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カカオ確率モデル 2025a
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、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 メートル解像度で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Coffee Probability モデル 2025a
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、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 メートル解像度で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index（8 日間 1 km）
この植生指標（EVI）プロダクトの基盤となるデータセットは MODIS BRDF 補正画像（MCD43B4）です。このデータセットは、Weiss ら（2014 年）で説明されているアプローチを使用してギャップが埋められ、雲などの要因による欠損データが排除されています。ギャップを埋めた後、データは … にクリップされました。 evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index（年間 1 km）
この植生指標（EVI）プロダクトの基盤となるデータセットは MODIS BRDF 補正画像（MCD43B4）です。このデータセットは、Weiss ら（2014 年）で説明されているアプローチを使用してギャップが埋められ、雲などの要因による欠損データが排除されています。ギャップを埋めた後、データは … にクリップされました。 evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index（月単位、1 km）
この植生指標（EVI）プロダクトの基盤となるデータセットは MODIS BRDF 補正画像（MCD43B4）です。このデータセットは、Weiss ら（2014 年）で説明されているアプローチを使用してギャップが埋められ、雲などの要因による欠損データが排除されています。ギャップを埋めた後、データは … にクリップされました。 evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
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 レバーハルム自然回復センターと共同で開発され、次のようなアプリケーションのベースラインとして使用されます。 biodiversity climate conservation forest landuse-landcover nature-trace -
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… biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの全球の年間の優占クラスマップ（草地（耕作地、自然/半自然））を 30 m の空間解像度で提供します。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 Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの耕作地の全球の年間確率マップを 30 m の空間解像度で提供します。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 Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの全球の天然/半天然草原の年次確率マップを 30 m の空間解像度で提供します。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 Annual short vegetation height v1
このデータセットは、2000 年以降の全球の植生の中央値を 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このデータセットは、2000 年以降の全球の植生高の中央値（50 パーセンタイル）を 30 m の空間解像度で提供します。データセットは… canopy global global-pasture-watch land landcover plant-productivity -
GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity（uGPP）v1
このデータセットは、2000 年以降の全球の未調整の 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 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 -
LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature（8 日間隔、1 km）
昼間の地表面温度（LST）は、約 1 km の MODIS MOD11A2 v6.1 プロダクトから導出されます。8 日間の複合値は摂氏に変換され、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められます。これにより、雲量などの要因による欠損データが排除されます。… climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature（年間 1 km）
昼間の地表面温度（LST）は、約 1 km の MODIS MOD11A2 v6.1 プロダクトから導出されます。8 日間の複合値は摂氏に変換され、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められます。これにより、雲量などの要因による欠損データが排除されます。… climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature（月単位、1 km）
昼間の地表面温度（LST）は、約 1 km の MODIS MOD11A2 v6.1 プロダクトから導出されます。8 日間の複合値は摂氏に変換され、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められます。これにより、雲量などの要因による欠損データが排除されます。… climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
LST Night: Malaria Atlas Project Gap-Filled Nighttime Land Surface Temperature（8 日間隔、1 km）
夜間の地表面温度（LST）は、約 1 km の MODIS MOD11A2 v6.1 プロダクトから導出されます。8 日間の複合値は摂氏に変換され、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められます。これにより、雲量などの要因による欠損データが排除されます。… climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
LST Night: Malaria Atlas Project Gap-Filled Nighttime Land Surface Temperature（年間 1 km）
夜間の地表面温度（LST）は、約 1 km の MODIS MOD11A2 v6.1 プロダクトから導出されます。8 日間の複合値は摂氏に変換され、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められます。これにより、雲量などの要因による欠損データが排除されます。… climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
LST Night: Malaria Atlas Project Gap-Filled Nighttime Land Surface Temperature（月単位、1 km）
夜間の地表面温度（LST）は、約 1 km の MODIS MOD11A2 v6.1 プロダクトから導出されます。8 日間の複合値は摂氏に変換され、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められます。これにより、雲量などの要因による欠損データが排除されます。… climate lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature -
マラリア アトラス プロジェクトの都市へのアクセス 2015
このグローバル アクセシビリティ マップは、2015 年を基準として、北緯 85 度から南緯 60 度の間のすべての地域について、人口密集地までの陸路での移動時間を列挙しています。人口密集地域とは、1 平方キロメートルあたり 1,500 人以上の住民がいる連続した地域、または… アクセシビリティ マラリア アトラス プロジェクト 地図 人口 パブリッシャー データセット -
マラリア アトラス プロジェクトの医療へのアクセス 2019
このグローバル アクセシビリティ マップは、2019 年を基準として、北緯 85 度から南緯 60 度の間のすべての地域について、最寄りの病院または診療所までの陸路での移動時間（分単位）を列挙しています。OpenStreetMap、Google マップ、学術研究者による大規模なデータの収集が進行中であり、… アクセシビリティ マラリア アトラス プロジェクト 地図 人口 パブリッシャー データセット -
Malaria Atlas Project Accessibility to Healthcare 2019（徒歩のみ）
このグローバル アクセシビリティ マップは、2019 年を基準として、北緯 85 度から南緯 60 度の間のすべての地域について、最寄りの病院または診療所までの陸路での移動時間（分単位）を列挙しています。このサーフェスは、徒歩のみの移動時間に基づいており、非電動の交通手段を使用しています。 アクセシビリティ マラリア アトラス プロジェクト 地図 人口 パブリッシャー データセット -
マラリア アトラス プロジェクトのグローバル摩擦サーフェス 2015
Friction Surface 2019」を参照してください。このグローバル摩擦サーフェスは、2015 年の基準年における北緯 85 度から南緯 60 度の間のすべての陸上ピクセルについて、陸上移動速度を列挙しています。この地図は、オックスフォード大学マラリア アトラス プロジェクト（MAP）、Google、… アクセシビリティ マラリア アトラス プロジェクト 地図 人口 パブリッシャー データセット -
マラリア アトラス プロジェクトのグローバル フリクション サーフェス 2019
このグローバル摩擦サーフェスは、2019 年の基準年における北緯 85 度から南緯 60 度の間のすべての陸地ピクセルの陸上移動速度を列挙します。この地図は、MAP（オックスフォード大学）、Telethon Kids Institute（オーストラリア、パース）、Google、… アクセシビリティ マラリア アトラス プロジェクト 地図 人口 パブリッシャー データセット -
マラリア アトラス プロジェクトのグローバル摩擦サーフェス 2019（徒歩のみ）
このグローバル摩擦サーフェスは、2019 年の基準年における北緯 85 度から南緯 60 度の間のすべての陸地ピクセルの陸上移動速度を列挙します。このサーフェスは、徒歩のみの移動速度に基づいており、非電動の交通手段のみを使用します。この地図は、… アクセシビリティ マラリア アトラス プロジェクト 地図 人口 パブリッシャー データセット -
MapBiomas 土地利用と土地被覆 - ボリビア V1.0
ボリビアの MapBiomas 土地利用と土地被覆（LULC）データセットは、MapBiomas プロジェクトが Landsat 衛星画像と機械学習分類手法を使用して毎年作成しています。このデータセットは、1985 年から 2024 年までの期間を対象とした、30 m の解像度で一貫した年間の土地被覆マップを提供します。ボリビアの… landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MapBiomas Land Use and Land Cover - Brazil V1.0
ブラジルの MapBiomas 土地利用と土地被覆（LULC）データセットは、MapBiomas プロジェクトが Landsat 衛星画像と機械学習分類手法を使用して毎年作成しています。このデータセットは、30 メートルの解像度で、複数の 10 年間をカバーし、毎年更新される、一貫性のあるテーマ別の詳細な地図を提供します。各画像 … landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MapBiomas Land Use and Land Cover - Ecuador V1.0
エクアドルの MapBiomas 土地利用と土地被覆（LULC）データセットは、MapBiomas プロジェクトが Landsat 衛星画像と機械学習分類手法を使用して毎年作成しています。このデータセットは、1985 年から 2024 年までの期間を対象とした、30 m の解像度で一貫した年間の土地被覆マップを提供します。エクアドルの … landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MethaneAIR L3 濃度 V1.1.0
このデータセットは、MethaneAIR イメージング分光計で観測された大気中のメタンの全カラム乾燥空気モル分率「XCH4」の地理空間データを提供します。XCH4 は、メタン（「CH4」）の総カラム量（分子数）を総量で割った値として定義されます。 atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneAIR L4 Point Sources V1.1.0
このデータセットは、西部のコロラド州、ニューメキシコ州、テキサス州から東部のペンシルバニア州、オハイオ州、ウェストバージニア州までの 13 の石油ガスまたは石炭採掘地域と、3 つの都市部（ニューヨーク市、… atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L3 濃度公開プレビュー V1.0.0
この早期の「一般公開プレビュー」データセットは、MethaneSAT イメージング分光計による測定から取得された、大気中のメタンの柱平均乾燥空気モル分率「XCH4」の地理空間データを提供します。XCH4 は、… の総カラム量（単位表面積あたりの分子数）として定義されます。 atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources パブリック プレビュー V1.0.0
