Datasets tagged forest in Earth Engine

• コートジボワール BNETD 2020 年土地被覆マップ

  コートジボワール BNETD 2020 土地被覆マップは、コートジボワール政府が、欧州連合の技術的および財政的支援を受けて、国立研究事務所技術開発センター（BNETD-CIGN）の地理情報およびデジタル センターという国内機関を通じて作成しました。手法 …

  分類 森林破壊 森林 土地被覆 土地利用と土地被覆

• 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「… の利用可能化に関する」規則のカットオフ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。

  eudr forest forest-biomass jrc landcover primary-forest

• ESA CCI 地上バイオマス（2007 年、2010 年、2015 ～ 2022 年）（v6.0）

  このデータセットは v6.0 に更新され、2007 年、2010 年、2015 年、2016 年、2017 年、2018 年、2019 年、2020 年、2021 年、2022 年の森林地上バイオマスの推定値を提供します。これらの推定値は、Copernicus Sentinel-1 から取得した地球観測データ（年によって異なる）を組み合わせて導き出されます。

  バイオマス cci エコシステム esa 森林

• ヨーロッパ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 種類のデータセット（ほとんどがフィールドベース）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い森林も含まれます。

  europe forest forest-biomass table

• ヨーロッパ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 種類のデータセット（ほとんどがフィールドベース）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い森林も含まれます。

  europe forest forest-biomass table

• FORMA アラートのしきい値

  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。この取り組みの目的は、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 を標準として使用すると、Terra-i は FORMA よりも優れたパフォーマンスを発揮することがわかりました。

  daily deforestation fire forest forma gfw

• FORMA アラート

  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。この取り組みの目的は、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 を標準として使用すると、Terra-i は FORMA よりも優れたパフォーマンスを発揮することがわかりました。

  daily deforestation fire forest forma gfw

• FORMA Raw Output FIRMS

  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。この取り組みの目的は、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 を標準として使用すると、Terra-i は FORMA よりも優れたパフォーマンスを発揮することがわかりました。

  daily deforestation fire forest forma gfw

• 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。この取り組みの目的は、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 を標準として使用すると、Terra-i は FORMA よりも優れたパフォーマンスを発揮することがわかりました。

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• 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。この取り組みの目的は、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 を標準として使用すると、Terra-i は FORMA よりも優れたパフォーマンスを発揮することがわかりました。

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• Farmscapes 2020

  Farmscapes 2020 データセットは、イングランドの農業景観内の 3 つの主要な半自然の地物（生垣、森林、石垣）の高解像度（25 cm）の確率マップを提供します。このデータセットは、オックスフォード大学の Leverhulme Centre for Nature Recovery との共同で開発され、アプリケーションのベースラインとして機能します。

  biodiversity climate conservation ecological-connectivity forest landuse-landcover

• Farmscapes 2020 Vectorised

  これは、Farmscapes 2020 ラスター データセットのベクトル化されたバージョンです。イングランドの農村地帯に広がる、半自然の景観（生垣、森林、石垣など）を細かく表現したポリゴン ジオメトリを提供します。このデータセットは、オックスフォード大学の Leverhulme Centre for Nature Recovery との共同開発により作成されました。

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• Forest Typology（ForTy）2020 v1.0

  Forest Typology（ForTy）v1 データセットは、2020 年の緯度 65°S ～ 84°N のすべての陸地を対象とする、10 m 解像度のクラスごとの確率マップで構成されています。6 つのクラスの分類は、FAO と EU 森林破壊防止規則（EUDR）の定義に沿ったものです。クラス 1 …

  alphaearth-derived biodiversity climate conservation deforestation eudr

• Forest proximate people（FPP）1.0

  「Forest Proximate People」（FPP）データセットは、森林に関する指標（GCS）の共同パートナーシップ（CPF）グローバル コアセットの指標 13「極度の貧困状態にある森林依存人口」の開発に貢献するデータレイヤの 1 つです。FPP データセットは、…

  agriculture fao forest global plant-productivity population

• GEDI L4D 推定波形、バージョン 2

  GEDI レベル 4D（L4D）プロダクトは、緯度 -51.6 ～ 51.6 度の範囲で、ミッションのフットプリント レベルの L2A V002、L2B V002、L4A バージョン 2.1 プロダクトのサンプルを 30 m の空間分解能でグローバルに提供します。k 近傍法（k-NN）アルゴリズムが Landsat 時系列データで使用されました。

  biomass canopy elevation forest forest-biomass gedi

• IPCC 地上バイオマス ティア 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 年のステータス/状態別に分類された全球の森林を約 30 m の解像度で提供します。このデータは、2006 年の IPCC の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

