Open Buildings 2.5D Temporal Dataset में, इमारतों की मौजूदगी, इमारतों की संख्या, और इमारतों की ऊंचाई के बारे में डेटा शामिल है. यह डेटा, 2016 से 2023 तक हर साल के लिए उपलब्ध है. इसका स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन 4 मीटर है. हालांकि, रास्टर 0.5 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध कराए जाते हैं. इसे … से मिली ओपन-सोर्स और कम रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज से बनाया गया है
यह बड़े पैमाने पर उपलब्ध ओपन डेटासेट है. इसमें इमारतों की आउटलाइन शामिल हैं. ये आउटलाइन, 50 सेमी की हाई-रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज से ली गई हैं. इसमें अफ़्रीका, लैटिन अमेरिका, कैरेबियन, दक्षिण एशिया, और दक्षिण-पूर्व एशिया में 1.8 अरब इमारतों की पहचान की गई है. अनुमान लगाने के लिए, 5.8 करोड़ वर्ग कि॰मी॰ के इलाके को शामिल किया गया था. इस डेटासेट में मौजूद हर इमारत के लिए …
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, बेडरॉक की गहराई. अनुमानित औसत और मानक विचलन. डेटा जनरेट करने के लिए, फ़सल वाली ज़मीन के संभावित मास्क का इस्तेमाल किया गया था. इसलिए, 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 गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, कैटायन एक्सचेंज की क्षमता का अनुमानित औसत और मानक विचलन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 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 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर, निकाला जा सकने वाला 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, निकाला जा सकने वाला लोहा, 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, मैग्नीशियम की अनुमानित औसत मात्रा 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, फ़ॉस्फ़ोरस को निकाला जा सकता है. इसके अनुमानित औसत और मानक विचलन का पता लगाया जा सकता 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 गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, निकाला जा सकने वाला पोटाशियम, 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, 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 …
ढलान, रासायनिक, और मिट्टी के भौतिक 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 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर ऑर्गैनिक 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 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 0-20 सेमी और 20-50 सेमी 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 और मशीन लर्निंग के साथ-साथ … का इस्तेमाल किया गया था
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई 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. …
[null,null,[],[],["The datasets provide information on building data and soil properties. Open Buildings Temporal V1 offers annual building presence, counts, and heights from 2016-2023. Open Buildings V3 Polygons details 1.8 billion building outlines across Africa, Latin America, the Caribbean, and Asia. iSDAsoil datasets predict soil characteristics like aluminium, calcium, carbon, and clay content at depths of 0-20 cm and 20-50 cm across Africa, noting potential inaccuracies in dense jungle areas.\n"]]
