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カカオ確率モデル 2025a
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、Forest Data Partnership の技術ドキュメントをご覧ください。 農業 生物多様性 カカオ 保全 作物 eudr -
カカオ確率モデル 2025b
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、Forest Data Partnership の技術ドキュメントをご覧ください。 agriculture alphaearth-derived biodiversity cocoa conservation crop -
Coffee Probability モデル 2025a
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、Forest Data Partnership の技術ドキュメントをご覧ください。 農業 生物多様性 コーヒー 保全 作物 eudr -
Coffee 確率モデル 2025b
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、Forest Data Partnership の技術ドキュメントをご覧ください。 agriculture alphaearth-derived biodiversity coffee conservation crop -
EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index（8 日間隔、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。この画像は、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除去されています。ギャップが埋められたデータは、… 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。この画像は、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除去されています。ギャップが埋められたデータは、… 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。この画像は、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除去されています。ギャップが埋められたデータは、… 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、オックスフォード大学の Leverhulme Centre for Nature Recovery との共同で開発されたもので、… などの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 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。イングランドの農業景観全体にわたる、小規模な半自然の景観の特徴（特に生垣、森林、石垣）を表すポリゴン 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 レバーハルム自然回復センターと共同で開発されました。 biodiversity climate conservation ecological-connectivity forest landuse-landcover -
Forest Persistence v0
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 30 メートルの解像度で提供され、複数の森林を組み合わせる証拠の収束アプローチによって生成されています。 biodiversity conservation deforestation eudr forest-biomass forestdatapartnership -
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 -
GPW Annual Dominant Class of Grasslands v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの全球の草原（耕作地と自然/半自然）の年間優占クラスマップを 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、少なくとも次のものを含むすべての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 ～ 2022 年の耕作された草地の全球年間確率マップを 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、マッピングされた草地の範囲には、少なくとも 30% の乾燥した… 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 short vegetation height v1
このデータセットは、2000 年以降の全球の植生高の中央値を 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。このデータセットは、… 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 の値は… global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
世界の年間マングローブ分布（1984 ～ 2023 年）
CGMD-Extent30（Continuous Global Mangrove Dynamics-Annual Mangrove Extent at 30-m resolution）データセットは、1984 年から 2023 年までの全球の年間のマングローブ分布を提供します。データセットは単一の Earth Engine FeatureCollection として配布され、各フィーチャーは特定の年のマングローブ ポリゴンを表します。データセット … annual coastal forest-biomass global landsat-derived landuse-landcover -
世界の年間マングローブの樹冠被覆率（1984 ～ 2023 年）
このデータセットは、1984 年から 2023 年までの 30 m の空間解像度で、世界中のマングローブの年間樹冠被覆率（FCC）を提供します。樹冠の劣化と回復、ブルーカーボン評価、沿岸生態系のモニタリングなど、長期的なマングローブの動態の大規模な分析をサポートします。FCC は、各 Landsat の割合を定量化します。 annual coastal forest-biomass global landsat-derived mangrove -
LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature（8 日間 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 日間の複合データは摂氏に変換され、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、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 日間の複合データは摂氏に変換され、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、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 日間の複合データは摂氏に変換され、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、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 日間の複合データは摂氏に変換され、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、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 日間の複合データは摂氏に変換され、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、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 日間の複合データは摂氏に変換され、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、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 プロジェクトの医療へのアクセス 2019 年（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上移動時間（分単位）を列挙しています。このサーフェスは、非電動の交通手段を使用した「徒歩のみ」の移動時間に基づいています。 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地ピクセルの陸上移動速度を列挙します。この地図は、オックスフォード大学のマラリア 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 年の基準年について、北緯 85 度から南緯 60 度の間のすべての陸地ピクセルにおける陸上移動速度を列挙しています。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面は、2019 年を基準として、北緯 85 度から南緯 60 度の間のすべての陸地ピクセルについて、陸上移動速度を列挙したものです。この面は、非電動の交通手段のみを使用した「徒歩のみ」の移動速度に基づいています。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 ML 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 の解像度の年次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 ML 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 ML 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 メートルの解像度の整合性のある年次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ベニア州、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、… の総柱量（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、メタンの総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 ポイント ソースの一般提供プレビュー版 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）
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。 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）樹冠の窒素含有率、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: 地表の特徴（植生と人工構造物を含む地形情報）。DTM: 地表の標高（植生と人工構造物を含まない地形情報）。画像は平均海面からのメートル単位の高さで示されます。 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、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 10,000 倍にスケーリングされます。1,340 ～ 1,445 nm と 1,790 ～ 1,955 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 10,000 倍にスケーリングされます。1,340 ～ 1,445 nm と 1,790 ～ 1,955 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、熱帯林の減少を減らし、逆転させることを主な目的として、熱帯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、さまざまな取り組みに貢献できます。 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、熱帯林の減少を減らし、逆転させることを主な目的として、熱帯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、さまざまな取り組みに貢献できます。 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、熱帯林の減少を減らし、逆転させることを主な目的として、熱帯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、さまざまな取り組みに貢献できます。 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（10 m 解像度）を提供します。このマップは、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。このマップは… 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の分解（ALEXI/DisALEXI）。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）を参照してください。ALEXI 蒸発散量（ET）モデルは、特に時間を使用します。 蒸発散量 Landsat 由来 月次 OpenET パブリッシャー データセット 水 -