  このデータセットの新しいバージョン（2017 ～ 2020 年の 4 つのクラス）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 解像度の PALSAR-2/PALSAR SAR モザイクの 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弱い後方散乱ピクセルが…

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• 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 解像度の PALSAR-2/PALSAR SAR モザイクの SAR 画像（後方散乱係数）を分類して生成されます。強い後方散乱ピクセルと弱い後方散乱ピクセルは、それぞれ「森林」と「非森林」として割り当てられます。ここで、「森林」は、…

  alos alos2 classification eroc forest forest-biomass

• Global Aboveground and Belowground Biomass Carbon Density Maps

  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。地上のバイオマス マップには、森林、草原、農地、ツンドラのバイオマスの土地被覆固有のリモート センシング マップが統合されています。入力マップは…

  地上バイオマス バイオマス 炭素 密度 森林 森林バイオマス

• Global Forest Canopy Height, 2005

  このデータセットは、地球科学レーザー高度計システム（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、地球規模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）樹木被覆の複数年グローバル 30 m

  Landsat Vegetation Continuous Fields（VCF）の樹木エリア レイヤには、高さが 5 m を超える木本植物で覆われた 30 m ピクセル内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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• 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現しています。

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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現しています。

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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 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現しています。

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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現しています。

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• グリッド化された GEDI の植生構造指標とバイオマス密度、1 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現しています。

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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 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現しています。

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• Hansen の世界的な森林の変化 v1.13（2000 ～ 2025 年）

  地球規模の森林の範囲と変化を特徴づける Landsat 画像の時系列分析の結果。「first」バンドと「last」バンドは、赤、NIR、SWIR1、SWIR2 に対応する Landsat 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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• カナダの 2019 年の Landsat 由来の森林年齢

  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 の空間解像度で提供する衛星ベースのデータセットです。Landsat（撹乱、地表反射率複合、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…

  canada forest forest-biomass

• 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…

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• NEON Canopy Height Model（CHM）

  樹冠上部の高さ（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 調査の空間ドメイン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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• NEON Canopy Nitrogen Content（CNC）

  NEON の植物葉の化学組成の観測値で調整され、NEON イメージング スペクトロメーター（NIS）から導出された L1 地表方向反射率で予測された、モデル化された樹冠の窒素濃度。バンドには、1）樹冠の窒素の割合、2）樹冠の窒素モデルの不確実性、3）針葉モデルと非針葉モデルの分類結果などが含まれます。

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• NEON 数値標高モデル（DEM）

  NEON LiDAR データから導出された地表（DSM）と地形（DTM）のデジタル モデル。DSM: 地表のフィーチャー（植生や人工構造物を含む地形情報）。DTM: 地表の標高（植生や人工構造物が除去された地形情報）。画像は海抜（メートル）で指定します。

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• NEON RGB カメラ画像

  高解像度の赤、緑、青（RGB）の正射補正されたカメラ画像をモザイク処理し、最近傍再サンプリングを使用して固定された均一な空間グリッドに出力します。空間解像度は 0.1 m です。デジタル カメラは、NEON 空中観測プラットフォーム（AOP）の機器群の一部であり、…

  airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto

• NEON Surface Bidirectional Reflectance

  NEON AOP Surface Bidirectional Reflectance は、ハイパースペクトル VSWIR（可視光から短波赤外線）データ プロダクトで、約 380 nm から 2, 510 nm の波長にわたる 426 バンドが含まれています。反射率は 10000 倍にスケーリングされます。1340 ～ 1445 nm と 1790 ～ 1955 nm の波長は … に設定されます。

  airborne forest highres hyperspectral neon neon-prod-earthengine

• NEON 地表方向反射率

  NEON AOP 地表面方向反射率は、ハイパースペクトル VSWIR（可視光から短波赤外線）データ プロダクトで、約 380 nm から 2, 510 nm の波長にわたる 426 バンドが含まれています。反射率は 10000 倍にスケーリングされます。1340 ～ 1445 nm と 1790 ～ 1955 nm の波長は … に設定されます。

  airborne forest hyperspectral neon neon-prod-earthengine publisher-dataset

• 熱帯林モニタリングのための NICFI 衛星データ プログラム ベースマップ - アフリカ

  この画像コレクションは、熱帯林の減少を減らし、逆転させることを主な目的として、熱帯地域の高解像度衛星モニタリングへのアクセスを提供します。これにより、気候変動への対策、生物多様性の保全、森林の再生、復元、強化への貢献、持続可能な開発の促進など、すべてが…

  basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset

• 熱帯雨林モニタリング用の NICFI 衛星データ プログラム ベースマップ - アメリカ大陸

  この画像コレクションは、熱帯林の減少を減らし、逆転させることを主な目的として、熱帯地域の高解像度衛星モニタリングへのアクセスを提供します。これにより、気候変動への対策、生物多様性の保全、森林の再生、復元、強化への貢献、持続可能な開発の促進など、すべてが…

  basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset

• 熱帯林モニタリングのための NICFI 衛星データ プログラムの基本地図 - アジア

  この画像コレクションは、熱帯林の減少を減らし、逆転させることを主な目的として、熱帯地域の高解像度衛星モニタリングへのアクセスを提供します。これにより、気候変動への対策、生物多様性の保全、森林の再生、復元、強化への貢献、持続可能な開発の促進など、すべてが…

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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。このレイヤは、欧州連合の森林破壊防止規制（EUDR）などの取り組みや、森林の保全とモニタリングに向けたその他の取り組みをサポートするために開発されました。地図…

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• OPERA Land Surface Disturbance Annual from Harmonized Landsat Sentinel-2（DIST-ANN-HLS）V1

  Harmonized Landsat Sentinel-2（DIST-ANN-HLS）プロダクト バージョン 1 の Observational Products for End-Users from Remote Sensing Analysis（OPERA）Land Surface Disturbance Annual は、DIST-ALERT データ プロダクトを年間の植生撹乱データ プロダクトに要約します。DIST-ANN-HLS プロダクトは、植生撹乱の年次指標と分類を提供します。

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• 一次湿潤熱帯林

  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に、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 年のカナダの広範囲な土地被覆タイプ、森林の樹冠の高さ、樹冠の閉鎖度、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。Spatialized CAnadian National …

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• Tallo: A Global Tree Allometry and Crown Architecture Database V1

  Tallo データベースは、世界中の 61,856 のサンプリング サイトで収集された、地理参照と分類学的に標準化された 498,838 件の個々の樹木の記録をグローバルに集めたものです。Tallo は、5,163 種の樹木、1,453 属、187 科の植物にまたがり、幹の直径（DBH）、樹木の全高、平均樹冠の個々の樹木の測定値を提供します。

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• Tree proximate people（TPP）1.0

  「Tree Proximate People」（TPP）は、森林に関する指標（GCS）の共同パートナーシップ（CPF）グローバル コアセットの指標 #13（極度の貧困状態にある森林依存人口）の開発に貢献するデータセットの 1 つです。TPP データセットには、4 つの異なる推定値が用意されています。

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• USFS 景観変化監視システム v2025-11（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 モデルの変更、土地被覆、土地利用クラスを示し、米国本土（CONUS）と、アラスカ（AK）、プエルトリコなど、CONUS 外の地域（OCONUS）を対象としています。

  change-detection forest fsic-go gtac gtac-data-publish landcover

• USFS Tree Canopy Cover v2025-6（CONUS および OCONUS）

  米国農務省林野部（USFS）が作成した Tree Canopy Cover（TCC）データスイートは、1985 年から 2025 年までの年次リモート センシング ベースの地図出力です。これらのデータは、米国地質調査所が管理する National Land Cover Database（NLCD）プロジェクトをサポートしています。

  forest fsic-go gtac gtac-data-publish landuse-landcover publisher-dataset

• USFS TreeMap 2026-1

  TreeMap データセットは、2016 年、2020 年、2022 年、2023 年の米国本土（CONUS）の森林全域における森林の特性に関する詳細な空間情報を提供します。TreeMap 2014 は CONUS でも利用できますが、このデータ アーカイブには含まれていません。TreeMap 2024 は…

  aboveground biomass carbon climate-change conus forest

• 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エリア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エリア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。

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

• 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エリア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。

  agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon

• WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2025 v1.3

  このデータセットは、2001 年から 2025 年までの全球の樹木エリア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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