WRI की ओर से सूचना: WRI ने FORMA से जुड़ी चेतावनियों को अपडेट न करने का फ़ैसला लिया है. इसका मकसद, Global Forest Watch के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना और डेटा की डुप्लीकेसी को कम करना था. हमने पाया कि Terra-i और GLAD का इस्तेमाल ज़्यादा किया जाता है. इसके अलावा, GLAD को स्टैंडर्ड के तौर पर इस्तेमाल करने पर, हमने पाया कि Terra-i, FORMA से बेहतर परफ़ॉर्म करता है…
WRI की ओर से सूचना: WRI ने FORMA से जुड़ी चेतावनियों को अपडेट न करने का फ़ैसला लिया है. इसका मकसद, Global Forest Watch के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना और डेटा की डुप्लीकेसी को कम करना था. हमने पाया कि Terra-i और GLAD का इस्तेमाल ज़्यादा किया जाता है. इसके अलावा, GLAD को स्टैंडर्ड के तौर पर इस्तेमाल करने पर, हमने पाया कि Terra-i, FORMA से बेहतर परफ़ॉर्म करता है…
WRI की ओर से सूचना: WRI ने FORMA से जुड़ी चेतावनियों को अपडेट न करने का फ़ैसला लिया है. इसका मकसद, Global Forest Watch के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना और डेटा की डुप्लीकेसी को कम करना था. हमने पाया कि Terra-i और GLAD का इस्तेमाल ज़्यादा किया जाता है. इसके अलावा, GLAD को स्टैंडर्ड के तौर पर इस्तेमाल करने पर, हमने पाया कि Terra-i, FORMA से बेहतर परफ़ॉर्म करता है…
WRI की ओर से सूचना: WRI ने FORMA से जुड़ी चेतावनियों को अपडेट न करने का फ़ैसला लिया है. इसका मकसद, Global Forest Watch के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना और डेटा की डुप्लीकेसी को कम करना था. हमने पाया कि Terra-i और GLAD का इस्तेमाल ज़्यादा किया जाता है. इसके अलावा, GLAD को स्टैंडर्ड के तौर पर इस्तेमाल करने पर, हमने पाया कि Terra-i, FORMA से बेहतर परफ़ॉर्म करता है…
WRI की ओर से सूचना: WRI ने FORMA से जुड़ी चेतावनियों को अपडेट न करने का फ़ैसला लिया है. इसका मकसद, Global Forest Watch के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना और डेटा की डुप्लीकेसी को कम करना था. हमने पाया कि Terra-i और GLAD का इस्तेमाल ज़्यादा किया जाता है. इसके अलावा, GLAD को स्टैंडर्ड के तौर पर इस्तेमाल करने पर, हमने पाया कि Terra-i, FORMA से बेहतर परफ़ॉर्म करता है…
ग्लोबल पावर प्लांट डेटाबेस, दुनिया भर के पावर प्लांट का एक व्यापक और ओपन सोर्स डेटाबेस है. यह पावर प्लांट के डेटा को एक जगह इकट्ठा करता है, ताकि इसे आसानी से नेविगेट किया जा सके, इसकी तुलना की जा सके, और इससे अहम जानकारी हासिल की जा सके. हर पावर प्लांट की जियोलोकेशन की जानकारी दी जाती है. साथ ही, एंट्री में प्लांट की क्षमता, जनरेशन, … के बारे में जानकारी शामिल होती है.
नदियों में बाढ़ के खतरे को दिखाने वाले ग्लोबल मैप, ग्रिड वाला डेटासेट है. इसमें सात अलग-अलग समय के लिए, बाढ़ के खतरे की जानकारी दी जाती है. यह जानकारी, नदी के नेटवर्क के साथ-साथ बाढ़ के पानी के फैलाव को दिखाती है. ये सात समय इस तरह हैं: 10 साल में एक बार, 20 साल में एक बार, 50 साल में एक बार, 100 साल में एक बार, 200 साल में एक बार, 250 साल में एक बार, और 500 साल में एक बार. नए मैप के लिए, नदी के पानी के बहाव का डेटा, ओपन-सोर्स हाइड्रोलॉजिकल मॉडल … की मदद से तैयार किया जाता है.
SBTN Natural Lands Map, वर्शन 1, साल 2020 का बेसलाइन मैप है. इसमें प्राकृतिक और गैर-प्राकृतिक ज़मीन के कवर की जानकारी दी गई है. इसका इस्तेमाल, उन कंपनियों के लिए किया जाता है जो प्रकृति के लिए साइंस पर आधारित टारगेट सेट करती हैं. खास तौर पर, SBTN Land target #1: प्राकृतिक इकोसिस्टम को किसी और चीज़ में न बदलना. "प्राकृतिक" और "गैर-प्राकृतिक" की परिभाषाएं, … से ली गई हैं.
SBTN Natural Lands Map, वर्शन 1.1, साल 2020 का बेसलाइन मैप है. इसमें प्राकृतिक और गैर-प्राकृतिक ज़मीन के कवर की जानकारी दी गई है. इसका इस्तेमाल, उन कंपनियों के लिए किया जाता है जो प्रकृति के लिए साइंस पर आधारित टारगेट सेट करती हैं. खास तौर पर, SBTN Land target #1: प्राकृतिक इकोसिस्टम को किसी और चीज़ में न बदलना. "प्राकृतिक" और "गैर-प्राकृतिक" की परिभाषाएं, … से ली गई हैं.
Aqueduct 4.0, WRI के वॉटर रिस्क फ़्रेमवर्क का नया वर्शन है. इसे, हाइड्रोलॉजिकल डेटा को पानी से जुड़े खतरे के इंट्यूटिव इंडिकेटर में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है. इस डेटासेट में, पानी की मात्रा, क्वालिटी, और प्रतिष्ठा से जुड़ी समस्याओं के लिए, पानी के खतरे के 13 इंडिकेटर शामिल किए गए हैं. इन्हें एक व्यापक फ़्रेमवर्क में शामिल किया गया है. इनमें से पांच …
Aqueduct 4.0, WRI के वॉटर रिस्क फ़्रेमवर्क का नया वर्शन है. इसे, हाइड्रोलॉजिकल डेटा को पानी से जुड़े खतरे के इंट्यूटिव इंडिकेटर में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है. इस डेटासेट में, पानी की मात्रा, क्वालिटी, और प्रतिष्ठा से जुड़ी समस्याओं के लिए, पानी के खतरे के 13 इंडिकेटर शामिल किए गए हैं. इन्हें एक व्यापक फ़्रेमवर्क में शामिल किया गया है. इनमें से पांच …
Aqueduct Floods डेटा, नदियों और समुद्र के किनारे वाले इलाकों में बाढ़ के खतरे को मापता है. यह जानकारी, मौजूदा बेसलाइन की स्थितियों और साल 2030, 2050, और 2080 के अनुमानों के आधार पर दी जाती है. खतरे के मैप उपलब्ध कराने और खतरों का आकलन करने के अलावा, Aqueduct Floods, कॉस्ट-बेनिफ़िट का व्यापक विश्लेषण करने में मदद करता है. इससे डाइक … की वैल्यू का आकलन किया जा सकता है.
Aqueduct 4.0, WRI के वॉटर रिस्क फ़्रेमवर्क का नया वर्शन है. इसे, हाइड्रोलॉजिकल डेटा को पानी से जुड़े खतरे के इंट्यूटिव इंडिकेटर में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है. इस डेटासेट में, पानी की मात्रा, क्वालिटी, और प्रतिष्ठा से जुड़ी समस्याओं के लिए, पानी के खतरे के 13 इंडिकेटर शामिल किए गए हैं. इन्हें एक व्यापक फ़्रेमवर्क में शामिल किया गया है. इनमें से पांच …
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2022 तक, दुनिया भर में पेड़-पौधों के कवर में कमी की मुख्य वजह को 1 किलोमीटर के रिज़ॉल्यूशन पर मैप किया गया है. यह डेटा, World Resources Institute (WRI) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके तैयार किया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है.
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2023 तक, दुनिया भर में पेड़-पौधों के कवर में कमी की मुख्य वजह को 1 किलोमीटर के रिज़ॉल्यूशन पर मैप किया गया है. यह डेटा, World Resources Institute (WRI) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके तैयार किया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है.
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2024 तक, दुनिया भर में पेड़-पौधों के कवर में कमी की मुख्य वजह को 1 किलोमीटर के रिज़ॉल्यूशन पर मैप किया गया है. यह डेटा, World Resources Institute (WRI) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके तैयार किया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है.
इस डेटासेट में, साल 2001 से 2025 तक, दुनिया भर में पेड़-पौधों के कवर में कमी की मुख्य वजह को 1 किलोमीटर के रिज़ॉल्यूशन पर मैप किया गया है. यह डेटा, World Resources Institute (WRI) और Google DeepMind ने तैयार किया है. इसे, ग्लोबल न्यूरल नेटवर्क मॉडल (ResNet) का इस्तेमाल करके तैयार किया गया है. इस मॉडल को, … से इकट्ठा किए गए सैंपल के सेट पर ट्रेन किया गया है.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The provided content describes datasets related to flood risks, water risk assessment, deforestation alerts, power plants, and land cover. Flood hazard maps present inundation data for different return periods and future projections. Aqueduct data offers water risk indicators for quantity, quality, and reputation. FORMA alerts, which monitor deforestation, are no longer updated. A Global Power Plant Database centralizes plant information. The SBTN Natural Lands Maps provide natural and non-natural land cover classifications.\n"]]
