कम्यूनिटी ट्यूटोरियल

इस सेक्शन में मौजूद ट्यूटोरियल, Earth Engine के उपयोगकर्ताओं ने Earth Engine के उपयोगकर्ताओं के लिए बनाए हैं. ये ट्यूटोरियल, सभी लेवल के उपयोगकर्ताओं के लिए हैं. इनमें शुरुआती गाइड से लेकर, ज़्यादा ऐडवांस तकनीकों के बारे में जानकारी देने वाले ट्यूटोरियल शामिल हैं.

अगर आपको ट्यूटोरियल बनाने में योगदान देना है, तो कृपया निर्देशों के लिए ट्यूटोरियल लिखना पेज पर जाएं.

JavaScript कोड एडिटर एपीआई के ट्यूटोरियल

लंबे समय तक पड़ने वाले सूखे का पता लगाने के लिए, मिट्टी में नमी और बारिश का विश्लेषण.

Earth Engine की सामान्य क्लास और तरीकों की खास जानकारी.

दो FeatureCollections को एक में मर्ज करने का तरीका.

कस्टम लेयर चुनने और डेटा की जांच करने की सुविधा के साथ, Earth Engine ऐप्लिकेशन बनाएं.

कोड एडिटर के बुनियादी मैप की प्रॉपर्टी बदलने का तरीका.

Dynamic World डेटासेट को विज़ुअलाइज़ करना और कंपोज़िट बनाना.

Dynamic World डेटासेट से ज़ोनल स्टैटिस्टिक्स का हिसाब लगाना.

Dynamic World डेटासेट की टाइम सीरीज़ को एक्सप्लोर करना.

इमेज की टाइम सीरीज़ के डेटा के लिए, ज़ोनल स्टैटिस्टिक्स का हिसाब लगाना और उसे व्यवस्थित करना.

हैन्सन के ग्लोबल फ़ॉरेस्ट चेंज डेटासेट के आधार पर, पेड़ों के क्षेत्रफल और नुकसान का अनुमान लगाना.

कोड एडिटर के ड्रॉइंग टूल एपीआई को इस्तेमाल करने का तरीका.

HISTARFM - गैप-फ़िल्ड इमेज के साथ काम करने का तरीका

HISTARFM डेटा फ़्यूज़न सिस्टम से, हर महीने के लैंडसैट गैप-फ़िल्ड डेटा के कलेक्शन के साथ एक्सपेरिमेंट करें.

MODIS NDSI का इस्तेमाल करके, साल के उस पहले दिन को मैप करें जब बर्फ़ की परत नहीं थी.

क्षेत्रीय टाइम सीरीज़ चार्टिंग को आसान बनाने के लिए, कस्टम ड्रॉइंग टूल.

एसएमएपी के मिट्टी में नमी के डेटा को विज़ुअलाइज़ और उसका विश्लेषण करने का तरीका जानें.

तापमान की टाइम सीरीज़ का चार्ट बनाएं और तापमान का मैप बनाएं.

मौसम के हिसाब से वनस्पतियों में होने वाले बदलाव को दिखाने वाला ऐनिमेटेड GIF जनरेट करना.

समय के साथ जंगल की वनस्पति की स्थिति और लीनियर ट्रेंड का विश्लेषण.

मैन-केंडल टेस्ट, सेन का स्लोप, और सांख्यिकीय महत्व.

स्यूडो-इनवेरियंट फ़ीचर मैचिंग का इस्तेमाल करके, रिलेटिव रेडियोमेट्रिक नॉर्मलाइज़ेशन.

नाइजीरिया में मक्के की खेती वाली ज़मीन का तेज़ी से और बार-बार बाइनरी क्लासिफ़िकेशन करना.

समय के साथ ज़ोनल आंकड़ों का हिसाब लगाएं. साथ ही, उन्हें कॉमा डीलिमिटेड फ़ॉर्मैट में लंबी और चौड़ी टेबल के तौर पर एक्सपोर्ट करें.

सेंटिनल-1 का इस्तेमाल करके, सिंथेटिक एपर्चर रडार (एसएआर) की बुनियादी जानकारी.

टाइम सीरीज़ मॉडलिंग की बुनियादी बातें.

Python API के ट्यूटोरियल

Python API के साथ काम करने के लिए, विश्लेषण और तकनीकों का सैंपल.

Earth Engine के डेटा को DataFrame, GeoDataFrame, और NumPy स्ट्रक्चर्ड कलेक्शन में बदलें.

सिंथेटिक एपर्चर रडार (एसएआर) इमेजरी: सिंगल और मल्टी-लुक इमेज के आंकड़े.

सिंथेटिक एपर्चर रडार (एसएआर) इमेजरी: अनुमान की जांच.

सिंथेटिक एपर्चर रडार (एसएआर) इमेजरी: अलग-अलग समय पर होने वाले बदलावों का पता लगाना.

सिंथेटिक एपर्चर रडार (एसएआर) इमेजरी: एक्सप्लोरर विजेट.

भूजल रीचार्ज को मैप करने के लिए, थॉर्नथवेट-मैथर प्रक्रिया को लागू करना.

एक इमेज के लुक को दूसरी इमेज से मैच करने के लिए, उसमें बदलाव करने का तरीका.

GEE में बदलाव का पता लगाना - एमएडी ट्रांसफ़ॉर्मेशन (पहला भाग)

Iteratively re-weighted Multivariate Alteration Detection.

GEE में बदलाव का पता लगाना - एमएडी ट्रांसफ़ॉर्मेशन (दूसरा भाग)

Iteratively re-weighted Multivariate Alteration Detection.

GEE में बदलाव का पता लगाना - एमएडी ट्रांसफ़ॉर्मेशन (तीसरा भाग)

Iteratively re-weighted Multivariate Alteration Detection.

Sentinel-2 की सतह से परावर्तित होने वाली रोशनी की इमेज में, बादलों और बादलों की परछाइयों को मास्क करना.

प्रजातियों के डिस्ट्रिब्यूशन का अनुमान लगाने के लिए एक वर्कफ़्लो.

सूखे और वनस्पति की प्रतिक्रिया का इस्तेमाल करके, टाइम सीरीज़ डेटा जनरेट करना और Altair लाइब्रेरी की मदद से उसे विज़ुअलाइज़ करना.