मिट्टी में क्ले की मात्रा, % (कि॰ग्रा॰ / कि॰ग्रा॰) में. यह डेटा, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों और सैंपलों के ग्लोबल कलेक्शन से मशीन लर्निंग के अनुमान के आधार पर, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन में छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) पर उपलब्ध होता है. प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका …
ज़मीन की सतह के तापमान की, दिन के समय की औसत मासिक वैल्यू 2000-2017. R में data.table पैकेज और क्वंटील फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके डेटा लिया गया. MODIS LST प्रॉडक्ट के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, यह पेज देखें. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. Earth Engine के बाहर मैप ऐक्सेस करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए, इस पेज का इस्तेमाल करें. …
2000 से 2017 की टाइम सीरीज़ के आधार पर, MODIS LST के दिन के और रात के तापमान के स्टैंडर्ड डेविएशन को 1 कि॰मी॰ पर दिखाया गया है. R में data.table पैकेज और क्वंटील फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके डेटा लिया गया. MODIS LST प्रॉडक्ट के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, यह पेज देखें. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. ऐक्सेस करने के लिए …
2000 से 2017 की टाइम सीरीज़ के आधार पर, MODIS LST के दिन के समय और रात के समय के अंतर को 1 कि॰मी॰ पर लंबे समय तक देखा गया. इसे R में data.table पैकेज और क्वंटाइल फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके बनाया गया है. MODIS LST प्रॉडक्ट के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, यह पेज देखें. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. … को ऐक्सेस और विज़ुअलाइज़ करने के लिए
संभावित प्राकृतिक वनस्पति बायोम की कैटगरी के लिए, दुनिया भर में अनुमान (BIOMES 6000 डेटासेट की 'मौजूदा बायोम' कैटगरी का इस्तेमाल करके किए गए अनुमान के आधार पर). संभावित प्राकृतिक वनस्पति (पीएनवी), जलवायु के साथ संतुलन में रहने वाली वनस्पति है. यह किसी ऐसी जगह पर मौजूद होगी जिस पर मानवीय गतिविधियों का असर न पड़ा हो. PNV काम का है …
संभावित प्राकृतिक वनस्पति के एफ़एपीएआर का अनुमानित महीने का मीडियन (PROB-V FAPAR 2014-2017 के आधार पर). ब्यौरा. Earth Engine के बाहर मैप ऐक्सेस करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए, इस पेज का इस्तेमाल करें. अगर आपको LandGIS के मैप में कोई गड़बड़ी, आर्टफ़ैक्ट या अंतर दिखता है या आपका कोई सवाल है, तो कृपया …
SM2RAIN-ASCAT 2007-2018, IMERG, CHELSA Climate, और WorldClim के आधार पर, 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन में हर महीने की बारिश का डेटा, मिलीमीटर में. gdalwarp (क्यूबिक स्प्लाइन) का इस्तेमाल करके, 1 कि॰मी॰ के रिज़ॉल्यूशन में डाउनस्केल किया गया. साथ ही, WorldClim, CHELSA Climate, और IMERG के महीने के हिसाब से तैयार किए गए प्रॉडक्ट का औसत लिया गया. उदाहरण के लिए, "3B-MO-L.GIS.IMERG.20180601.V05B.tif" देखें. 3 गुना ज़्यादा वज़न दिया जाता है …
250 मीटर की दूरी पर, यूएसडीए के अनुमानित ग्रेट ग्रुप (संभावित). मशीन लर्निंग के अनुमान के आधार पर, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कलेक्शन से, यूएसडीए के मिट्टी के ग्रेट ग्रुप का डिस्ट्रिब्यूशन. मिट्टी के ग्रेट ग्रुप के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया मिट्टी की वर्गीकरण से जुड़ी इलस्ट्रेटेड गाइड - एनआरसीएस देखें …
मशीन लर्निंग के अनुमान के आधार पर, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों और सैंपलों के ग्लोबल कलेक्शन से, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) पर रेत की मात्रा का प्रतिशत (कि॰ग्रा॰ / कि॰ग्रा॰). प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका …
मिट्टी की कुल घनत्व (छोटी मिट्टी) 10 x कि॰ग्रा॰ / एम3, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सें॰मी॰) पर, 250 मीटर रिज़ॉल्यूशन पर. प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. Earth के बाहर के मैप ऐक्सेस करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए …
मिट्टी में कार्बन के ऑर्गैनिक कॉम्पोनेंट की मात्रा, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) पर, 5 ग्राम / किलोग्राम में. यह मिट्टी के पॉइंट के ग्लोबल कलेक्शन से अनुमानित है. प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. …
मिट्टी की बनावट की क्लास (यूएसडीए सिस्टम), जो 250 मीटर की गहराई पर मिट्टी की छह गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) के लिए है. ये R में soiltexture पैकेज का इस्तेमाल करके, मिट्टी की बनावट के अनुमानित फ़्रैक्शन से मिले हैं. प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. ऐक्सेस करने के लिए …
250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) पर अनुमानित 33 केपीए और 1500 केपीए के सक्शन के लिए, मिट्टी में पानी की मात्रा (वॉल्यूमेट्रिक %) ट्रेनिंग पॉइंट, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कलेक्शन पर आधारित हैं: USDA NCSS AfSPDB ISRIC WISE EGRPR SPADE …
250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, H2O में मिट्टी का pH, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेंटीमीटर) पर. डेटा प्रोसेस करने के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका में यह सुविधा उपलब्ध नहीं है. Earth Engine के बाहर मैप ऐक्सेस करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए, इस पेज का इस्तेमाल करें. अगर आपको …
यूएसडीए के अनुमान के मुताबिक, 250 मीटर तक की गहराई पर, मिट्टी के ग्रेट ग्रुप की संभावनाएं. मशीन लर्निंग के अनुमान के आधार पर, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कलेक्शन से, यूएसडीए के मिट्टी के ग्रेट ग्रुप का डिस्ट्रिब्यूशन. मिट्टी के ग्रेट ग्रुप के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया मिट्टी की वर्गीकरण की सचित्र गाइड - एनआरसीएस - …
[[["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"]],[],[[["This collection of datasets provides various environmental and soil properties globally at different resolutions (primarily 250m and 1km)."],["The data includes land surface temperature, precipitation, soil organic carbon content, texture, and potential vegetation properties."],["Most datasets are based on machine learning predictions and statistical derivations from sources like MODIS, SM2RAIN-ASCAT, and global soil profiles."],["The OpenLandMap datasets offer valuable resources for environmental monitoring, agricultural planning, and earth science research."],["Antarctica is excluded from most datasets."]]],[]]