर मोल फ़्रैक्शन, "XCH4" का जियोस्पेशल डेटा मिलता है. यह डेटा, MethaneAIR इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर से इकट्ठा किया जाता है. XCH4 को मीथेन ("CH4") की कुल कॉलम मात्रा (मॉलिक्यूल की संख्या) को कुल मात्रा से भाग देकर निकाला जाता है … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneAIR L4 Point Sources V1.1.0
इस डेटासेट में, मीथेन गैस का ज़्यादा उत्सर्जन करने वाले सोर्स की पहचान करने से जुड़ा डेटा (किलोग्राम/घंटा) दिया गया है. यह डेटा, पश्चिम में कोलोराडो, न्यू मेक्सिको, और टेक्सस से लेकर पूर्व में पेनसिल्वेनिया, ओहायो, और वेस्ट वर्जीनिया तक, तेल और गैस या कोयला निकालने वाले 13 इलाकों का है. इसमें तीन शहरी इलाकों (न्यूयॉर्क शहर, …) का डेटा भी शामिल है. atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L3 Concentration Public Preview V1.0.0
"सार्वजनिक झलक" के तौर पर उपलब्ध इस शुरुआती डेटासेट में, वायुमंडल में मीथेन के कॉलम-ऐवरेज्ड ड्राई-एयर मोल फ़्रैक्शन, "XCH4" का जियोस्पेशल डेटा दिया गया है. यह डेटा, MethaneSAT इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर से मिले मेज़रमेंट से लिया गया है. XCH4 को … की कुल मात्रा (इकाई सतह क्षेत्र के ऊपर मौजूद अणुओं की संख्या) के तौर पर तय किया जाता है atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V1.0.0
अलग-अलग इलाकों में होने वाले उत्सर्जन का मॉडल अब भी डेवलपमेंट स्टेज में है. यह फ़ाइनल प्रॉडक्ट नहीं है. यह शुरुआती "Public Preview" डेटासेट, अलग-अलग जगहों से होने वाले मीथेन उत्सर्जन का सटीक डेटा देता है. उत्सर्जन का यह डेटा, अपालाचियन, परमियन, और यूइन्टा बेसिन से मिलता है. ये बेसिन … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources Public Preview V2.0.0
अलग-अलग इलाकों में होने वाले उत्सर्जन का मॉडल अब भी डेवलपमेंट स्टेज में है. यह फ़ाइनल प्रॉडक्ट नहीं है. यह शुरुआती "Public Preview" डेटासेट, अलग-अलग जगहों से होने वाले मीथेन उत्सर्जन का सटीक डेटा देता है. इन नए मेज़रमेंट से पता चलता है कि मीथेन के कुल उत्सर्जन को सटीक तरीके से मापना कितना ज़रूरी है … atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Point Sources Public Preview V1.0.0
"सार्वजनिक झलक" के तौर पर उपलब्ध यह शुरुआती डेटासेट, अलग-अलग पॉइंट सोर्स से होने वाले मीथेन उत्सर्जन का 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 बनाया गया है. इस फ़्रेमवर्क को खास तौर पर, … के हाई रिज़ॉल्यूशन, बड़े कवरेज, और सटीक जानकारी का फ़ायदा उठाने के लिए बनाया गया है. atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
NEON कैनोपी हाइट मॉडल (सीएचएम)
ज़मीन से कैनोपी के सबसे ऊपरी हिस्से की ऊंचाई (कैनोपी हाइट मॉडल; सीएचएम). सीएचएम को NEON LiDAR पॉइंट क्लाउड से लिया जाता है. इसे LiDAR सर्वे के पूरे स्पेशल डोमेन में, कैनोपी की ऊंचाई के अनुमानों की एक जैसी सतह बनाकर जनरेट किया जाता है. The … airborne canopy forest forest-biomass highres lidar -
NEON कैनोपी नाइट्रोजन कॉन्टेंट (सीएनसी)
कैनोपी में नाइट्रोजन की मात्रा का मॉडल. इसे NEON प्लांट फ़ोलियर केमिस्ट्री के ऑब्ज़र्वेशन के साथ कैलिब्रेट किया गया है. साथ ही, NEON इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर (एनआईएस) से मिले L1 सर्फ़ेस डायरेक्शनल रिफ़्लेक्टेंस की मदद से अनुमान लगाया गया है. बैंड में ये शामिल हैं: 1) कैनोपी नाइट्रोजन प्रतिशत, 2) कैनोपी नाइट्रोजन मॉडल अनसरटिनिटी, 3) नीडल बनाम नॉन-नीडल मॉडल के लिए क्लासिफ़िकेशन का नतीजा, और … airborne canopy forest highres hyperspectral neon -
NEON डिजिटल एलिवेशन मॉडल (डीईएम)
NEON LiDAR डेटा से मिले सरफ़ेस (डीएसएम) और इलाके (डीटीएम) के डिजिटल मॉडल. डीएसएम: सतह की विशेषताएं (पेड़-पौधों और मानव निर्मित संरचनाओं के साथ टोपोग्राफ़िक जानकारी). डीटीएम: ज़मीन की ऊंचाई (टोपोग्राफ़िक जानकारी, जिसमें वनस्पति और मानव निर्मित संरचनाएं शामिल नहीं हैं). इमेज में समुद्र तल से ऊंचाई मीटर में दी गई है … airborne dem elevation-topography forest highres lidar -
NEON RGB कैमरे से ली गई तस्वीरें
हाई रिज़ॉल्यूशन वाली रेड-ग्रीन-ब्लू (आरजीबी) ऑर्थोरेक्टिफ़ाइड कैमरा इमेज को मोज़ेक किया गया है. साथ ही, नियरेस्ट-नेबर रीसैंपलिंग का इस्तेमाल करके, एक तय और यूनिफ़ॉर्म स्पैशियल ग्रिड पर आउटपुट किया गया है. स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन 0.1 मीटर है. डिजिटल कैमरा, NEON एयरबोर्न ऑब्ज़र्वेशन प्लैटफ़ॉर्म (एओपी) पर मौजूद इंस्ट्रुमेंट के सुइट का हिस्सा है. इसमें … भी शामिल है airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
NEON Surface Bidirectional Reflectance
NEON एओपी सर्फ़ेस बिडाइरेक्शनल रिफ़्लेक्टेंस, एक हाइपरस्पेक्ट्रल वीएसडब्ल्यूआईआर (विज़िबल टू शॉर्टवेव इंफ़्रारेड) डेटा प्रॉडक्ट है. इसमें 426 बैंड शामिल हैं, जिनकी वेवलेंथ ~380 एनएम से लेकर 2510 एनएम तक है. रिफ़्लेक्टेंस को 10,000 के फ़ैक्टर से स्केल किया जाता है. 1340-1445 नैनोमीटर और 1790-1955 नैनोमीटर के बीच की वेवलेंथ को … पर सेट किया गया है airborne forest highres hyperspectral neon neon-prod-earthengine -
NEON Surface Directional Reflectance
NEON एओपी सर्फ़ेस डायरेक्शनल रिफ़्लेक्टेंस, एक हाइपरस्पेक्ट्रल वीएसडब्ल्यूआईआर (विज़िबल टू शॉर्टवेव इंफ़्रारेड) डेटा प्रॉडक्ट है. इसमें 426 बैंड शामिल हैं, जिनकी वेवलेंथ ~380 एनएम से 2510 एनएम तक होती है. रिफ़्लेक्टेंस को 10,000 के फ़ैक्टर से स्केल किया जाता है. 1340-1445 नैनोमीटर और 1790-1955 नैनोमीटर के बीच की वेवलेंथ को … पर सेट किया गया है airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset -
एनआईसीएफ़आई सैटलाइट डेटा प्रोग्राम के तहत, अफ़्रीका के उष्णकटिबंधीय जंगलों की निगरानी के लिए बुनियादी मैप
इस इमेज कलेक्शन में, उष्णकटिबंधीय इलाकों की हाई रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज उपलब्ध कराई जाती हैं. इसका मुख्य मकसद, उष्णकटिबंधीय जंगलों को होने वाले नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से निपटने, जैव-विविधता को संरक्षित करने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बहाल करने, और उन्हें बेहतर बनाने में मदद करना है. इसके अलावा, इसका मकसद टिकाऊ विकास को बढ़ावा देना है. यह सब … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
NICFI Satellite Data Program Basemaps for Tropical Forest Monitoring - Americas
