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CSP gHM: グローバルな人間改変
グローバル人間改変データセット（gHM）は、1 平方キロメートルの解像度で、世界中の陸地における人間による改変の累積測定値を提供します。gHM 値の範囲は 0.0 ～ 1.0 で、変更された特定の位置（ピクセル）の割合と推定強度を推定して計算されます。 csp fragmentation human-modification landcover landscape-gradient population -
カナダ AAFC 年次作物在庫
2009 年から、カナダ農業食品省（AAFC）科学技術局（STB）の地球観測チームは、年間作物の種類のデジタル地図の生成プロセスを開始しました。2009 年と 2010 年にプレーリー州に焦点を当てた、意思決定ツリー（DT）ベースの手法 agriculture canada crop landcover -
Copernicus CORINE 土地被覆
CORINE（環境情報の調整）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ために 1985 年に開始されました。このプロジェクトは、EU の枠組みで欧州環境局（EEA）が調整しています。 copernicus eea esa eu landcover landuse-landcover -
Copernicus Global Land Cover Layers: CGLS-LC100 コレクション 3
Copernicus Global Land Service（CGLS）は、陸地サービスのコンポーネントとして指定されており、地球規模で陸地表面の状況と変化に関する一連の生物地球物理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します。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 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、国立機関である国立調査局技術開発地理情報デジタルセンター（BNETD-CIGN）を通じて、欧州連合の技術的および財政的支援を受けて作成しました。手法 分類 森林伐採 森林 土地被覆 土地利用-土地被覆 -
DESS China Terrace Map v1
このデータセットは、2018 年の中国のテラス地図で、解像度は 30 m です。このモデルは、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タイムのデータを使用して、教師ありのピクセルベースの分類によって開発されました。全体的な精度とカパ係数は、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 のニアリアルタイム（NRT）土地利用/土地被覆（LULC）データセットで、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 日以降の 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 日間です。 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、世界規模の年間および季節作物の地図と、それらに関連する信頼性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、その作成に使用された方法について詳しくは、 agriculture copernicus crop esa global landcover -
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実際に作物として使用されているかどうかを示します。 agriculture copernicus crop esa global landcover -
ESA WorldCover 10m v100
欧州宇宙機関（ESA）の WorldCover 10 m 2020 プロダクトは、Sentinel-1 データと Sentinel-2 データに基づいて、2020 年の全球土地被覆地図を 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含まれており、… 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 データと Sentinel-2 データに基づいて、2021 年の全球土地被覆地図を 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含まれており、… 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 焼失面積ピクセル プロダクト バージョン 5.1（FireCCI51）は、焼失面積に関する情報と補助データを含んだ、月単位のグローバルな空間解像度 250 m のデータセットです。搭載されている MODIS 計測機器の近赤外線（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: 農地の範囲 1 km マルチスタディ 作物マスク、グローバル食料支援分析データ
GFSAD は、21 世紀のグローバルな食料安全保障に貢献する、高解像度のグローバルな農地データとその水使用量を提供する NASA の資金提供プロジェクトです。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（Landsat、MODIS、AVHRR）、二次データ、フィールド プロット データなどです。 agriculture crop landcover usgs -
GHSL: グローバル建造物サーフェス 10 m（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 年の建造物サーフェスの分布を、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。このデータセットでは、a）建造物の総面積と、b）… のグリッドセルに割り当てられた建造物の面積を測定しています。 built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: 1975 ～ 2030 年の世界の建造物（P2023A）
このラスター データセットは、建造物が建てられている地表の分布を示しています。値は 100 m グリッドセルあたりの平方メートルで表されます。このデータセットでは、a）総建物面積と、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物面積を測定しています。データが空間的および時間的に補間されている built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: グローバル決済の特性（10 m）2018（P2023A）
