Datasets tagged forest-biomass in Earth Engine

• EC JRC の森林被覆グローバル マップ（2020 年版、V3）

  森林被覆のグローバル マップは、2020 年の森林の有無を 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。2020 年は、欧州連合の「… での利用可能化に関する」規制の締め切り日に対応しています。

  eudr forest forest-biomass jrc

• EC JRC の森林タイプ グローバル マップ（2020 年版、V1）

  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 m の空間解像度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。

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• 欧州の原生林データセット - ポイント

  ヨーロッパの原生林データは、原生林の 48 種類の異なるデータセット（主にフィールドベース）を調和させたもので、33 か国にまたがる 18,411 個の個々のパッチ（4,110 万ヘクタール）が含まれています。主に老齢林や後期遷移林が含まれますが、自然撹乱後に発生した初期遷移段階の森林や若齢林も含まれます。

  europe forest forest-biomass table

• 欧州の原生林データセット - ポリゴン

  ヨーロッパの原生林データは、原生林の 48 種類の異なるデータセット（主にフィールドベース）を調和させたもので、33 か国にまたがる 18,411 個の個々のパッチ（4,110 万ヘクタール）が含まれています。主に老齢林や後期遷移林が含まれますが、自然撹乱後に発生した初期遷移段階の森林や若齢林も含まれます。

  europe forest forest-biomass table

• FORMA 生データ出力 NDVI

  WRI からの注: WRI は FORMA アラートの更新を停止することにしました。この目標は、Global Forest Watch のユーザー エクスペリエンスを簡素化し、冗長性を減らすことでした。Terra-i と GLAD の使用頻度が高いことがわかりました。さらに、GLAD を標準として使用したところ、Terra-i は FORMA よりも優れたパフォーマンスを発揮しました。

  daily deforestation forest forest-biomass forma gfw

• FORMA 植生 T 統計量

  WRI からの注: WRI は FORMA アラートの更新を停止することにしました。この目標は、Global Forest Watch のユーザー エクスペリエンスを簡素化し、冗長性を減らすことでした。Terra-i と GLAD の使用頻度が高いことがわかりました。さらに、GLAD を標準として使用したところ、Terra-i は FORMA よりも優れたパフォーマンスを発揮しました。

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• Forest Persistence v0

  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。詳細については、このモデルに関連付けられている GitHub の README をご覧ください。この画像は、2020 年にピクセル領域が手つかずの森林で占められているかどうかを示すピクセル単位のスコア（[0, 1]）を提供します。これらのスコアは…

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• GEDI L2A ラスター キャノピー上部高さ（バージョン 2）

  GEDI のレベル 2A の位置情報付き標高と高さの指標プロダクト（GEDI02_A）は、主に 100 個の相対高度（RH）指標で構成されており、これらは GEDI によって収集された波形をまとめて表します。元の GEDI02_A プロダクトは、空間解像度（平均フットプリント）が 25 メートルのポイントのテーブルです。…

  elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover

• GEDI L2A ベクター キャノピー上部高さ（バージョン 2）

  GEDI のレベル 2A の位置情報付き標高と高さの指標プロダクト（GEDI02_A）は、主に 100 個の相対高度（RH）指標で構成されており、これらは GEDI によって収集された波形をまとめて表します。元の GEDI02_A プロダクトは、空間解像度（平均フットプリント）が 25 メートルのポイントのテーブルです。…

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• GEDI L2A テーブル インデックス

  これは、LARSE/GEDI/GEDI02_A_002 の L2A テーブルのジオメトリから作成されたフィーチャー コレクションです。各フィーチャーは、アセット ID と開始/終了タイムスタンプを含むソーステーブルのポリゴン フットプリントです。詳しくは、ユーザーガイドをご覧ください。Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）ミッション …

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• GEDI L2B ラスター キャノピー カバー垂直プロファイル指標（バージョン 2）

  GEDI レベル 2B 樹冠被覆率と垂直プロファイル指標プロダクト（GEDI02_B）は、各 GEDI 波形から生物物理学的指標を抽出します。これらの指標は、L1B 波形から導出された方向ギャップ確率プロファイルに基づいています。植生プロファイル測定間の垂直方向のステップ（GEDI では dZ と呼ばれます）。

  elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover

• GEDI L2B ベクター キャノピー カバー垂直プロファイル指標（バージョン 2）

  GEDI レベル 2B 樹冠被覆率と垂直プロファイル指標プロダクト（GEDI02_B）は、各 GEDI 波形から生物物理学的指標を抽出します。これらの指標は、L1B 波形から導出された方向ギャップ確率プロファイルに基づいています。植生プロファイル測定間の垂直方向のステップ（GEDI では dZ と呼ばれます）。