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の分解（ALEXI/DisALEXI）。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）を参照してください。ALEXI 蒸発散量（ET）モデルは、特に時間を使用します。 蒸発散量 Landsat 由来 月次 OpenET パブリッシャー データセット 水 -
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中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、… 蒸発散量 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中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、… 蒸発散量 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 モデルのコア式は、Fisher ら（2008 年）で詳述されている元の式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、… 蒸発散量 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 モデルのコア式は、Fisher ら（2008 年）で詳述されている元の式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、… 蒸発散量 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。 蒸発散量 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。 蒸発散量 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）による 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、… 蒸発散量 gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop 月間蒸発散量 v2.1
Operational Simplified Surface Energy Balance（SSEBop）。Operational Simplified Surface Energy Balance（SSEBop）モデル（Senay 他、2013 年、2023 年）は、衛星乾湿計の原理（Senay、2018 年）を使用して実際の蒸発散量（ET）を推定する熱ベースのアプローチです。… のコアモデルの 1 つとして、 蒸発散量 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）による高解像度で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… 蒸発散量 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）による高解像度で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… 蒸発散量 gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL 月間蒸発散量 v2.0
Google Earth Engine で実装された Surface Energy Balance Algorithm for Land（SEBAL）モデル。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 は、… 蒸発散量 gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL 月間蒸発散量 v2.1
Google Earth Engine で実装された Surface Energy Balance Algorithm for Land（SEBAL）モデル。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 は、… 蒸発散量 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。各場所のレコードには、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、住所などが含まれています。 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
Oya は、静止気象衛星（GEO）の観測データから導出された、準グローバルな高解像度の降水量推定データセットです。Oya モデルは、GOES-16/18、Meteosat-9/10、Himawari-8/9 などの GEO 衛星コンステレーションの可視光チャネルと赤外線チャネル（VIS-IR）の全スペクトルを利用して、… をカバーする降水量の推定値を生成します。 climate geophysical gpm precipitation publisher-dataset weather -
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、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し、グローバルおよび地域の水循環研究の推進を専門とする大規模水文学研究所によって作成されています。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
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、Forest Data Partnership の技術ドキュメントをご覧ください。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
Palm 確率モデル 2025b
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、Forest Data Partnership の技術ドキュメントをご覧ください。 農業 アルファ版の地球由来データ 生物多様性 保全 作物 Eudr -
Rubber Probability model 2025b
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、Forest Data Partnership の技術ドキュメントをご覧ください。 農業 アルファ版の地球由来データ 生物多様性 保全 作物 Eudr -
Rubber Tree Probability モデル 2025a
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、Forest Data Partnership の技術ドキュメントをご覧ください。 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。Spatialized CAnadian National … canada forest forest-biomass publisher-dataset tree-cover -
Species Distribution, Australia Mammals
これらの種分布モデルの出力は、Google が QCIF および EcoCommons と共同で開発したもので、種の相対的な発生確率の推定値を表しています（つまり、値が大きいほど、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）。 alphaearth-derived biodiversity conservation ecosystems nature-trace 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）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。結果として得られたデータは、Weiss ら（2014）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、… 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）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。結果として得られたデータは、Weiss ら（2014）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、… 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）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。結果として得られたデータは、Weiss ら（2014）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、… 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。結果として得られたデータは、Weiss ら（2014）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、… 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。結果として得られたデータは、Weiss ら（2014）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、… 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。結果として得られたデータは、Weiss ら（2014）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、… malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
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、土地利用のクラスを示し、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 gtac gtac-data-publish landcover landuse -
USFS 樹木エリアの割合 v2025-6（CONUS と 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 gtac gtac-data-publish landuse-landcover publisher-dataset redcastle-resources -
WDKBA: World Database of Key Biodiversity Areas（KBA）- 2026 年 3 月
KBA データセットへのアクセスをご希望の場合は、KBA データ リクエスト フォームにご記入ください。承認されると、GEE で直接アクセスできるようになります。重要な生物多様性地域（KBA）は、陸上、淡水、海洋の生態系において「生物多様性の地球規模での存続に大きく貢献する地域」です。… biodiversity boundaries ecosystems global iucn management -
WRI/Google DeepMind Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
このデータセットは、2001 ～ 2022 年の樹木エリアの減少の主な原因を 1 km の解像度でグローバルにマッピングしています。世界資源研究所（WRI）と Google DeepMind によって作成されたこのデータは、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 ～ 2023 年の樹木エリアの減少の主な原因を 1 km の解像度でグローバルにマッピングしています。世界資源研究所（WRI）と Google DeepMind によって作成されたこのデータは、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 ～ 2025 年の樹木エリアの減少の主な原因を 1 km の解像度でグローバルにマッピングしています。世界資源研究所（WRI）と Google DeepMind によって作成されたこのデータは、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 2 Mean
WeatherNext 2 Mean は、Google DeepMind の Functional Network Generative 天気予報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の実験データセットの 64 個のアンサンブルの平均です。すべてのアンサンブル メンバーを含むデータセットについては、（平均値以外の）WeatherNext 2 をご覧ください。 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 日に非推奨になる予定です。サービスの継続性を確保するには、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。詳細については、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 日に非推奨になる予定です。サービスの継続性を確保するには、アクティブなワークフローをすべて WeatherNext 2 に移行する必要があります。詳細については、非推奨のページをご覧ください。WeatherNext Graph は、… が作成した世界の中期天気予報の試験運用データセットです。 climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature
