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CSP gHM: Global Human Modification
グローバルな人間による改変データセット（gHM）は、地球上の陸地の人間による改変の累積的な測定値を 1 平方キロメートルの解像度で提供します。gHM 値は 0.0 ～ 1.0 の範囲で、特定の場所（ピクセル）が変更された割合、推定強度などを推定して計算されます。 csp fragmentation human-modification landcover landscape-gradient population -
カナダ AAFC 年次作物インベントリ
2009 年から、カナダ農業・農産食品省（AAFC）の科学技術部門（STB）の地球観測チームは、年間の作物タイプのデジタル地図を作成するプロセスを開始しました。2009 年と 2010 年のプレーリー州に焦点を当て、決定木（DT）に基づく方法論… agriculture canada crop landcover -
Copernicus CORINE 土地被覆
CORINE（環境に関する情報の調整）土地被覆（CLC）インベントリは、環境政策の策定を支援するために、ヨーロッパの土地に関するデータ収集を標準化する目的で 1985 年に開始されました。このプロジェクトは、EU の枠組みの中で欧州環境庁（EEA）が調整しています。 copernicus eea esa eu landcover landuse-landcover -
Copernicus Global Land Cover Layers: CGLS-LC100 Collection 3
Copernicus Global Land Service（CGLS）は、陸上サービスのコンポーネントとして、地球規模での陸地表面の状況と変化に関する一連の生物地球物理学的プロダクトを提供する多目的サービス コンポーネントを運用するために指定されています。… の動的土地被覆地図 copernicus eea esa eu landcover landuse-landcover -
コートジボワール BNETD 2020 年土地被覆地図
コートジボワール BNETD 2020 土地被覆地図は、コートジボワール政府が、国家機関である国立技術開発研究局の地理情報・デジタル センター（BNETD-CIGN）を通じて作成したもので、欧州連合から技術的および財政的な支援を受けています。方法論 … 分類 森林破壊 森林 土地被覆 土地利用と土地被覆 -
DESS China Terrace Map v1
このデータセットは、2018 年の中国の棚田地図（解像度 30 m）です。Google Earth Engine プラットフォームに基づくマルチソースおよびマルチテンポラル データを使用した教師ありピクセルベースの分類を通じて開発されました。全体的な精度とカッパ係数はそれぞれ 94% と 0.72 でした。この最初の… agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua -
Dynamic World V1
Dynamic World は、10 m の準リアルタイム（NRT）の土地利用/土地被覆（LULC）データセットです。9 つのクラスのクラス確率とラベル情報が含まれています。Dynamic World の予測は、2015 年 6 月 27 日から現在までの Sentinel-2 L1C コレクションで利用できます。Sentinel-2 の再訪頻度は 2 ～ 5 日です。 global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
ESA WorldCereal 10 m v100
欧州宇宙機関（ESA）の WorldCereal 10 m 2021 プロダクト スイートは、グローバル規模の年間および季節ごとの作物地図と、それに関連する信頼度で構成されています。これらは ESA-WorldCereal プロジェクトの一環として生成されました。これらのプロダクトの内容と、…に使用される方法の詳細 農業 コペルニクス 作物 ESA グローバル 土地被覆 -
ESA WorldCereal Active Cropland 10 m v100
欧州宇宙機関（ESA）の WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 プロダクト スイートには、世界規模の季節ごとのアクティブな農地のマーカーが含まれています。これらは ESA-WorldCereal プロジェクトの一環として生成されました。アクティブな農地プロダクトは、一時的な作物として識別されたピクセルがアクティブに… 農業 コペルニクス 作物 ESA グローバル 土地被覆 -
ESA WorldCover 10m v100
欧州宇宙機関（ESA）の WorldCover 10 m 2020 プロダクトは、Sentinel-1 と Sentinel-2 のデータに基づいて、2020 年の全球の土地被覆マップを 10 m の解像度で提供します。WorldCover プロダクトには 11 の土地被覆クラスがあり、… のフレームワークで生成されています。 esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
ESA WorldCover 10m v200
欧州宇宙機関（ESA）の WorldCover 10 m 2021 プロダクトは、Sentinel-1 と Sentinel-2 のデータに基づいて、2021 年の全球の土地被覆マップを 10 m の解像度で提供します。WorldCover プロダクトには 11 の土地被覆クラスがあり、… のフレームワークで生成されています。 esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
FireCCI51: MODIS Fire_cci 焼失面積ピクセル プロダクト、バージョン 5.1
MODIS Fire_cci Burned Area ピクセル プロダクト バージョン 5.1（FireCCI51）は、焼失面積と補助データに関する情報を含む、月単位のグローバルな空間解像度約 250 m のデータセットです。これは、MODIS 機器に搭載された近赤外線（NIR）帯域の表面反射率に基づいています。 burn climate-change copernicus esa fire fragmentation -
GFSAD1000: Cropland Extent 1km Multi-Study Crop Mask, Global Food-Support Analysis Data
GFSAD は、21 世紀の世界の食料安全保障に貢献する高解像度の世界の農地データとその水使用量を提供する NASA の資金援助によるプロジェクトです。GFSAD プロダクトは、マルチセンサー リモート センシング データ（MODIS、AVHRR、Landsat など）から導出されます。Landsat、MODIS、AVHRR）、二次データ、圃場データなど。 agriculture crop landcover usgs -
GHSL: Global built-up surface 10m（P2023A）
このラスター データセットは、S2 画像データから観測された 2018 年の市街地表面の分布を、10 m グリッドセルあたりの平方メートルで表しています。データセットは、a）総建築面積と、b）… のグリッド セルに割り当てられた建築面積を測定します。 built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: Global built-up surface 1975-2030（P2023A）
このラスター データセットは、100 m グリッド セルあたりの平方メートルで表される、建物が建っている表面の分布を示しています。このデータセットでは、a) 総建築面積と、b) 主に非住宅（NRES）用途のグリッド セルに割り当てられた建築面積を測定します。データは空間的および時間的に補間されるか、… built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: Global settlement characteristics (10 m) 2018（P2023A）
この空間ラスター データセットは、10 m の解像度で人間の居住地を区切り、その内部特性を、構築された環境の機能的および高さ関連のコンポーネントの観点から記述します。GHSL データ プロダクトの詳細については、GHSL Data Package 2023 レポートをご覧ください。 building built builtup copernicus ghsl height -
GLIMS 2023: 宇宙からの地球の氷床の測定
Global Land Ice Measurements from Space（GLIMS）は、世界に推定 20 万ある氷河を繰り返し調査することを目的とした国際的な取り組みです。このプロジェクトでは、氷河の面積、形状、表面速度、雪線などの測定値を含む、陸氷の包括的なグローバル インベントリの作成を目指しています。 cryosphere glacier glims ice landcover nasa -
GLIMS Current: Global Land Ice Measurements From Space
Global Land Ice Measurements from Space（GLIMS）は、世界に推定 20 万ある氷河を繰り返し調査することを目的とした国際的な取り組みです。このプロジェクトでは、氷河の面積、形状、表面速度、雪線などの測定値を含む、陸氷の包括的なグローバル インベントリの作成を目指しています。 cryosphere glacier glims ice landcover nasa -
GPW 年間優占クラス（草原）v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの世界の草原（耕作地と自然/半自然）の年間優占クラスマップを 30 m の空間分解能で提供します。Land & Carbon Lab Global Pasture Watch イニシアチブによって作成された、地図上の草地の範囲には、少なくとも次のものを含むすべての土地被覆タイプが含まれます。 グローバル global-pasture-watch 土地 土地被覆 土地利用 土地利用と土地被覆 -
GPW 年間確率（耕作された草地）v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの耕作地の年間確率マップを 30 m の空間分解能で提供します。Land & Carbon Lab Global Pasture Watch イニシアチブによって作成された、地図上の草地の範囲には、少なくとも 30% の乾燥した… を含むあらゆる土地被覆タイプが含まれます。 グローバル global-pasture-watch 土地 土地被覆 土地利用 土地利用と土地被覆 -
GPW 年間確率（自然/半自然の草地）v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの自然/半自然の草地の年間確率マップを 30 m の空間分解能で提供します。Land & Carbon Lab Global Pasture Watch イニシアチブによって作成された、地図上の草地の範囲には、少なくとも 30% の乾燥した… を含むあらゆる土地被覆タイプが含まれます。 グローバル global-pasture-watch 土地 土地被覆 土地利用 土地利用と土地被覆 -
GPW 年間未調整総一次生産量（uGPP）v1
このデータセットは、2000 年以降の地球規模の未調整の EO ベースの総一次生産量を 30 m の空間解像度で提供します。Land & Carbon Lab の Global Pasture Watch イニシアチブによって作成された現在のデータセットは、2000 年以降の全球の総一次生産量（GPP）の値を 30 m の空間解像度で提供します。GPP の値 … global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
GlobCover: 地球の土地被覆地図
GlobCover 2009 は、ENVISAT の中分解能撮像分光放射計（MERIS）のレベル 1B データをフル解像度モードで取得したデータに基づいて作成された全世界の土地被覆地図です。空間分解能は約 300 メートルです。 esa landcover landuse-landcover -
PALSAR-2/PALSAR 森林/非森林のグローバル 3 クラスマップ
2017 ～ 2020 年の 4 つのクラスを含むこのデータセットの新しいバージョンは、JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4 にあります。森林/非森林のグローバル マップ（FNF）は、グローバル 25 m 分解能の PALSAR-2/PALSAR SAR モザイクで SAR 画像（後方散乱係数）を分類して生成されます。これにより、強い後方散乱ピクセルと弱い後方散乱ピクセルが… alos alos2 classification eroc forest forest-biomass -
グローバル 4 クラス PALSAR-2/PALSAR 森林/非森林マップ
森林/非森林グローバル マップ（FNF）は、グローバル 25 m 分解能の PALSAR-2/PALSAR SAR モザイクで SAR 画像（後方散乱係数）を分類し、強い後方散乱ピクセルと弱い後方散乱ピクセルをそれぞれ「森林」と「非森林」として割り当てることで生成されます。ここで「森林」とは、… alos alos2 classification eroc forest forest-biomass -
最新バージョンの地域気候帯の世界地図
2012 年に導入されて以来、地域気候帯（LCZ）は都市景観を特徴づける新しい基準として登場し、微細な土地被覆と関連する物理的特性を考慮した包括的な分類アプローチを提供しています。このローカル気候ゾーンの世界地図は、100 メートルのピクセル サイズで、… 気候 土地被覆 土地利用と土地被覆 都市 -
森林タイプのグローバル マップ（2020 年）
森林タイプのグローバル マップは、2020 年の原生林、自然再生林、植林（プランテーション林を含む）を 10 メートルの空間分解能で空間的に明示的に表現したものです。これらの森林タイプをマッピングするためのベースレイヤは、森林被覆の範囲です。 eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest -
Google Global Landsat-based CCDC Segments（1999 ～ 2019 年）
このコレクションには、20 年間の Landsat 地表反射率データに対して継続的変化検出と分類（CCDC）アルゴリズムを実行して事前に計算された結果が含まれています。CCDC は、動的 RMSE しきい値で調和関数を当てはめて時系列データのブレークポイントを検出するブレークポイント検出アルゴリズムです。カラーは、RGB 値とアルファ チャンネルで指定します。 change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
イランの土地被覆地図 v1 13 クラス（2017 年）
イラン全土の土地被覆地図は、Google Earth Engine Cloud プラットフォーム内で Sentinel 画像を処理して生成されました。この目的のために、2,500 枚を超える Sentinel-1 画像と 11,000 枚を超える Sentinel-2 画像が処理され、2017 年の単一のモザイク データセットが生成されました。次に、オブジェクト ベースの Random … landcover landuse-landcover -
LUCAS Copernicus（属性付きポリゴン、2018 年）V1
欧州連合（EU）の土地利用/被覆面積フレーム調査（LUCAS）は、統計情報を提供するために設定されました。これは、EU 全域を対象とした 3 年ごとの現地での土地被覆と土地利用のデータ収集活動を表しています。LUCAS は、土地被覆と … に関する情報を収集します。 copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS Harmonized（理論上の位置、2006 ～ 2018 年）V1