इस इमेज कलेक्शन में, उष्णकटिबंधीय इलाकों की हाई रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज उपलब्ध कराई जाती हैं. इसका मुख्य मकसद, उष्णकटिबंधीय जंगलों को होने वाले नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से निपटने, जैव-विविधता को संरक्षित करने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बहाल करने, और उन्हें बेहतर बनाने में मदद करना है. इसके अलावा, इसका मकसद टिकाऊ विकास को बढ़ावा देना है. यह सब … basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
ट्रॉपिकल फ़ॉरेस्ट मॉनिटरिंग के लिए, एनआईसीएफ़आई सैटलाइट डेटा प्रोग्राम के बेसमैप - एशिया
इस इमेज कलेक्शन में, उष्णकटिबंधीय इलाकों की हाई रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज उपलब्ध कराई जाती हैं. इसका मुख्य मकसद, उष्णकटिबंधीय जंगलों को होने वाले नुकसान को कम करना और उसे रोकना है. साथ ही, जलवायु परिवर्तन से निपटने, जैव-विविधता को संरक्षित करने, जंगलों को फिर से उगाने, उन्हें बहाल करने, और उन्हें बेहतर बनाने में मदद करना है. इसके अलावा, इसका मकसद टिकाऊ विकास को बढ़ावा देना है. यह सब … 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 Monthly Evapotranspiration v2.0
Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI). DisALEXI को OpenET फ़्रेमवर्क के हिस्से के तौर पर, Google Earth Engine में पोर्ट किया गया था. ALEXI/DisALEXI मॉडल के स्ट्रक्चर की बेसलाइन के बारे में एंडरसन और अन्य लोगों ने बताया है (2012, 2018). ALEXI वाष्पीकरण (ईटी) मॉडल, खास तौर पर समय का इस्तेमाल करता है … evapotranspiration landsat-derived monthly openet publisher-dataset water -
OpenET DisALEXI Monthly Evapotranspiration v2.1
Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI). DisALEXI को OpenET फ़्रेमवर्क के हिस्से के तौर पर, Google Earth Engine में पोर्ट किया गया था. ALEXI/DisALEXI मॉडल के स्ट्रक्चर की बेसलाइन के बारे में एंडरसन और अन्य लोगों ने बताया है (2012, 2018). ALEXI वाष्पीकरण (ईटी) मॉडल, खास तौर पर समय का इस्तेमाल करता है … evapotranspiration landsat-derived monthly openet publisher-dataset water -
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 बनाए 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 v2.0 (1985-1999)
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 बनाए 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 बनाए 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 लैबोरेट्री (पीटी-जेपीएल). OpenET फ़्रेमवर्क में PT-JPL मॉडल का मुख्य फ़ॉर्मूला, फ़िशर वगैरह (2008) में बताए गए ओरिजनल फ़ॉर्मूले से नहीं बदला है. हालांकि, PT-JPL के लिए मॉडल इनपुट और टाइम इंटिग्रेशन में सुधार और अपडेट किए गए, ताकि … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET PT-JPL Monthly Evapotranspiration v2.0 (1985-1999)
प्रीस्टली-टेलर जेट प्रोपल्शन लैबोरेट्री (पीटी-जेपीएल). OpenET फ़्रेमवर्क में PT-JPL मॉडल का मुख्य फ़ॉर्मूला, फ़िशर वगैरह (2008) में बताए गए ओरिजनल फ़ॉर्मूले से नहीं बदला है. हालांकि, PT-JPL के लिए मॉडल इनपुट और टाइम इंटिग्रेशन में सुधार और अपडेट किए गए, ताकि … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET PT-JPL Monthly Evapotranspiration v2.1
प्रीस्टली-टेलर जेट प्रोपल्शन लैबोरेट्री (पीटी-जेपीएल). OpenET फ़्रेमवर्क में PT-JPL मॉडल का मुख्य फ़ॉर्मूला, फ़िशर वगैरह (2008) में बताए गए ओरिजनल फ़ॉर्मूले से नहीं बदला है. हालांकि, PT-JPL के लिए मॉडल इनपुट और टाइम इंटिग्रेशन में सुधार और अपडेट किए गए, ताकि … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SIMS Monthly Evapotranspiration v2.0
सैटलाइट इरिगेशन मैनेजमेंट सपोर्ट (एसआईएमएस). नासा के सैटलाइट इरिगेशन मैनेजमेंट सपोर्ट (एसआईएमएस) मॉडल को मूल रूप से, सिंचाई वाली ज़मीन से वाष्पीकरण (ईटी) और फ़सल गुणांक की सैटलाइट मैपिंग के लिए डेवलप किया गया था. साथ ही, इसका मकसद इस डेटा को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचाना था, ताकि सिंचाई के शेड्यूल और क्षेत्रीय आकलन में इसका इस्तेमाल किया जा सके … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SIMS Monthly Evapotranspiration v2.0 (1985-1999)
सैटलाइट इरिगेशन मैनेजमेंट सपोर्ट (एसआईएमएस). नासा के सैटलाइट इरिगेशन मैनेजमेंट सपोर्ट (एसआईएमएस) मॉडल को मूल रूप से, सिंचाई वाली ज़मीन से वाष्पीकरण (ईटी) और फ़सल गुणांक की सैटलाइट मैपिंग के लिए डेवलप किया गया था. साथ ही, इसका मकसद इस डेटा को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचाना था, ताकि सिंचाई के शेड्यूल और क्षेत्रीय आकलन में इसका इस्तेमाल किया जा सके … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SIMS Monthly Evapotranspiration v2.1
सैटलाइट इरिगेशन मैनेजमेंट सपोर्ट (एसआईएमएस). नासा के सैटलाइट इरिगेशन मैनेजमेंट सपोर्ट (एसआईएमएस) मॉडल को मूल रूप से, सिंचाई वाली ज़मीन से वाष्पीकरण (ईटी) और फ़सल गुणांक की सैटलाइट मैपिंग के लिए डेवलप किया गया था. साथ ही, इसका मकसद इस डेटा को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचाना था, ताकि सिंचाई के शेड्यूल और क्षेत्रीय आकलन में इसका इस्तेमाल किया जा सके … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.0
ऑपरेशनल सिंप्लिफ़ाइड सरफ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी). सेनाय और अन्य (2013, 2017) का ऑपरेशनल सिंप्लिफ़ाइड सरफ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी) मॉडल, थर्मल-आधारित आसान सरफ़ेस एनर्जी मॉडल है. इसका इस्तेमाल, सैटलाइट साइक्रोमेट्री (सेनाय 2018) के सिद्धांतों के आधार पर असल ईटी का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है. OpenET SSEBop मॉडल, … का इस्तेमाल करता है evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.0 (1985-1999)
ऑपरेशनल सिंप्लिफ़ाइड सरफ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी). सेनाय और अन्य (2013, 2017) का ऑपरेशनल सिंप्लिफ़ाइड सरफ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी) मॉडल, थर्मल-आधारित आसान सरफ़ेस एनर्जी मॉडल है. इसका इस्तेमाल, सैटलाइट साइक्रोमेट्री (सेनाय 2018) के सिद्धांतों के आधार पर असल ईटी का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है. OpenET SSEBop मॉडल, … का इस्तेमाल करता है evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.1
