কোকো সম্ভাব্যতা মডেল ২০২৫এ 
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। কৃষি জীববৈচিত্র্য সংরক্ষণ ফসল ইউডিআর বন তথ্য অংশীদারিত্ব কফি সম্ভাব্যতা মডেল 2025a 
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। কৃষি জীববৈচিত্র্য সংরক্ষণ ফসল ইউডিআর বন তথ্য অংশীদারিত্ব তেল পাম বাগানের বৈশ্বিক মানচিত্র 
এই ডেটাসেটটি ২০১৯ সালের জন্য একটি ১০ মিলিয়ন বিশ্বব্যাপী শিল্প ও ক্ষুদ্র মালিকানাধীন তেল পাম মানচিত্র। এটি এমন এলাকাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে যেখানে তেল পাম বাগান সনাক্ত করা হয়েছিল। শ্রেণীবদ্ধ চিত্রগুলি সেন্টিনেল-১ এবং সেন্টিনেল-২ অর্ধ-বার্ষিক কম্পোজিটগুলির উপর ভিত্তি করে একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট। আরও তথ্যের জন্য নিবন্ধটি দেখুন … কৃষি জীববৈচিত্র্য সংরক্ষণ ফসল বিশ্বব্যাপী ভূমি ব্যবহার পাম প্রোবাবিলিটি মডেল ২০২৫এ 
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। কৃষি জীববৈচিত্র্য সংরক্ষণ ফসল ইউডিআর বন তথ্য অংশীদারিত্ব রাবার গাছের সম্ভাব্যতা মডেল ২০২৫এ 
দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি এখনও পিয়ার-রিভিউ করা হয়নি। আরও তথ্যের জন্য দয়া করে এই GitHub README দেখুন। এই চিত্র সংগ্রহটি প্রতি-পিক্সেলের আনুমানিক সম্ভাব্যতা প্রদান করে যে অন্তর্নিহিত এলাকাটি পণ্য দ্বারা দখল করা হয়েছে। সম্ভাব্যতা অনুমানগুলি 10 মিটার রেজোলিউশনে সরবরাহ করা হয়েছে এবং ... দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। কৃষি জীববৈচিত্র্য সংরক্ষণ ফসল ইউডিআর বন তথ্য অংশীদারিত্ব
Datasets tagged plantation in Earth Engine
[null,null,[],[],["The information describes four datasets related to agricultural land use. The first is a 2019 global map of oil palm plantations at 10m resolution, created using a neural network on satellite imagery. The other three are per-pixel probability models, also at 10m resolution, for cocoa, palm, and rubber trees respectively, all labeled as \"2024a\" and not peer-reviewed. These models estimate the probability of each area being occupied by these specific crops. All datasets are tagged with biodiversity, conservation, crop, and landuse.\n"]]