分散エリア排出量モデルはまだ開発中であり、最終製品を表すものではありません。この早期の「公開プレビュー」データセットは、分散型エリアソースからのメタン排出量に関する高精度のデータを提供します。これらの排出量データは、… のアパラチア、ペルミアン、ユインタの各盆地から取得されています。 atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Area Sources パブリック プレビュー V2.0.0
分散エリア排出量モデルはまだ開発中であり、最終製品を表すものではありません。この早期の「公開プレビュー」データセットは、分散型エリアソースからのメタン排出量に関する高精度のデータを提供します。これらの新しい測定により、総メタン排出量を高精度で定量化することの重要性が示されています。 atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 Point Sources Public Preview V1.0.0
この早期の「公開プレビュー」データセットは、個別のポイントソースからのメタン排出量に関する高精度のデータを提供します。これらのメタン排出フラックスは、… の高い空間解像度、広い空間範囲、高精度を活用するために特化した点源検出と排出量定量化のフレームワークを使用して生成されました。 atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
NEON Canopy Height Model（CHM）
裸地上の樹冠の高さ（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で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。 airborne canopy forest forest-biomass highres lidar -
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）針葉樹モデルと非針葉樹モデルの分類結果などが含まれます。 airborne canopy forest highres hyperspectral neon -
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: 地表面のフィーチャー（植生や人工構造物を含む地形情報）。DTM: 地表の標高（植生と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。 airborne dem elevation-topography forest highres lidar -
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 Airborne Observation Platform（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、波長が約 380 nm から 2, 510 nm の 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 Surface Directional Reflectance は、波長が約 380 nm から 2, 510 nm の 426 バンドを含む、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 -
NICFI 衛星データ プログラムの熱帯雨林モニタリング用ベースマップ - アフリカ
この画像コレクションは、熱帯林の減少を抑制して逆転させ、気候変動への対策に貢献し、生物多様性を保全し、森林の再生、復元、強化に貢献し、持続可能な開発を促進す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。 basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
NICFI 衛星データ プログラム 熱帯林モニタリング用ベースマップ - アメリカ大陸
この画像コレクションは、熱帯林の減少を抑制して逆転させ、気候変動への対策に貢献し、生物多様性を保全し、森林の再生、復元、強化に貢献し、持続可能な開発を促進す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。 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、熱帯林の減少を抑制して逆転させ、気候変動への対策に貢献し、生物多様性を保全し、森林の再生、復元、強化に貢献し、持続可能な開発を促進す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。 basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
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、森林の環境保護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… biodiversity climate conservation deforestation eudr forest -
OpenET DisALEXI 月間蒸発散量 v2.0
大気と陸地の交換の逆関数 / 大気と陸地の交換の逆関数（ALEXI/DisALEXI）の分解。DisALEXI は、OpenET フレームワークの一部として Google Earth Engine に移植されました。ベースラインの ALEXI/DisALEXI モデル構造については、Anderson ら（2012 年、2018 年）で説明されています。ALEXI 蒸発散量（ET）モデルは、特に時間を使用します。 evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET DisALEXI 月間蒸発散量 v2.1
大気と陸地の交換の逆関数 / 大気と陸地の交換の逆関数（ALEXI/DisALEXI）の分解。DisALEXI は、OpenET フレームワークの一部として Google Earth Engine に移植されました。ベースラインの ALEXI/DisALEXI モデル構造については、Anderson ら（2012 年、2018 年）で説明されています。ALEXI 蒸発散量（ET）モデルは、特に時間を使用します。 evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET アンサンブル月間蒸発散量 v2.0
OpenET データセットには、蒸発散（ET）のプロセスを通じて地表から大気に移動する水の総量に関する衛星ベースのデータが含まれています。OpenET は、複数の衛星駆動モデルから ET データを提供し、… から単一の「アンサンブル値」も計算します。 evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET アンサンブル月間蒸発散量 v2.1
OpenET データセットには、蒸発散（ET）のプロセスを通じて地表から大気に移動する水の総量に関する衛星ベースのデータが含まれています。OpenET は、複数の衛星駆動モデルから ET データを提供し、… から単一の「アンサンブル値」も計算します。 evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET PT-JPL 月間蒸発散量 v2.0
Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory（PT-JPL）。OpenET フレームワーク内の PT-JPL モデルのコア定式化は、Fisher ら（2008 年）で詳述されている元の定式化から変更されていません。ただし、PT-JPL のモデル入力と時間統合の強化と更新は、… evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET PT-JPL 月間蒸発散量 v2.1
Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory（PT-JPL）。OpenET フレームワーク内の PT-JPL モデルのコア定式化は、Fisher ら（2008 年）で詳述されている元の定式化から変更されていません。ただし、PT-JPL のモデル入力と時間統合の強化と更新は、… evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SIMS 月間蒸発散量 v2.0
衛星灌漑管理サポート（SIMS）。NASA の衛星灌漑管理サポート（SIMS）モデルは、もともと灌漑地の作物係数と蒸発散量（ET）の衛星マッピングをサポートし、このデータへのアクセスを増やして、灌漑スケジューリングと地域評価での使用をサポートするために開発されました。 evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SIMS 月間蒸発散量 v2.1
衛星灌漑管理サポート（SIMS）。NASA の衛星灌漑管理サポート（SIMS）モデルは、もともと灌漑地の作物係数と蒸発散量（ET）の衛星マッピングをサポートし、このデータへのアクセスを増やして、灌漑スケジューリングと地域評価での使用をサポートするために開発されました。 evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop 月間蒸発散量 v2.0
Operational Simplified Surface Energy Balance（SSEBop）。Senay ら（2013 年、2017 年）の Operational Simplified Surface Energy Balance（SSEBop）モデルは、衛星乾湿計の原理（Senay 2018）に基づいて実際の ET を推定するための熱ベースの簡略化された地表面エネルギー モデルです。OpenET SSEBop 実装では、… を使用します。 evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop 月間蒸発散量 v2.1
Operational Simplified Surface Energy Balance（SSEBop）。Senay ら（2013 年、2017 年）の Operational Simplified Surface Energy Balance（SSEBop）モデルは、衛星乾湿計の原理（Senay 2018）に基づいて実際の ET を推定するための熱ベースの簡略化された地表面エネルギー モデルです。OpenET SSEBop 実装では、… を使用します。 evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET eeMETRIC 月間蒸発散量 v2.0
Google Earth Engine で実装された、内部キャリブレーション モデル（eeMETRIC）による高解像度の蒸発散量のマッピング。eeMETRIC は、Allen ら（2007 年、2015 年）と Allen ら（2013b 年）の高度な METRIC アルゴリズムとプロセスを適用します。このアルゴリズムとプロセスでは、地表付近の気温と… evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET eeMETRIC 月間蒸発散量 v2.1
Google Earth Engine で実装された、内部キャリブレーション モデル（eeMETRIC）による高解像度の蒸発散量のマッピング。eeMETRIC は、Allen ら（2007 年、2015 年）と Allen ら（2013b 年）の高度な METRIC アルゴリズムとプロセスを適用します。このアルゴリズムとプロセスでは、地表付近の気温と… evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL 月間蒸発散量 v2.0
geeSEBAL の実装は OpenET フレームワーク内で完了しました。現在の geeSEBAL バージョンの概要については、Bastiaanssen ら（1998 年）が開発した元のアルゴリズムに基づく Laipelt ら（2021 年）をご覧ください。OpenET geeSEBAL 実装では、地表温度を使用します。 evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL 月間蒸発散量 v2.1
geeSEBAL の実装は OpenET フレームワーク内で完了しました。現在の geeSEBAL バージョンの概要については、Bastiaanssen ら（1998 年）が開発した元のアルゴリズムに基づく Laipelt ら（2021 年）をご覧ください。OpenET geeSEBAL 実装では、地表温度を使用します。 evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
Overture Maps - Places: Place
Overture Maps の Places テーマには、ビジネス、学校、病院、宗教団体、ランドマーク、山頂など、現実世界のエンティティの 6,400 万を超えるポイント表現が含まれています。各スポット レコードには、位置座標、名前、カテゴリ、連絡先情報（ウェブサイト、ソーシャル メディア、メール、電話）、ブランド情報、住所などが含まれます。 グローバル インフラストラクチャの境界 地図 人口 パブリッシャー データセット 都市 -
Oya: 5km Quasi-Global Precipitation Estimates
降水量の推定は、まだ正式なピアレビューを受けていません。まもなく arxiv で公開される予定です。** Oya は、静止気象衛星（GEO）の観測から得られた、準グローバルな高解像度の降水量の推定データセットです。Oya モデルは、… の可視光と赤外線（VIS-IR）チャネルの全スペクトルを利用しています。 climate geophysical gpm pre-review precipitation publisher-dataset -
PML_V2.2a: 蒸発散量と総一次生産量（GPP）の結合
このデータセットは、大規模水文学研究所によって作成されています。この研究所は、プロセスベースのモデリングで複数のソースの地球観測データを統合することで、グローバルおよび地域レベルでの水循環の研究を進めることを専門としています。PML-V2.2a プロダクトは、… から 500 m 8 日間の解像度の全球の陸上蒸発散量（ET）と総一次生産量（GPP）を提供します。 evapotranspiration gpp plant-productivity publisher-dataset water-vapor -
Palm 確率モデル 2025a
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、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 メートル解像度で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Rubber Tree Probability モデル 2025a