ऑपरेशनल सिंप्लिफ़ाइड सरफ़ेस एनर्जी बैलेंस (एसएसईबीओपी). ऑपरेशनल सिम्प्लिफ़ाइड सरफ़ेस एनर्जी बैलेंस (SSEBop) मॉडल (सेनाय और अन्य, 2013; 2023) एक थर्मल-आधारित तरीका है. इसका इस्तेमाल, सैटलाइट साइक्रोमेट्री के सिद्धांतों (सेनाय, 2018) का इस्तेमाल करके, असल वाष्पीकरण (ईटी) का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है. Gemini 1.5 Pro, Gemini के … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET eeMETRIC Monthly Evapotranspiration v2.0
Google Earth Engine, इंटरनलाइज़्ड कैलिब्रेशन मॉडल (eeMETRIC) के साथ हाई रिज़ॉल्यूशन पर वाष्पीकरण की मैपिंग को लागू करता है. eeMETRIC, Allen et al. (2007; 2015) और Allen et al. (2013b) के ऐडवांस METRIC एल्गोरिदम और प्रोसेस को लागू करता है. इसमें सतह के आस-पास की हवा के तापमान के बीच एक खास संबंध होता है … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET eeMETRIC Monthly Evapotranspiration v2.0 (1985-1999)
Google Earth Engine, इंटरनलाइज़्ड कैलिब्रेशन मॉडल (eeMETRIC) के साथ हाई रिज़ॉल्यूशन पर वाष्पीकरण की मैपिंग को लागू करता है. eeMETRIC, Allen et al. (2007; 2015) और Allen et al. (2013b) के ऐडवांस METRIC एल्गोरिदम और प्रोसेस को लागू करता है. इसमें सतह के आस-पास की हवा के तापमान के बीच एक खास संबंध होता है … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET eeMETRIC Monthly Evapotranspiration v2.1
Google Earth Engine, इंटरनलाइज़्ड कैलिब्रेशन मॉडल (eeMETRIC) के साथ हाई रिज़ॉल्यूशन पर वाष्पीकरण की मैपिंग को लागू करता है. eeMETRIC, Allen et al. (2007; 2015) और Allen et al. (2013b) के ऐडवांस METRIC एल्गोरिदम और प्रोसेस को लागू करता है. इसमें सतह के आस-पास की हवा के तापमान के बीच एक खास संबंध होता है … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL Monthly Evapotranspiration v2.0
Google Earth Engine में, Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) मॉडल को लागू किया गया है. geeSEBAL के मौजूदा वर्शन की खास जानकारी, Laipelt et al. (2021) में देखी जा सकती है. यह Bastiaanssen et al. (1998) के बनाए गए ओरिजनल एल्गोरिदम पर आधारित है. OpenET geeSEBAL … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL Monthly Evapotranspiration v2.0 (1985-1999)
Google Earth Engine में, Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) मॉडल को लागू किया गया है. geeSEBAL के मौजूदा वर्शन की खास जानकारी, Laipelt et al. (2021) में देखी जा सकती है. यह Bastiaanssen et al. (1998) के बनाए गए ओरिजनल एल्गोरिदम पर आधारित है. OpenET geeSEBAL … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL Monthly Evapotranspiration v2.1
Google Earth Engine में, Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) मॉडल को लागू किया गया है. geeSEBAL के मौजूदा वर्शन की खास जानकारी, Laipelt et al. (2021) में देखी जा सकती है. यह Bastiaanssen et al. (1998) के बनाए गए ओरिजनल एल्गोरिदम पर आधारित है. OpenET geeSEBAL … evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
Overture Maps - Places: Place
Overture Maps Places थीम में, असल दुनिया की इकाइयों के 6.4 करोड़ से ज़्यादा पॉइंट दिखाए गए हैं. इनमें कारोबार, स्कूल, अस्पताल, धार्मिक संगठन, लैंडमार्क, पहाड़ों की चोटियां वगैरह शामिल हैं. हर जगह के रिकॉर्ड में जगह के निर्देशांक, नाम, कैटगरी, संपर्क जानकारी (वेबसाइटें, सोशल मीडिया, ईमेल, फ़ोन), ब्रैंड की जानकारी, पते, और … शामिल होते हैं global infrastructure-boundaries map population publisher-dataset urban -
