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Cocoa 確率モデル 2026a
この画像コレクションは、対象エリアがコモディティによって占有されている確率をピクセル単位で推定したものです。確率推定値は 10 メートル解像度で提供され、機械学習（ML）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 conservation crop eudr -
コーヒー確率モデル 2026a
この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占められているピクセル単位の推定確率を提供します。確率推定値は 10 メートル解像度で提供され、機械学習（ML）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 alphaearth-derived 生物多様性 保全 作物 eudr -
EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index（8 日ごと、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）
この拡張植生指数（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 et al.（2014）に記載されているアプローチを使用してギャップを埋め、雲量などの要因による欠損データを排除しています。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（月次 1 km）
この拡張植生指数（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 et al.（2014）に記載されているアプローチを使用してギャップを埋め、雲量などの要因による欠損データを排除しています。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 -
Earth タイムラプス v0
Earth タイムラプス データセットは、1984 年から 2022 年までの 40 年間の地球の変化を視覚的に記録したものです。このデータセットは、NASA/USGS の Landsat ミッション（Landsat 4、5、7、8、9）と ESA の Copernicus Sentinel-2 コンステレーションによって取得されたペタバイト単位の宇宙観測データから Google が合成したものです。 copernicus global google landsat-derived publisher-dataset satellite-imagery -
ファームスケイプ 2020
Farmscapes 2020 データセットは、イングランドの農業景観における 3 つの主要な半自然特徴（生け垣、森林、石垣）の高解像度（25 cm）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 と共同で開発されたもので、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ター化バージョンです。イングランドの農村景観全体にわたる、細かい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、オックスフォード大学の Leverhulme Centre for Nature Recovery との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、ピクセル領域が 2020 年に未開発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ための証拠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 年の南緯 65 度から北緯 84 度までのすべての陸地をカバーする、10 m 解像度のクラスごとのグローバル確率マップで構成されています。6 つのクラスの類型は、FAO と EU 森林破壊防止規則（EUDR）の定義に沿っています。クラス 1 … alphaearth-derived biodiversity climate conservation deforestation eudr -
GEM-15: ほぼ全世界の地表および地形標高モデル（15 m）（試験運用版）
Google の 15 m 解像度の準グローバル標高モデル（GEM-15）は、サブメートル解像度の光学ステレオ衛星画像から得られた、15 m グリッド間隔の準グローバル標高データセットです（試験運用版、審査中）。このデータセットは、2024 年までに取得された光学ステレオ画像（主に 2022 ～ 2024 年の 30 cm Pléiades Neo 画像、補足として…）から構築されています。 climate-and-sustainability dem elevation elevation-topography google height -
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）の年間の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 の 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…を含む土地被覆タイプが含まれます。 グローバル global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Cultivated Grasslands v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの栽培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、地図上の草地の範囲には、乾燥した… グローバル global-pasture-watch land landcover landuse landuse-landcover -
GPW Annual Probabilities of Natural/Semi-natural Grasslands v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの天然/半天然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 の 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% の乾燥した草地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 livestock headcount FAOSTAT-adjusted v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの世界の家畜頭数を 1 km の空間分解能で提供します。Land & Carbon Lab の Global Pasture Watch イニシアチブによって作成された現在のデータセットは、FAOSTAT の国別統計に合わせて調整された世界的な家畜数の予測を提供します。データセットは、既知の最大値に基づいています。 農業 グローバル global-pasture-watch gpw 土地 土地利用 -
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 の空間解像度でグローバルに提供します。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 … 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。このデータセットは、単一の Earth Engine FeatureCollection として配布されます。各特徴は、特定の年のマッピングされたマングローブ 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、世界のマングローブの年間林冠被覆率（FCC）を提供します。これにより、林冠の劣化と回復、ブルーカーボンの評価、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 の割合を数値化します。 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 プロダクトから取得されます。8 日間の合成画像は摂氏に変換され、Weiss et al（2014）に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。… lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature（年間 1 km）
