Rubber Tree Probability model 2025a

projects/forestdatapartnership/assets/rubber/model_2025a
情報

このデータセットはパブリッシャー カタログの一部であり、Google Earth Engine によって管理されていません。バグについては forestdatapartnership@googlegroups.com にお問い合わせください。Forest Data Partnership カタログでその他のデータセットを表示することもできます。詳しくは、パブリッシャー データセットについての説明をご覧ください。

カタログ オーナー
Forest Data Partnership
データセットの利用可能な期間
2020-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T23:59:59Z
データセット プロデューサー
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("projects/forestdatapartnership/assets/rubber/model_2025a")
タグ
agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership landuse plantation pre-review publisher-dataset
ゴム

説明

注: このデータセットはまだピアレビューされていません。詳しくは、こちらの GitHub の README をご覧ください。

この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占有されているピクセル単位の推定確率を提供します。確率の推定値は 10 メートル四方単位で提供され、機械学習モデルによって生成されています。詳しくは、Github の Forest Data Partnership リポジトリの技術ドキュメントをご覧ください。

この画像コレクションの主な目的は、Forest Data Partnership のミッションをサポートすることです。このミッションは、グローバル モニタリング、サプライ チェーンの追跡、復元を共同で改善することで、商品生産による森林破壊を阻止し、逆転させることを目指しています。

このデータセットは現在、タイ、インドネシア、ベトナム、コートジボワール、中国、マレーシア、ブラジル、メキシコ、スリランカを対象としています。

このコミュニティ データ プロダクトは、コミュニティから利用できるデータが増え、地図の作成に使用されるモデルが継続的に改善されるにつれて、進化していくことを目的としています。これらのレイヤを改善するための一般的なフィードバックや追加のデータセットをご提供いただける場合は、こちらのフォームからご連絡ください。

制限事項: モデルの出力は、2020 年と 2023 年の暦年の複合データとして、選択した国に限定されます。出力のすべてのリージョンがトレーニング データで適切に表現されているわけではありません。精度は集計して報告され、地域やユーザーが選択したしきい値によって異なります。データ可用性、クロストラックの不均一性、曇天に基づくセンサー アーティファクトは、出力確率で視覚的に明らかになり、一部のしきい値で分類エラーが発生する可能性があります。

このデータセットには、Earth Engine の商用ユーザー向けの個別の利用規約があります。詳しくは、[利用規約] タブをご覧ください。

バンド

ピクセルサイズ
10 メートル

バンド

名前 最小 最大 ピクセルサイズ 説明
probability 0 1 メートル

指定された年にピクセルにゴムの木が含まれる確率。

利用規約

利用規約

Earth Engine の非商用ユーザーの場合、データセットの使用には CC-BY 4.0 NC ライセンスが適用され、「Produced by Google for the Forest Data Partnership」という帰属表示が必要です。

データセットの商用利用には、森林データ パートナーシップ データセットの商用利用規約が適用されます。

修正された Copernicus Sentinel データ [2015 年~現在] が含まれています。Sentinel データに関する法的通知をご覧ください。

引用

引用:
  • Forest Data Partnership。2025 年 4 月。コミュニティ モデル 2025a。オンライン

Earth Engine で探索する

コードエディタ(JavaScript)

Map.setCenter(106.48584, 11.17099, 11);

var collection = ee.ImageCollection(
    'projects/forestdatapartnership/assets/rubber/model_2025a');

var r2020 = collection.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31').mosaic();
Map.addLayer(
    r2020.selfMask(), {min: 0.5, max: 1, palette: 'white,blue'}, 'rubber 2020');

var r2023 = collection.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31').mosaic();
Map.addLayer(
    r2023.selfMask(), {min: 0.5, max: 1, palette: 'white,green'},
    'rubber 2023');
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