ESA WorldCover 10m v100

ESA/WorldCover/v100
ডেটাসেটের প্রাপ্যতা
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
ডেটাসেট প্রযোজক
আর্থ ইঞ্জিন স্নিপেট
ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100")
ট্যাগ
ইএসএ ভূমি আচ্ছাদন ভূমি ব্যবহার ভূমি ব্যবহার-ভূমি আচ্ছাদন সেন্টিনেল১-উদ্ভূত সেন্টিনেল২-উদ্ভূত

বর্ণনা

ইউরোপীয় মহাকাশ সংস্থা (ESA)-এর ওয়ার্ল্ডকভার ১০ মি ২০২০ পণ্যটি সেন্টিনেল-১ এবং সেন্টিনেল-২ ডেটার উপর ভিত্তি করে ১০ মি রেজোলিউশনে ২০২০ সালের একটি বৈশ্বিক ভূমি আচ্ছাদন মানচিত্র প্রদান করে। ওয়ার্ল্ডকভার পণ্যটিতে ১১টি ভূমি আচ্ছাদন শ্রেণি রয়েছে এবং এটি ইউরোপীয় মহাকাশ সংস্থার ৫ম ভূ-পর্যবেক্ষণ এনভেলপ প্রোগ্রাম (EOEP-5)-এর অংশ, ESA ওয়ার্ল্ডকভার প্রকল্পের কাঠামোর অধীনে তৈরি করা হয়েছে।

আরও দেখুন:

ব্যান্ড

ব্যান্ড

পিক্সেল সাইজ: ১০ মিটার (সকল ব্যান্ড)

নাম পিক্সেল আকার বর্ণনা
Map ১০ মিটার

ভূমি আচ্ছাদন শ্রেণী

মানচিত্র শ্রেণী সারণী

মূল্য রঙ বর্ণনা
১০ #০০৬৪০০

বৃক্ষ আচ্ছাদন

২০ #ffbb22

ঝোপঝাড়

৩০ #ffff4c

তৃণভূমি

৪০ #f096ff

শস্যভূমি

৫০ #fa0000

বিল্ট-আপ

৬০ #b4b4b4

অনাবৃত / বিক্ষিপ্ত গাছপালা

৭০ #f0f0f0

তুষার এবং বরফ

৮০ #০০৬৪সি৮

স্থায়ী জলাশয়

৯০ #০০৯৬এ০

তৃণময় জলাভূমি

৯৫ #০০সিএফ৭৫

ম্যানগ্রোভ

১০০ #fae6a0

শ্যাওলা এবং লাইকেন

ব্যবহারের শর্তাবলী

ব্যবহারের শর্তাবলী

সিসি-বিওয়াই-৪.০

উদ্ধৃতি

উদ্ধৃতি:
  • Zanaga, D., Van De Kerchove, R., De Keersmaecker, W., Souverijns, N., Brockmann, C., Quast, R., Wevers, J., Grosu, A., Paccini, A., Vergnaud, S., Cartus, O., Santoro, M., Fritz, M. Gerorgie, M. Cartus, I. S., Herold, M., Li, Linlin, Tsendbazar, NE, Ramoino, F., Arino, O., 2021. ESA WorldCover 10 m 2020 v100. ( doi:10.5281/zenodo.5571936 )

আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

var dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first();

var visualization = {
  bands: ['Map'],
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Landcover');

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার সম্পর্কে তথ্যের জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

কোলাব (পাইথন)

dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first()

visualization = {
    'bands': ['Map'],
}

m = geemap.Map()
m.center_object(dataset)
m.add_layer(dataset, visualization, 'Landcover')
m
কোড এডিটরে খুলুন