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• GEDI L2B テーブル インデックス

  これは、LARSE/GEDI/GEDI02_B_002 の L2B テーブルのジオメトリから作成されたフィーチャー コレクションです。各フィーチャーは、アセット ID と開始/終了タイムスタンプを含むソーステーブルのポリゴン フットプリントです。詳しくは、ユーザーガイドをご覧ください。Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）ミッション …

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• GEDI L4A 地上バイオマス密度、バージョン 2.1

  このデータセットには、地上バイオマス密度（AGBD、単位: Mg/ha）の Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）レベル 4A（L4A）バージョン 2 の予測と、サンプリングされた各位置情報付きレーザー フットプリント内の予測標準誤差の推定値が含まれています。このバージョンでは、グラニュールはサブ軌道にあります。身長の指標 …

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• GEDI L4A 地上バイオマス密度ラスター、バージョン 2.1

  このデータセットには、地上バイオマス密度（AGBD、単位: Mg/ha）の Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）レベル 4A（L4A）バージョン 2 の予測と、サンプリングされた各位置情報付きレーザー フットプリント内の予測標準誤差の推定値が含まれています。このバージョンでは、グラニュールはサブ軌道にあります。身長の指標 …

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• GEDI L4A テーブル インデックス

  これは、LARSE/GEDI/GEDI04_A_002 の L4A テーブルのジオメトリから作成されたフィーチャー コレクションです。各フィーチャーは、アセット ID と開始/終了タイムスタンプを含むソーステーブルのポリゴン フットプリントです。詳しくは、ユーザーガイドをご覧ください。Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）ミッション …

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• GEDI L4B 格子化された地上バイオマス密度（バージョン 2）

  この Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）L4B プロダクトは、2019 年 4 月 18 日から始まるミッション週 19 から 2021 年 8 月 4 日に終了するミッション週 138 までの観測に基づいて、平均地上バイオマス密度（AGBD）の 1 km x 1 km の推定値を提供します。GEDI L4A フットプリント バイオマス プロダクトは、…

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• IPCC 地上バイオマス Tier 1 推定値の 2020 年のグローバル森林分類、V1

  このデータセットは、2020 年の全球の森林をステータス/状態別に分類したクラスを約 30 m の解像度で提供します。このデータは、2006 年の IPCC 国別温室効果ガスインベントリに関するガイドラインの 2019 年の改訂版で、天然林の地上部乾燥木質バイオマス密度（AGBD）のティア 1 推定値を生成するために使用されます。

  地上バイオマス バイオマス 炭素 分類 森林 森林バイオマス

• グローバル 3 クラス PALSAR-2/PALSAR 森林/非森林マップ

  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

  グローバル森林/非森林マップ（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」に割り当てることで生成されます。ここで、「森林」は、…

  alos alos2 classification eroc forest forest-biomass

• 地上バイオマスと地下バイオマスの炭素密度に関するグローバル マップ

  このデータセットは、2010 年の地上バイオマスと地下バイオマスの炭素密度の時間的に一貫性のある調和されたグローバル マップを 300 m の空間解像度で提供します。地上バイオマス地図は、森林、草原、農地、ツンドラのバイオマスの土地被覆固有の遠隔測定地図を統合したものです。入力マップは …

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• Global Forest Canopy Height, 2005

  このデータセットは、Geoscience Laser Altimeter System（GLAS）の宇宙搭載型ライダーデータ（2005 年）と補助的な地理空間データを統合したデータに基づいて、世界の樹高を表しています。詳しくは、Simard et al.（2011）をご覧ください。

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• Global Forest Cover Change（GFCC）の樹木被覆の複数年グローバル（30 m）

  Landsat Vegetation Continuous Fields（VCF）の樹木被覆レイヤには、高さが 5 メートルを超える木本植物で覆われた 30 メートル ピクセルごとの水平地面の割合の推定値が含まれています。このデータセットは、2000 年、2005 年、2010 年を中心とする 4 つのエポックで使用できます。

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• 世界のマングローブ林の分布、v1（2000 年）

  このデータベースは、2000 年の Landsat 衛星データを使用して作成されました。USGS Earth Resources Observation and Science Center（EROS）から取得した 1,000 を超えるランドサット シーンを、ハイブリッドの教師ありおよび教師なしのデジタル画像分類手法を使用して分類しました。このデータベースは、最も…

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• グリッド化された GEDI 植生構造指標とバイオマス密度（COUNTS 指標付き）、ピクセルサイズ 12 km

  このデータセットは、NASA の Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）レベル 2 および 4A プロダクトから導出された、ほぼグローバルな分析対応の多重解像度グリッド植生構造指標で構成されています。これらの指標は、直径 25 m の LiDAR フットプリントに関連付けられています。このデータセットは、… を含む、ほぼ全世界の植生構造を包括的に表しています。