欧州連合（EU）の土地利用/被覆面積フレーム調査（LUCAS）は、統計情報を提供するために設定されました。これは、EU 全域を対象とした 3 年ごとの現地での土地被覆と土地利用のデータ収集活動を表しています。LUCAS は、土地被覆と … に関する情報を収集します。 eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
北米の土地被覆（30 メートル）、2020 年
2020 年の北米の土地被覆 30 メートルのデータセットは、カナダ天然資源省、米国地質調査所、メキシコの 3 つの組織（国立統計地理情報院など）による三者間の取り組みである北米の土地変化モニタリング システム（NALCMS）の一環として作成されました。 landcover landsat landuse-landcover nlcd reflectance -
MCD12C1.061 MODIS 土地被覆タイプ 年次グローバル 0.05 度 CMG
Terra と Aqua の中分解能撮像分光放射計（MODIS）の土地被覆気候モデリング グリッド（CMG）（MCD12C1）バージョン 6.1 データ プロダクトは、タイル状の MCD12Q1 バージョン 6.1 データ プロダクトの空間的に集約され、再投影されたバージョンを提供します。国際地球圏生物圏計画（IGBP）の地図、… 大学 landcover landuse-landcover modis nasa usgs yearly -
MCD12Q1.061 MODIS 土地被覆タイプ（年次、グローバル、500 m）
Terra と Aqua の中分解能撮像分光放射計（MODIS）の土地被覆タイプ（MCD12Q1）バージョン 6.1 のデータ プロダクトは、全世界の土地被覆タイプを年単位で提供します。MCD12Q1 バージョン 6.1 データプロダクトは、MODIS Terra と Aqua の反射率データの教師あり分類を使用して導出されます。ランディング landcover landuse-landcover modis nasa usgs yearly -
Monitoring Trends in Burn Severity（MTBS）の火傷の重症度画像
火傷の重症度モザイクは、米国本土、アラスカ、ハワイ、プエルトリコで現在完了しているすべての MTBS 火災の MTBS 火傷の重症度クラスのテーマ別ラスター画像で構成されています。モザイク処理された火傷の重症度画像は、米国各州と… eros fire forest gtac landcover landsat-derived -
NLCD 2019: USGS National Land Cover Database、2019 年リリース
NLCD（National Land Cover Database）は、8 つのエポック（2001 年、2004 年、2006 年、2008 年、2011 年、2013 年、2016 年、2019 年）にわたる 30 m の Landsat ベースの土地被覆データベースです。2021 年の 9 番目のエポックもこちらで確認できます。画像は、都市の不浸透性データレイヤに依存しています。 blm landcover landuse-landcover mrlc nlcd usgs -
NLCD 2021: USGS National Land Cover Database、2021 年リリース
米国地質調査所（USGS）は、複数の連邦機関と提携して、7 つの National Land Cover Database（NLCD）プロダクト（NLCD 1992、2001、2006、2011、2016、2019、2021）を開発し、リリースしました。2016 年のリリース以降、土地被覆プロダクトは 2 ～ 3 年間隔で作成されています。 blm landcover landuse-landcover mrlc nlcd usgs -
Oxford MAP: Malaria Atlas Project Fractional International Geosphere-Biosphere Programme Landcover
この土地被覆プロダクトの基盤となるデータセットは、MODIS 年間土地被覆プロダクト（MCD12Q1）内の IGBP レイヤです。このデータは、カテゴリ形式（解像度 ≈500 メートル）から、出力の整数パーセンテージ（0 ～ 100）を示す分数積に変換されました。 landcover landuse-landcover map oxford -
SBTN Natural Lands Map v1
SBTN Natural Lands Map v1 は、自然に関する科学的根拠に基づく目標を設定する企業、特に SBTN の土地目標 #1（自然生態系の転換なし）を設定する企業が使用することを目的とした、2020 年の自然および非自然の土地被覆のベースライン マップです。「自然」と「不自然」の定義は、…から引用しました。 ecosystems landcover landuse-landcover wri -
SBTN Natural Lands Map v1.1
SBTN 自然地の地図 v1.1 は、2020 年の自然地と非自然地の土地被覆のベースライン地図です。この地図は、自然に関する科学的根拠に基づく目標を設定する企業、特に SBTN 土地目標 #1（自然生態系の転換なし）を設定する企業が使用することを目的としています。「自然」と「不自然」の定義は、…から引用しました。 ecosystems landcover landuse-landcover wri -
USDA NASS の Cropland データレイヤ
Cropland Data Layer（CDL）は、中解像度の衛星画像と広範な農業のグラウンド トゥルースを使用して、米国本土向けに毎年作成される作物固有の土地被覆データレイヤです。CDL は、米国農務省（USDA）の国立農業統計サービス（NASS）の研究開発部門によって作成されます。 agriculture crop landcover usda -
USFS 景観変化監視システム v2024.10（CONUS および OCONUS）
このプロダクトは、景観変化監視システム（LCMS）データスイートの一部です。各年の LCMS モデリングによる変化、土地被覆、土地利用のクラスを示し、米国本土（CONUS）だけでなく、アラスカ（AK）、プエルトリコなど、CONUS 外の地域（OCONUS）も対象としています。 change-detection forest gtac landcover landuse landuse-landcover -
USFS TreeMap v2016（米国本土）
このプロダクトは、TreeMap データ スイートの一部です。このデータセットは、2016 年に米国本土の森林全体にわたる、生きた樹木と枯れた樹木の数、バイオマス、炭素などの森林特性に関する詳細な空間情報を提供します。TreeMap v2016 には 1 つの画像が含まれています。 バイオマス 炭素 気候変動 円錐 森林 森林バイオマス -
USFS TreeMap v2020
このプロダクトは、TreeMap データ スイートの一部です。このデータセットは、2020 年の米国全土の森林の範囲における、生きた樹木と枯れた樹木の数、バイオマス、炭素などの森林の特性に関する詳細な空間情報を提供します。TreeMap v2020 には 22 バンドの 30 x 30 m の … aboveground biomass carbon climate-change conus forest -
USFS TreeMap v2022
このプロダクトは、TreeMap データ スイートの一部です。2022 年の米国全土の森林の範囲にわたって、生きた木と枯れた木の数、バイオマス、炭素など、森林の特性に関する詳細な空間情報を提供します。TreeMap v2022 には、22 バンドの 30 x 30 m の … aboveground biomass carbon climate-change conus forest -
USGS GAP アラスカ 2001
GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems データは、米国本土の詳細な植生と土地被覆の分類を表しています。アラスカ、ハワイ、プエルトリコ。GAP/LF 2011 Ecosystems for the Conterminous U.S. は、National Gap Analysis Program Land Cover Data - Version 2.2 の更新版です。アラスカ … ecosystems gap landcover landfire usgs vegetation -
USGS GAP CONUS 2011
GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems データは、米国本土の詳細な植生と土地被覆の分類を表しています。アラスカ、ハワイ、プエルトリコ。GAP/LF 2011 Ecosystems for the Conterminous U.S. は、National Gap Analysis Program Land Cover Data - Version 2.2 の更新版です。アラスカ … ecosystems gap landcover landfire usgs vegetation -
USGS GAP Hawaii 2001
GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems データは、米国本土の詳細な植生と土地被覆の分類を表しています。アラスカ、ハワイ、プエルトリコ。GAP/LF 2011 Ecosystems for the Conterminous U.S. は、National Gap Analysis Program Land Cover Data - Version 2.2 の更新版です。アラスカ … ecosystems gap landcover landfire usgs vegetation -
USGS GAP プエルトリコ 2001
GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems データは、米国本土の詳細な植生と土地被覆の分類を表しています。アラスカ、ハワイ、プエルトリコ。GAP/LF 2011 Ecosystems for the Conterminous U.S. は、National Gap Analysis Program Land Cover Data - Version 2.2 の更新版です。アラスカ … ecosystems gap landcover landfire usgs vegetation -
World Settlement Footprint 2015
World Settlement Footprint（WSF）2015 は、2014 ～ 2015 年のマルチテンポラル Landsat-8 および Sentinel-1 画像（それぞれ約 217,000 シーンと約 107,000 シーンが処理済み）を使用してグローバルに導出された、人間の居住地の範囲を示す 10 m 解像度のバイナリ マスクです。人間の居住地の時間的動態… landcover landsat-derived population sentinel1-derived settlement urban