この空間ラスター データセットは、人間の居住地を 10 m の解像度で描画し、建造環境の機能と高さに関連するコンポーネントの観点からその内部特性を記述します。GHSL データ プロダクトの詳細については、GHSL データ パッケージ 2023 レポートをご覧ください。 building built builtup copernicus ghsl height -
GLIMS 2023: 宇宙から見た全球陸氷測定
地球から氷河を測定する国際的なイニシアチブである GLIMS（Global Land Ice Measurements from Space）は、世界に 20 万基あると推定される氷河を繰り返し調査することを目的としています。このプロジェクトでは、氷河の面積、形状、表面速度、雪線の測定など、陸氷のグローバルな包括的なインベントリを作成することを目指しています。 cryosphere glacier glims ice landcover nasa -
GLIMS Current: 宇宙から見た全球陸氷の測定
地球から氷河を測定する国際的なイニシアチブである GLIMS（Global Land Ice Measurements from Space）は、世界に 20 万基あると推定される氷河を繰り返し調査することを目的としています。このプロジェクトでは、氷河の面積、形状、表面速度、雪線の測定など、陸氷のグローバルな包括的なインベントリを作成することを目指しています。 cryosphere glacier glims ice landcover nasa -
GPW 草地の年間優占クラス v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの草地（栽培地と自然/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 の Global Pasture Watch イニシアチブによって作成された、草地の範囲を示す地図には、少なくとも 30% が草地である土地被覆のタイプが含まれます。 forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW 耕作草地の年間確率 v1
このデータセットは、2000 ～ 2022 年の耕作地の草地の年間確率を 30 m の空間分解能で示しています。Land & Carbon Lab の Global Pasture Watch イニシアチブによって作成された、草地の範囲を示す地図には、乾燥地または半乾燥地が 30% 以上含まれる土地被覆タイプが含まれます。 forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GPW 自然/半自然の草地の年間確率 v1
このデータセットは、2000 ～ 2022 年の自然/半自然草地の年間確率地図を 30 m の空間分解能で提供します。Land & Carbon Lab の Global Pasture Watch イニシアチブによって作成された、草地の範囲を示す地図には、乾燥地または半乾燥地が 30% 以上含まれる土地被覆タイプが含まれます。 forest-biomass global global-pasture-watch land landcover landuse -
GlobCover: 世界土地被覆地図
GlobCover 2009 は、ENVISAT の中分解能撮像分光計（MERIS）レベル 1B データに基づく、空間分解能が約 300 メートルのフル解像度モードで取得された世界的な土地被覆地図です。 esa landcover landuse-landcover -
世界 3 クラスの PALSAR-2/PALSAR 森林/非森林地図
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。グローバルな 25 m 解像度の PALSAR-2/PALSAR SAR モザイク内の SAR 画像（後方散乱係数）を分類して、強い後方散乱ピクセル ... alos alos2 classification eroc forest forest-biomass -
世界 4 クラスの PALSAR-2/PALSAR 森林/非森林地図
グローバルな森林/非森林マップ（FNF）は、グローバル 25 m 解像度の PALSAR-2/PALSAR SAR モザイク内の 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低い後方散乱ピクセルがそれぞれ「森林」と「非森林」として割り当てられます。ここでの「森林」とは、次のような自然林を指します。 alos alos2 classification eroc forest forest-biomass -
地域気候ゾーンの世界地図（最新版）
2012 年の導入以来、局地気候ゾーン（LCZ）は都市景観の特徴付けの新しい標準として登場し、微小スケールの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。ローカル気候ゾーンの世界地図（100 m ピクセル、 気候 土地被覆 土地利用 - 土地被覆 都市部 -
森林タイプの世界地図（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（植林地を含む）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 グローバル Landsat ベースの CCDC セグメント（1999 ～ 2019）
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連続変化検出と分類（CCDC）アルゴリズムを実行した結果が事前計算されています。CCDC は、動的 RMSE しきい値を使用したハーモニック フィッティングを使用して、時系列データ内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 -
イラン土地被覆地図 v1 13 クラス（2017）
イランの土地被覆地図は、Google Earth Engine Cloud プラットフォーム内で Sentinel 画像を処理することで生成されました。この目的のために、2,500 を超える Sentinel-1 画像と 11,000 を超える Sentinel-2 画像が処理され、2017 年の単一のモザイク データセットが作成されました。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）V1
欧州連合（EU）の土地利用/被覆区画フレーム調査（LUCAS）は、統計情報を提供するために設立されました。これは、EU の全域にわたる 3 年ごとの現地地被と土地利用のデータ収集作業を表します。LUCAS は、土地被覆に関する情報と copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS 統合（理論上の位置情報、2006 ～ 2018）V1
欧州連合（EU）の土地利用/被覆区画フレーム調査（LUCAS）は、統計情報を提供するために設立されました。これは、EU の全域にわたる 3 年ごとの現地地被と土地利用のデータ収集作業を表します。LUCAS は、土地被覆に関する情報と eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