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• グリッド化された GEDI 植生構造指標とバイオマス密度（COUNTS 指標付き）、1 km ピクセルサイズ

  このデータセットは、NASA の Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）レベル 2 および 4A プロダクトから導出された、ほぼグローバルな分析対応の多重解像度グリッド植生構造指標で構成されています。これらの指標は、直径 25 m の LiDAR フットプリントに関連付けられています。このデータセットは、… を含む、ほぼ全世界の植生構造を包括的に表しています。

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• グリッド化された GEDI 植生構造指標とバイオマス密度（COUNTS 指標付き）、6 km ピクセルサイズ

  このデータセットは、NASA の Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）レベル 2 および 4A プロダクトから導出された、ほぼグローバルな分析対応の多重解像度グリッド植生構造指標で構成されています。これらの指標は、直径 25 m の LiDAR フットプリントに関連付けられています。このデータセットは、… を含む、ほぼ全世界の植生構造を包括的に表しています。

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• グリッド化された GEDI 植生構造指標とバイオマス密度、12 km のピクセルサイズ

  このデータセットは、NASA の Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）レベル 2 および 4A プロダクトから導出された、ほぼグローバルな分析対応の多重解像度グリッド植生構造指標で構成されています。これらの指標は、直径 25 m の LiDAR フットプリントに関連付けられています。このデータセットは、… を含む、ほぼ全世界の植生構造を包括的に表しています。

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• GEDI の植生構造指標とバイオマス密度のグリッド データ、1 km ピクセルサイズ

  このデータセットは、NASA の Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）レベル 2 および 4A プロダクトから導出された、ほぼグローバルな分析対応の多重解像度グリッド植生構造指標で構成されています。これらの指標は、直径 25 m の LiDAR フットプリントに関連付けられています。このデータセットは、… を含む、ほぼ全世界の植生構造を包括的に表しています。

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• グリッド化された GEDI 植生構造指標とバイオマス密度、6 km ピクセルサイズ

  このデータセットは、NASA の Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）レベル 2 および 4A プロダクトから導出された、ほぼグローバルな分析対応の多重解像度グリッド植生構造指標で構成されています。これらの指標は、直径 25 m の LiDAR フットプリントに関連付けられています。このデータセットは、… を含む、ほぼ全世界の植生構造を包括的に表しています。

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• Hansen の世界的な森林の変化 v1.12（2000 ～ 2024 年）

  Landsat 画像の時系列分析の結果。世界の森林の範囲と変化を特徴づけています。「最初」と「最後」のバンドは、赤、NIR、SWIR1、SWIR2 に対応するランドサットのスペクトル バンドの最初の年と最後の年の参照マルチスペクトル画像です。参照コンポジット画像は、… を表します。

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• LANDFIRE BPS（生物物理学的設定）v1.4.0

  LANDFIRE（LF）、Landscape Fire and Resource Management Planning Tools は、米国農務省林野部の山火事管理プログラム、米国内務省地質調査所、ザ ネイチャー コンサーバンシーの共有プログラムです。LANDFIRE（LF）レイヤは、予測を使用して作成されます。

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• LANDFIRE ESP AK（環境サイトの潜在能力）v1.2.0

  LANDFIRE（LF）、Landscape Fire and Resource Management Planning Tools は、米国農務省林野部の山火事管理プログラム、米国内務省地質調査所、ザ ネイチャー コンサーバンシーの共有プログラムです。LANDFIRE（LF）レイヤは、予測を使用して作成されます。

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• LANDFIRE ESP CONUS（環境サイトの可能性）v1.2.0

  LANDFIRE（LF）、Landscape Fire and Resource Management Planning Tools は、米国農務省林野部の山火事管理プログラム、米国内務省地質調査所、ザ ネイチャー コンサーバンシーの共有プログラムです。LANDFIRE（LF）レイヤは、予測を使用して作成されます。

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• LANDFIRE ESP HI（環境サイトの潜在性）v1.2.0

  LANDFIRE（LF）、Landscape Fire and Resource Management Planning Tools は、米国農務省林野部の山火事管理プログラム、米国内務省地質調査所、ザ ネイチャー コンサーバンシーの共有プログラムです。LANDFIRE（LF）レイヤは、予測を使用して作成されます。

  doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda

• LANDFIRE EVC（既存植生被覆）v1.4.0

  LANDFIRE（LF）、Landscape Fire and Resource Management Planning Tools は、米国農務省林野部の山火事管理プログラム、米国内務省地質調査所、ザ ネイチャー コンサーバンシーの共有プログラムです。LANDFIRE（LF）レイヤは、予測を使用して作成されます。

  doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda

• LANDFIRE EVH（既存植生高）v1.4.0

  LANDFIRE（LF）、Landscape Fire and Resource Management Planning Tools は、米国農務省林野部の山火事管理プログラム、米国内務省地質調査所、ザ ネイチャー コンサーバンシーの共有プログラムです。LANDFIRE（LF）レイヤは、予測を使用して作成されます。

  doi fire forest-biomass landfire nature-conservancy usda

• LANDFIRE EVT（既存の植生タイプ）v1.4.0

  LANDFIRE（LF）、Landscape Fire and Resource Management Planning Tools は、米国農務省林野部の山火事管理プログラム、米国内務省地質調査所、ザ ネイチャー コンサーバンシーの共有プログラムです。LANDFIRE（LF）レイヤは、予測を使用して作成されます。

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• カナダの森林の樹齢（2019 年）

  カナダの原生林データセットは、カナダの森林地帯の 2019 年の森林年齢マップを 30 m の空間解像度で衛星ベースで作成したものです。Landsat（撹乱、地表反射率コンポジット、森林構造）と MODIS（総一次生産）のリモート センシング データを使用して、年齢を特定します。森林の樹齢は…

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• NEON Canopy Height Model（CHM）

  樹冠の頂上の高さ（樹冠高モデル（CHM））。CHM は NEON LiDAR ポイントクラウドから導出され、LiDAR 調査の空間領域全体にわたって樹冠の高さの推定値の連続面を作成することで生成されます。カラーは、RGB 値とアルファ チャンネルで指定します。

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• 世界の天然林 2020

  Natural Forests of the World 2020 は、2020 年の全球天然林の確率マップを 10 m の解像度で提供します。このツールは、欧州連合の森林破壊防止法（EUDR）などの取り組みや、森林の保全とモニタリングを支援するために開発されました。地図…

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• 一次多雨林

  一次熱帯雨林は、多くのグローバルな生態系サービスを提供していますが、経済的な要因による伐採の脅威にさらされ続けています。国土利用計画を促進し、経済発展と生態系サービスの維持という目標のバランスを取るため、一次熱帯雨林の地図が作成されました。

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• SCANFI: Spatialized CAnadian National Forest Inventory データ プロダクト 1.2

  このデータ公開には、2020 年のカナダ全土の広範囲な土地被覆タイプ、森林樹冠の高さ、樹冠閉鎖度、地上樹木バイオマスを表す 30 m 解像度のラスタファイルと、いくつかの主要な樹種の種構成が含まれています。The Spatialized CAnadian National …

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• 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。このデータセットには、2016 年の米国本土の森林全域における、生きた樹木と枯れた樹木の数、バイオマス、炭素などの森林特性に関する詳細な空間情報が含まれています。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 米国本土 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 …

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• USFS TreeMap v2022

  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、2022 年の米国全土の森林の特性（生きた木と枯れた木の数、バイオマス、炭素など）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 30×30 m の…

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• WCMC 地上および地下バイオマス炭素密度

  このデータセットは、2010 年頃の地上および地下の陸上炭素貯留量（炭素トン（t）/ ヘクタール（ha））を表しています。このデータセットは、最も信頼性の高い一般公開データセットを組み合わせて、2010 年の ESA CCI 土地被覆マップ（ESA、…

  バイオマス 炭素 森林バイオマス wcmc

• WHRC Pantropical National Level Carbon Stock Dataset

  熱帯諸国の地上生木質バイオマス密度の全国レベルの地図（500 m）。このデータセットは、同じ場所で測定されたデータ、LiDAR 観測データ、中分解能撮像分光放射計（MODIS）で記録された画像データを組み合わせて作成されました。

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• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0

  このデータセットは、2001 年から 2022 年までの全球の樹木被覆の減少の主な要因を 1 km の解像度でマッピングしています。世界資源研究所（WRI）と Google DeepMind が作成したこのデータは、収集された一連のサンプルでトレーニングされたグローバル ニューラル ネットワーク モデル（ResNet）を使用して開発されました。

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• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2023 v1.1

  このデータセットは、2001 年から 2023 年までの全球の樹木被覆の減少の主な要因を 1 km の解像度でマッピングしています。世界資源研究所（WRI）と Google DeepMind が作成したこのデータは、収集された一連のサンプルでトレーニングされたグローバル ニューラル ネットワーク モデル（ResNet）を使用して開発されました。

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• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2024 v1.2

  このデータセットは、2001 年から 2024 年までの全球の樹木被覆の減少の主な要因を 1 km の解像度でマッピングしています。世界資源研究所（WRI）と Google DeepMind が作成したこのデータは、収集された一連のサンプルでトレーニングされたグローバル ニューラル ネットワーク モデル（ResNet）を使用して開発されました。

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