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、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 メートル解像度で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
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の土地被覆タイプ、森林の樹冠の高さ、樹冠の閉鎖度、地上部の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 … canada forest forest-biomass publisher-dataset tree-cover -
Species Distribution, Australia Mammals（オーストラリアの哺乳類の分布）
Google が QCIF および EcoCommons と共同で開発したこれらの種の分布モデルの出力は、種の相対的な発生確率の推定値を表しています（つまり、値が高いほど、特定の調査方法と特定の調査で、その場所で種が検出される可能性が高いことを示します）。 biodiversity conservation ecosystems nature-trace pre-review publisher-dataset -
TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness（8 日間隔、1 km）
このギャップが埋められた Tasseled Cap Brightness（TCB）データセットは、Lobser と Cohen（2007 年）で定義された tasseled-cap 方程式を MODIS BRDF 補正画像（MCD43B4）に適用して作成されました。得られたデータは、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められ、… によって生じた欠損データが除去されました。 brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness（年間 1 km）
このギャップが埋められた Tasseled Cap Brightness（TCB）データセットは、Lobser と Cohen（2007 年）で定義された tasseled-cap 方程式を MODIS BRDF 補正画像（MCD43B4）に適用して作成されました。得られたデータは、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められ、… によって生じた欠損データが除去されました。 brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness（月単位、1 km）
このギャップが埋められた Tasseled Cap Brightness（TCB）データセットは、Lobser と Cohen（2007 年）で定義された tasseled-cap 方程式を MODIS BRDF 補正画像（MCD43B4）に適用して作成されました。得られたデータは、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められ、… によって生じた欠損データが除去されました。 brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness（8 日間隔、1 km）
このギャップが埋められた Tasseled Cap Wetness（TCW）データセットは、Lobser と Cohen（2007）で定義されたタッセルキャップ方程式を MODIS BRDF 補正画像（MCD43B4）に適用して作成されました。得られたデータは、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められ、… によって生じた欠損データが除去されました。 malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness（年間 1 km）
このギャップが埋められた Tasseled Cap Wetness（TCW）データセットは、Lobser と Cohen（2007）で定義されたタッセルキャップ方程式を MODIS BRDF 補正画像（MCD43B4）に適用して作成されました。得られたデータは、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められ、… によって生じた欠損データが除去されました。 malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness（月単位、1 km）
このギャップが埋められた Tasseled Cap Wetness（TCW）データセットは、Lobser と Cohen（2007）で定義されたタッセルキャップ方程式を MODIS BRDF 補正画像（MCD43B4）に適用して作成されました。得られたデータは、Weiss ら（2014 年）で概説されているアプローチを使用してギャップが埋められ、… によって生じた欠損データが除去されました。 malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
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。 agriculture deforestation forest forest-biomass google landandcarbon -
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 -
WeatherNext 2
WeatherNext 2 は、Google DeepMind の関数型ネットワーク生成気象モデルの運用バージョンによって生成された、世界の天気のアンサンブル中期予報を算出する実験データセットです。実験データセットには、リアルタイム データと履歴データが含まれます。リアルタイム データとは、… climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature> -
WeatherNext Gen の予測
非推奨のお知らせ: このデータセットは 2026 年 7 月 15 日に非推奨となる予定です。サービスの継続性を確保するため、ユーザーはすべてのアクティブなワークフローを WeatherNext 2 に移行する必要があります。詳しくは、非推奨のページをご覧ください。WeatherNext Gen は、… climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature> -
WeatherNext グラフの予測
非推奨のお知らせ: このデータセットは 2026 年 7 月 15 日に非推奨となる予定です。サービスの継続性を確保するため、ユーザーはすべてのアクティブなワークフローを WeatherNext 2 に移行する必要があります。詳しくは、非推奨のページをご覧ください。WeatherNext Graph は、… によって生成された、世界の天気のアンサンブル中期予報を算出する実験データセットです。 climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature>