साल 2011 से, ब्यूरो ऑफ़ लैंड मैनेजमेंट (बीएलएम) ने ज़मीन की सेहत के बारे में जानकारी देने के लिए, फ़ील्ड से डेटा इकट्ठा किया है. इसके लिए, वह असेसमेंट इन्वेंट्री ऐंड मॉनिटरिंग (एआईएम) रणनीति का इस्तेमाल करता है. अब तक, BLM की ज़मीनों पर 6,000 से ज़्यादा टेरेस्ट्रियल एआईएम फ़ील्ड प्लॉट इकट्ठा किए जा चुके हैं. BLM AIM का डेटा संग्रह …
FLDAS डेटासेट (McNally et al. 2017) को, विकासशील देशों में खाद्य सुरक्षा के आकलन में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था. इसमें जलवायु से जुड़े कई वैरिएबल की जानकारी शामिल होती है. जैसे, नमी की मात्रा, नमी, इवैपोट्रांसपिरेशन, मिट्टी का औसत तापमान, बारिश की कुल दर वगैरह. FLDAS के कई अलग-अलग डेटासेट हैं; …
NASA के Global Land Data Assimilation System के दूसरे वर्शन (GLDAS-2) के तीन कॉम्पोनेंट हैं: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, और GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 को पूरी तरह से, मौसम की जानकारी देने वाले Princeton के इनपुट डेटा के साथ जोड़ा गया है. साथ ही, यह 1948 से 2014 तक समय के हिसाब से एक जैसी सीरीज़ उपलब्ध कराता है. GLDAS-2.1 को मॉडल … के कॉम्बिनेशन के साथ फ़ोर्स किया जाता है
NASA के Global Land Data Assimilation System के दूसरे वर्शन (GLDAS-2) के तीन कॉम्पोनेंट हैं: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, और GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 को पूरी तरह से, मौसम की जानकारी देने वाले Princeton के इनपुट डेटा के साथ जोड़ा गया है. साथ ही, यह 1948 से 2014 तक समय के हिसाब से एक जैसी सीरीज़ उपलब्ध कराता है. GLDAS-2.1 को मॉडल … के कॉम्बिनेशन के साथ फ़ोर्स किया जाता है
M2T1NXLND (या tavg1_2d_lnd_Nx), रिसर्च और ऐप्लिकेशन के लिए मॉडर्न-एरा रेट्रोस्पेक्टिव एनालिसिस वर्शन 2 (MERRA-2) में, हर घंटे के हिसाब से समय के औसत का डेटा कलेक्शन है. इस कलेक्शन में, ज़मीन की सतह से जुड़ी गड़बड़ियों की जानकारी शामिल होती है. जैसे, बेसफ़्लो फ़्लक्स, रनऑफ़, सतह की मिट्टी में नमी, जड़ वाले क्षेत्र की मिट्टी में नमी, सतह की परत में पानी, …
लैंड डेटा एसिमिलेशन सिस्टम (एलडीएएस), कई तरह के डेटा सोर्स से मिले डेटा को एक साथ इस्तेमाल करता है. जैसे, बारिश का डेटा, सैटलाइट से मिला डेटा, और रडार से मिली बारिश की जानकारी. इससे, पृथ्वी की सतह पर या उसके आस-पास के मौसम की जानकारी का अनुमान लगाया जाता है. यह डेटासेट, फ़ेज़ … के लिए मुख्य (डिफ़ॉल्ट) फ़ोर्सिंग फ़ाइल (फ़ाइल A) है
मिट्टी की छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) पर, मिट्टी में मौजूद चिकनी मिट्टी का कॉन्टेंट (किलोग्राम / किलोग्राम) 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर. यह मिट्टी की प्रोफ़ाइलों और सैंपल के ग्लोबल कंपाइलेशन से, मशीन लर्निंग की मदद से किए गए अनुमानों पर आधारित है. डेटा प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका …
यूएसडीए के हिसाब से, मिट्टी के बड़े ग्रुप का अनुमानित डेटा. यह डेटा 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इसमें मिट्टी के अलग-अलग ग्रुप की संभावनाओं के बारे में बताया गया है. मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कंपाइलेशन से मशीन लर्निंग के अनुमानों के आधार पर, यूएसडीए के मिट्टी के बड़े ग्रुप का डिस्ट्रिब्यूशन. मिट्टी के ग्रेट ग्रुप के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया मिट्टी के टैक्सोनॉमी की सचित्र गाइड - एनआरसीएस देखें …
मिट्टी की छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) पर, रेत का कॉन्टेंट % (किलोग्राम / किलोग्राम) में. इसका रिज़ॉल्यूशन 250 मीटर है. यह मिट्टी की प्रोफ़ाइलों और सैंपल के ग्लोबल कंपाइलेशन से, मशीन लर्निंग के अनुमानों पर आधारित है. डेटा प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका …
मिट्टी का घनत्व (बारीक मिट्टी) 10 x कि॰ग्रा॰ / मी॰3, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सें॰मी॰) पर. डेटा प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका को शामिल नहीं किया गया है. Earth के बाहर मैप ऐक्सेस करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए …
मिट्टी में मौजूद ऑर्गेनिक कार्बन की मात्रा, x 5 ग्राम / कि॰ग्रा॰ के हिसाब से, छह स्टैंडर्ड डेप्थ (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सें॰मी॰) पर. इसका रिज़ॉल्यूशन 250 मीटर है. इसका अनुमान, मिट्टी के ग्लोबल डेटा के आधार पर लगाया गया है. डेटा प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका को शामिल नहीं किया गया है. …