北米の土地被覆（30 m、2020 年）
2020 年の北米の土地被覆 30 メートル データセットは、カナダ天然資源省、米国地質調査所、メキシコの統計地理研究所を含む 3 つのメキシコ組織による三国共同の北米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 世界 0.05 度 CMG
Terra と Aqua の合成中分解能撮像分光放射計（MODIS）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、タイル化された MCD12Q1 バージョン 6.1 データ プロダクトの空間集約と再投影されたバージョンです。国際地球圏生物圏プログラム（IGBP）のマップ、University of … landcover landuse-landcover modis nasa usgs yearly -
MCD12Q1.061 MODIS 土地被覆タイプ 年次 世界 500 m
Terra と Aqua の組み合わせによる中分解能撮像分光放射計（MODIS）土地被覆タイプ（MCD12Q1）バージョン 6.1 データ プロダクトは、世界中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。土地 … landcover landuse-landcover modis nasa usgs yearly -
焼き付きの重大度のモニタリング トレンド（MTBS）の焼き付きの重大度の画像
火災の被害のモザイクは、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 火災の被害クラスのテーマ別ラスター画像で構成されています。モザイク化された火傷の重大度の画像は、米国の州と … eros fire forest gtac landcover landsat-derived -
NLCD 2019: USGS 国土被覆データベース、2019 年リリース
NLCD（National Land Cover Database）は、8 つのエポック（2001、2004、2006、2008、2011、2013、2016、2019）にまたがる 30 m の Landsat ベースの土地被覆データベースです。2021 年の第 9 エポックもこちらで入手できます。画像は、都市部の不浸透性データレイヤに基づいています。 blm landcover landuse-landcover mrlc nlcd usgs -
NLCD 2021: USGS 国土被覆データベース、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 つの国立土地被覆データベース（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 年ごとに作成されています。 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 の年間土地被覆プロダクト（MCD12Q1）に含まれる IGBP レイヤです。このデータは、解像度が約 500 メートルのカテゴリ形式から、出力の整数パーセンテージ（0 ～ 100）を示す小数値プロダクトに変換されています。 landcover landuse-landcover map oxford -
SBTN 自然地図 v1
SBTN 自然地図 v1 は、自然と非自然の土地被覆の 2020 年ベースライン地図です。これは、自然に関する科学に基づく目標（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「非自然」の定義は、以下から引用しています。 ecosystems landcover landuse-landcover wri -
SBTN 自然保護地図 v1.1
SBTN 自然地図 v1.1 は、自然と非自然の土地被覆の 2020 年ベースライン地図です。これは、自然に関する科学に基づく目標（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「非自然」の定義は、以下から引用しています。 ecosystems landcover landuse-landcover wri -
USDA NASS の Cropland データレイヤ
農地データレイヤ（CDL）は、中程度の解像度の衛星画像と広範な農業用グラウンド 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、米国農業統計局（NASS）、研究開発局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 と 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 モデルによる変化、土地被覆、土地利用のクラスを示し、米国大陸部（CONUS）に加えて、アラスカ（AK）、プエルトを含む CONUS 外の地域（OCONUS）をカバーしています... 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。2016 年の米国本土の森林全体にわたる、生きている樹木と枯れた樹木の数、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 v2016 には、1 つの画像、… バイオマス 炭素 気候変動 conus 森林 森林バイオマス -
USGS GAP Alaska 2001
GAP/LANDFIRE の National Terrestrial Ecosystems データは、連続した米国、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 の National Terrestrial Ecosystems データは、連続した米国、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 の National Terrestrial Ecosystems データは、連続した米国、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 の National Terrestrial Ecosystems データは、連続した米国、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
世界居住地フットプリント（WSF）2015 は、2014 ～ 2015 年の Landsat-8 と Sentinel-1 のマルチタイムラベル画像（それぞれ約 217,000 シーンと約 107,000 シーンが処理されています）から導き出された、世界中の人間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ダイナミクス landcover landsat-derived population sentinel1-derived settlement urban