Oya: 5 किमी के रिज़ॉल्यूशन वाला, दुनिया भर में होने वाली बारिश का अनुमानित डेटा
Oya, दुनिया भर में बारिश के अनुमान का हाई रिज़ॉल्यूशन वाला डेटासेट है. इसे जियोस्टेशनरी (जीईओ) सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर तैयार किया गया है. Oya मॉडल, जीईओ सैटलाइट के तारामंडल से विज़िबल और इंफ़्रारेड (वीआईएस-आईआर) चैनलों के पूरे स्पेक्ट्रम का इस्तेमाल करता है. इनमें GOES-16/18, Meteosat-9/10, और Himawari-8/9 शामिल हैं. इससे बारिश के अनुमान जनरेट किए जाते हैं. ये अनुमान … climate geophysical gpm precipitation publisher-dataset weather -
PML_V2.2a: Coupled Evapotranspiration and Gross Primary Product (MODIS Edition)
इस डेटासेट को लार्ज स्केल हाइड्रोलॉजी लैब ने तैयार किया है. यह लैब, दुनिया भर और क्षेत्रीय स्तर पर वॉटर साइकल से जुड़ी रिसर्च को बेहतर बनाने में माहिर है. इसके लिए, वह अलग-अलग सोर्स से मिले पृथ्वी के डेटा को प्रोसेस-आधारित मॉडलिंग के साथ जोड़ती है. PML-V2.2a (MODIS एडिशन) प्रॉडक्ट, दुनिया भर में ज़मीन से होने वाले वाष्पीकरण (ईटी) और ग्रॉस प्राइमरी प्रोडक्शन (जीपीपी) की जानकारी देता है. यह जानकारी … evapotranspiration gpp plant-productivity pml-evapotranspiration publisher-dataset water-vapor -
PML_V2.2a: Coupled Evapotranspiration and Gross Primary Product (VIIRS Edition)
इस डेटासेट को लार्ज स्केल हाइड्रोलॉजी लैब ने तैयार किया है. यह लैब, दुनिया भर और क्षेत्रीय स्तर पर वॉटर साइकल से जुड़ी रिसर्च को बेहतर बनाने में माहिर है. इसके लिए, वह अलग-अलग सोर्स से मिले पृथ्वी के डेटा को प्रोसेस-आधारित मॉडलिंग के साथ जोड़ती है. PML-V2.2a (VIIRS एडिशन) प्रॉडक्ट, दुनिया भर में ज़मीन से होने वाले वाष्पीकरण (ईटी) और ग्रॉस प्राइमरी प्रोडक्शन (जीपीपी) की जानकारी देता है. यह जानकारी … evapotranspiration gpp plant-productivity pml-evapotranspiration publisher-dataset water-vapor -
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 -
SCANFI: 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 शामिल हैं. इनमें बड़े पैमाने पर लैंड कवर टाइप, फ़ॉरेस्ट कैनोपी की ऊंचाई, क्राउन क्लोज़र की डिग्री, और ज़मीन के ऊपर मौजूद पेड़ों का बायोमास शामिल है. साथ ही, पेड़ों की कई मुख्य प्रजातियों की कंपोज़िशन भी शामिल है. The Spatialized CAnadian National … canada forest forest-biomass publisher-dataset tree-cover -
प्रजातियों का डिस्ट्रिब्यूशन, ऑस्ट्रेलिया के स्तनधारी जीव
Google ने QCIF और EcoCommons के साथ मिलकर, प्रजातियों के डिस्ट्रिब्यूशन मॉडल के ये आउटपुट तैयार किए हैं. इनसे, प्रजातियों के पाए जाने की संभावना का अनुमान लगाया जाता है. इसका मतलब है कि ज़्यादा वैल्यू से पता चलता है कि किसी जगह पर प्रजातियों के पाए जाने की संभावना ज़्यादा है. इसके लिए, सर्वे का तरीका और सर्वे की जानकारी दी जाती है … alphaearth-derived biodiversity conservation ecosystems nature-trace publisher-dataset -
टीसीबी: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (हर आठ दिन में एक कि॰मी॰)
गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (टीसीबी) डेटासेट, लॉबसर और कोहेन (2007) में बताए गए टैसल्ड-कैप समीकरणों को एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेजरी (MCD43B4) पर लागू करके बनाया गया था. Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा गया. इससे, … की वजह से मौजूद गैप को खत्म किया गया brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
टीसीबी: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (सालाना 1 कि॰मी॰)
गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (टीसीबी) डेटासेट, लॉबसर और कोहेन (2007) में बताए गए टैसल्ड-कैप समीकरणों को एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेजरी (MCD43B4) पर लागू करके बनाया गया था. Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा गया. इससे, … की वजह से मौजूद गैप को खत्म किया गया brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
टीसीबी: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (हर महीने 1 कि॰मी॰)
गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप ब्राइटनेस (टीसीबी) डेटासेट, लॉबसर और कोहेन (2007) में बताए गए टैसल्ड-कैप समीकरणों को एमओडीआईएस बीआरडीएफ़-करेक्टेड इमेजरी (MCD43B4) पर लागू करके बनाया गया था. Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा गया. इससे, … की वजह से मौजूद गैप को खत्म किया गया brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
टीसीडब्ल्यू: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (हर आठ दिन में एक कि॰मी॰)
इस गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (टीसीडब्ल्यू) डेटासेट को, Lobser और Cohen (2007) में बताए गए टैसल्ड-कैप समीकरणों को MODIS BRDF-करेक्टेड इमेजरी (MCD43B4) पर लागू करके बनाया गया है. Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा गया. इससे, … की वजह से मौजूद गैप को खत्म किया गया malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
टीसीडब्ल्यू: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (सालाना एक कि॰मी॰)
इस गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (टीसीडब्ल्यू) डेटासेट को, Lobser और Cohen (2007) में बताए गए टैसल्ड-कैप समीकरणों को MODIS BRDF-करेक्टेड इमेजरी (MCD43B4) पर लागू करके बनाया गया है. Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा गया. इससे, … की वजह से मौजूद गैप को खत्म किया गया malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
टीसीडब्ल्यू: मलेरिया एटलस प्रोजेक्ट गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (महीने के हिसाब से 1 कि॰मी॰)
इस गैप-फ़िल्ड टैसल्ड कैप वेटनेस (टीसीडब्ल्यू) डेटासेट को, Lobser और Cohen (2007) में बताए गए टैसल्ड-कैप समीकरणों को MODIS BRDF-करेक्टेड इमेजरी (MCD43B4) पर लागू करके बनाया गया है. Weiss और अन्य (2014) के बताए गए तरीके का इस्तेमाल करके, डेटा में मौजूद गैप को भरा गया. इससे, … की वजह से मौजूद गैप को खत्म किया गया malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
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 -
USFS पेड़ों से ढकी जगह v2025-6 (CONUS और OCONUS)