मिट्टी की बनावट की क्लास (यूएसडीए सिस्टम). ये क्लास, मिट्टी की छह अलग-अलग गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) के लिए हैं. इन्हें 250 मीटर की दूरी पर लिया गया है. ये क्लास, मिट्टी की बनावट के अनुमानित फ़्रैक्शन से ली गई हैं. इसके लिए, R में soiltexture पैकेज का इस्तेमाल किया गया है. डेटा प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका को शामिल नहीं किया गया है. … को ऐक्सेस करने के लिए
मिट्टी में पानी की मात्रा (वॉल्यूमेट्रिक %) के लिए, 33kPa और 1500kPa के सक्शन का अनुमान, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर छह स्टैंडर्ड डेप्थ (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सें॰मी॰) पर लगाया गया है. ट्रेनिंग पॉइंट, मिट्टी के प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कंपाइलेशन पर आधारित हैं: USDA NCSS AfSPDB ISRIC WISE EGRPR SPADE …
मिट्टी का पीएच, 6 स्टैंडर्ड डेप्थ (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) पर H2O में 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर. प्रोसेसिंग के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका को शामिल नहीं किया गया है. Earth Engine के बाहर मैप ऐक्सेस करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए, इस पेज का इस्तेमाल करें. अगर आपको …
यूएसडीए के मिट्टी के बड़े ग्रुप की संभावनाओं का अनुमान, 250 मीटर पर लगाया गया है. मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कंपाइलेशन से मशीन लर्निंग के अनुमानों के आधार पर, यूएसडीए के मिट्टी के बड़े ग्रुप का डिस्ट्रिब्यूशन. मिट्टी के ग्रेट ग्रुप के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया मिट्टी के टैक्सोनॉमी की इलस्ट्रेटेड गाइड देखें - एनआरसीएस - …
NASA के Global Land Data Assimilation System के दूसरे वर्शन (GLDAS-2) के तीन कॉम्पोनेंट हैं: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, और GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 को पूरी तरह से, मौसम की जानकारी देने वाले Princeton के इनपुट डेटा के साथ जोड़ा गया है. साथ ही, यह 1948 से 2014 तक समय के हिसाब से एक जैसी सीरीज़ उपलब्ध कराता है. GLDAS-2.1 को मॉडल … के कॉम्बिनेशन के साथ फ़ोर्स किया जाता है
Soil and Landscape Grid of Australia (SLGA), ऑस्ट्रेलिया में मिट्टी की विशेषताओं का एक व्यापक डेटासेट है. यह 3 आर्क-सेकंड के रिज़ॉल्यूशन (~90 मीटर पिक्सल) पर उपलब्ध है. ये सतहें, मॉडलिंग के नतीजे हैं. इनमें मिट्टी के मौजूदा डेटा और पर्यावरण से जुड़ी जानकारी का इस्तेमाल करके, मिट्टी की विशेषताओं के स्थानिक वितरण के बारे में बताया जाता है …
SOLUS (Soil Landscapes of the United States) एक राष्ट्रीय मैप प्रॉडक्ट है. इसे National Cooperative Soil Survey ने तैयार किया है. इसका मकसद, मिट्टी की प्रॉपर्टी के मैप का एक ऐसा सेट उपलब्ध कराना है जो मिट्टी की जांच और ज़मीन के इस्तेमाल से जुड़े फ़ैसलों में मदद कर सके. SOLUS मैप …
NASA/SMAP/SPL3SMP_E/006 कलेक्शन में, 4 दिसंबर, 2023 से उपलब्ध डेटा शामिल है. मिट्टी में नमी की मात्रा बताने वाला यह लेवल-3 (L3) प्रॉडक्ट, दुनिया भर की ज़मीन की सतह की स्थितियों के बारे में रोज़ाना की कंपोज़िट इमेज उपलब्ध कराता है. यह इमेज, Soil Moisture Active Passive (SMAP) L-बैंड रेडियोमीटर से ली गई होती है. यहां मौजूद रोज़ाना के डेटा को डिसेंडिंग (स्थानीय …
04-12-2023 से पहले का डेटा, NASA/SMAP/SPL3SMP_E/005 के पुराने कलेक्शन में उपलब्ध है. इन्हें फिर से प्रोसेस किया जाएगा और इस कलेक्शन में जोड़ दिया जाएगा. मिट्टी में नमी की मात्रा बताने वाला यह लेवल-3 (L3) प्रॉडक्ट, दुनिया भर की ज़मीन की सतह की स्थितियों के बारे में रोज़ाना की कंपोज़िट इमेज उपलब्ध कराता है. यह इमेज, Soil Moisture Active Passive (SMAP) L-बैंड …
SMAP के लेवल-4 (L4) सॉइल मॉइस्चर प्रॉडक्ट में, सतह की मिट्टी में मौजूद नमी (0-5 सेमी वर्टिकल औसत), जड़ वाले क्षेत्र की मिट्टी में मौजूद नमी (0-100 सेमी वर्टिकल औसत), और रिसर्च से जुड़े अन्य प्रॉडक्ट (पुष्टि नहीं की गई) शामिल हैं. इनमें सतह पर मौसम से जुड़ी फ़ोर्सिंग वैरिएबल, मिट्टी का तापमान, वाष्पीकरण, और नेट रेडिएशन शामिल हैं. इस डेटासेट को पहले … के नाम से जाना जाता था
छह स्टैंडर्ड डेप्थ (0-5cm, 5-15cm, 15-30cm, 30-60cm, 60-100cm, 100-200cm) पर, 10kPa, 33kPa, और 1500kPa सक्शन में वॉल्यूमेट्रिक वॉटर कॉन्टेंट 10^-3 cm^3/cm^3 (0.1 v% या 1 mm/m) में. पूर्वानुमान, डिजिटल सॉइल मैपिंग के तरीके का इस्तेमाल करके लगाए गए थे. यह तरीका, क्वांटाइल रैंडम फ़ॉरेस्ट पर आधारित है. इसके लिए, दुनिया भर के …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, 2 मिमी से कम साइज़ वाले कणों का घनत्व, अनुमानित औसत, और मानक विचलन. पिक्सल वैल्यू को x/100 से वापस बदलना होगा. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर मिट्टी का कॉन्टेंट,\nअनुमानित माध्य और मानक विचलन. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. मिट्टी की प्रॉपर्टी के बारे में अनुमान, Innovative … ने लगाए थे
0 से 200 सेंटीमीटर की गहराई पर मौजूद चट्टान की गहराई, अनुमानित औसत और मानक विचलन. डेटा जनरेट करने के लिए इस्तेमाल किए गए संभावित फ़सल वाले खेत के मास्क की वजह से, चट्टान के कई हिस्सों को मास्क कर दिया गया है. इन हिस्सों में, बेडरॉक की गहराई 0 सेमी होती है. इसलिए, ये हिस्से … के तौर पर दिखते हैं
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर, अनुमानित औसत और मानक विचलन के साथ प्रभावी कैटायन एक्सचेंज क्षमता. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 के साथ वापस बदलना होगा. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, निकालने योग्य कैल्शियम, अनुमानित माध्य, और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, निकालने लायक़ आयरन की मात्रा, अनुमानित औसत, और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर मौजूद मैग्नीशियम को निकाला जा सकता है. इसके लिए, अनुमानित औसत और मानक विचलन का इस्तेमाल किया जाता है. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर, निकाला जा सकने वाला फ़ॉस्फ़ोरस. अनुमानित औसत और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, निकालने योग्य पोटैशियम, अनुमानित माध्य और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर मौजूद सल्फ़र को निकाला जा सकता है. इसके लिए, अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन का इस्तेमाल किया जाता है. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर, निकालने योग्य ज़िंक की मात्रा, अनुमानित औसत, और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
ढलान, रासायनिक, और भौतिक मिट्टी के गुणों का इस्तेमाल करके, मिट्टी की उर्वरता की क्षमता का वर्गीकरण किया गया है. इस लेयर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया इस पेज पर जाएं. 'fcc' बैंड के लिए क्लास, पिक्सल वैल्यू पर लागू होती हैं. इन्हें x modulo 3000 के साथ वापस बदलना होगा. घने जंगल वाले इलाकों में …
मिट्टी की 0 से 20 सेमी और 20 से 50 सेमी की गहराई पर ऑर्गैनिक कार्बन, अनुमानित माध्य और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर रेत की मात्रा,\nअनुमानित औसत और मानक विचलन. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. मिट्टी की प्रॉपर्टी के बारे में अनुमान, Innovative … ने लगाए थे
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर गाद की मात्रा, अनुमानित औसत, और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर मौजूद पत्थर का कॉन्टेंट, अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर मौजूद कुल कार्बन, अनुमानित औसत, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर कुल नाइट्रोजन, अनुमानित औसत, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/100)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदलना होगा. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की गहराई 0 से 20 सेंटीमीटर और 20 से 50 सेंटीमीटर पर, यूएसडीए टेक्सचर क्लास. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. मिट्टी की प्रॉपर्टी के बारे में अनुमान, Innovative Solutions for Decision … ने लगाए थे
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर, एल्युमीनियम की मात्रा का अनुमानित औसत और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. मिट्टी की प्रॉपर्टी के बारे में अनुमान, Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) ने लगाए थे. इसके लिए, 30 मीटर के पिक्सल साइज़ पर मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया गया था. साथ ही …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर पीएच, अनुमानित औसत, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सेल वैल्यू को x/10 से वापस बदलना होगा. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. …
[[["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"]],[],[],[]]