यूनाइटेड स्टेट्स डिपार्टमेंट ऑफ़ एग्रीकल्चर, फ़ॉरेस्ट सर्विस (यूएसएफ़एस) ने ट्री कैनोपी कवर (टीसीसी) डेटा सुइट तैयार किया है. यह रिमोट सेंसिंग पर आधारित मैप आउटपुट है, जो हर साल तैयार किया जाता है. इसमें 1985 से 2025 तक का डेटा शामिल है. यह डेटा, नैशनल लैंड कवर डेटाबेस (एनएलसीडी) प्रोजेक्ट के लिए इस्तेमाल किया जाता है. इसे यूएस जियोलॉजिकल सर्वे मैनेज करता है … forest fsic-go gtac gtac-data-publish landuse-landcover publisher-dataset -
USFS TreeMap 2023-1
TreeMap डेटासेट में, साल 2016, 2020, 2022, और 2023 के लिए, कॉन्टर्मिनस यूनाइटेड स्टेट्स (CONUS) के पूरे वन क्षेत्र में मौजूद जंगलों की विशेषताओं के बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है. TreeMap 2014, CONUS के लिए भी उपलब्ध है. हालांकि, इसे इस डेटा संग्रह में शामिल नहीं किया गया है. TreeMap 2024 में … aboveground biomass carbon climate-change conus forest -
WDKBA: वर्ल्ड डेटाबेस ऑफ़ की बायोडाइवर्सिटी एरियाज़ (केबीए) - मार्च 2026
अगर आपको केबीए डेटासेट ऐक्सेस करना है, तो कृपया केबीए डेटा का अनुरोध करने वाला फ़ॉर्म भरें. अनुरोध स्वीकार होने के बाद, आपको सीधे GEE में डेटासेट का ऐक्सेस मिल जाएगा. मुख्य जैव-विविधता क्षेत्र (केबीए) ऐसी साइटें हैं जो ज़मीन, ताज़े पानी, और समुद्री पारिस्थितिकी तंत्र में, वैश्विक जैव-विविधता को बनाए रखने में काफ़ी योगदान देती हैं. … biodiversity boundaries ecosystems global iucn management -
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 -
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 … forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature weather -
WeatherNext 2 Mean
WeatherNext 2 Mean, दुनिया भर के मीडियम-रेंज एन्सेम्बल मौसम के पूर्वानुमानों के एक्सपेरिमेंटल डेटासेट के 64 एन्सेम्बल का मीन है. यह Google DeepMind के फ़ंक्शनल नेटवर्क जनरेटिव वेदर मॉडल के ऑपरेशनल वर्शन की मदद से तैयार किया जाता है. सभी एन्सेम्बल मेंबर वाले डेटासेट के लिए, कृपया (नॉन-मीन) WeatherNext 2 देखें … forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature weather -
WeatherNext 3 (0.05°)
WeatherNext 3 (0.05°) डेटासेट, दुनिया भर के मीडियम-रेंज एन्सेम्बल मौसम के पूर्वानुमानों का एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. इसे Google DeepMind और Google Research ने तैयार किया है. यह मॉडल के ऑपरेशनल वर्शन की मदद से तैयार किया जाता है. इसके बारे में यहां बताया गया है: WeatherNext 3: Increasing resolution and performance of global weather models with raw observations. डेटा ऐक्सेस करने की सेटिंग … flood forecast gcp-public-data-weathernext humidity precipitation publisher-dataset -
WeatherNext 3 (0.1°)
WeatherNext 3 (0.1°) डेटासेट, दुनिया भर के मीडियम-रेंज एन्सेम्बल मौसम के पूर्वानुमानों का एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. इसे Google DeepMind और Google Research ने तैयार किया है. यह डेटासेट, मॉडल के ऑपरेशनल वर्शन से तैयार किया जाता है. इस मॉडल के बारे में यहां बताया गया है: WeatherNext 3: Increasing resolution and performance of global weather models with raw observations. डेटा ऐक्सेस करने की सेटिंग … flood forecast gcp-public-data-weathernext humidity precipitation publisher-dataset