日中の地表面温度（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除去されます。… lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
LST Day: Malaria Atlas Project Gap-Filled Daytime Land Surface Temperature（月次 1 km）
昼間の地表面温度（LST）は、約 1 km の MODIS MOD11A2 v6.1 プロダクトから取得されます。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除去されます。… lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
LST Night: Malaria Atlas Project Gap-Filled Nighttime Land Surface Temperature（8 日ごと、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 日間の合成画像は摂氏に変換され、Weiss et al（2014）に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。… lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
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除去されます。… lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
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 プロダクトから取得されます。8 日間の合成画像は摂氏に変換され、Weiss et al（2014）に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。… lst malariaatlasproject map publisher-dataset surface-temperature weather-and-climate -
MAPL-EMIT: メタン濃度の推定とプルームの確率
EMIT を使用したメタン分析とプルーム局在化（MAPL-EMIT）の増強データセットは、高解像度（60m）のメタン（CH₄）増強マップと、地球表面鉱物ダスト源調査（EMIT）機器によってキャプチャされた放射データから導出されたプルーム確率を提供します。このデータセットは、… 大気 気候とサステナビリティ 排出 ghg メタン パブリッシャー データセット -
MAPL-EMIT: モデル化されたメタン プルーム
Methane Analysis and Plume Localization with EMIT（MAPL-EMIT）データセットは、地球表面鉱物塵発生源調査（EMIT）機器で取得された放射輝度データから導出された、高解像度（60 m）のメタン（CH₄）プルーム複合マップとプルーム発生源の位置を提供します。メタンのポイントソース排出は、… の主な要因です。 大気 気候とサステナビリティ 排出 ghg メタン パブリッシャー データセット -
Malaria Atlas Project: 都市へのアクセス（2015 年）
このグローバル アクセシビリティ マップは、北緯 85 度から南緯 60 度までのすべての地域について、2015 年（名目上）に最も近い人口密集地域への陸路での移動時間を列挙したものです。人口密集地域とは、1 平方キロメートルあたり 1,500 人以上の住民が居住する連続した地域、または… ユーザー補助 malariaatlasproject 地図 人口 publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Accessibility to Healthcare 2019
このグローバル アクセシビリティ マップは、2019 年の北緯 85 度から南緯 60 度まで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）を列挙したものです。OpenStreetMap、Google マップ、学術研究者による大規模なデータの収集の取り組みにより、 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 年の北緯 85 度から南緯 60 度まで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）を列挙したものです。このサーフェスは、徒歩のみの移動時間に基づいており、非電動の移動手段を使用しています。 ユーザー補助 malariaatlasproject 地図 人口 publisher-dataset -
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 2015
Friction Surface 2019」に準拠しています。このグローバル摩擦サーフェスは、2015 年を基準として、北緯 85 度から南緯 60 度の間のすべての陸地ピクセルについて、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の Malaria Atlas Project（MAP）、Google、… ユーザー補助 malariaatlasproject 地図 人口 publisher-dataset -
Malaria Atlas Project Global Friction Surface 2019
このグローバルな摩擦面は、2019 年の北緯 85 度から南緯 60 度まで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 などの共同研究によって作成されました。 ユーザー補助 malariaatlasproject 地図 人口 publisher-dataset -
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ます。このサーフェスは、電動の移動手段を使用せず、「徒歩のみ」の移動速度に基づいています。この地図は、… ユーザー補助 malariaatlasproject 地図 人口 publisher-dataset -
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 年までの期間をカバーする、30 m の解像度の一貫した年間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 土地利用と土地被覆 - ブラジル 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 プロジェクトによって毎年作成されています。このデータセットは、Landsat 衛星画像と機械学習分類技術を使用して作成されています。このデータセットは、30 メートルの解像度で一貫性のある、テーマ別に詳細な地図を提供します。この地図は数十年にわたる期間をカバーし、毎年更新されます。各画像は… landsat-derived landuse-landcover mapbiomas-public publisher-dataset -
MapBiomas 土地利用と土地被覆 - エクアドル 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 年までの期間をカバーする、30 m の解像度の一貫した年間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、大気中のメタンの乾燥空気モル分率の合計カラム「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）を総量で割ったものとして定義されます。 atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneAIR L4 ポイントソース V1.1.0
このデータセットは、西はコロラド州、ニューメキシコ州、テキサス州から、東はペンシルベニア州、オハイオ州、ウェストバージニア州までの 13 の石油、ガス、石炭採掘地域と、3 つの都市部（ニューヨーク市、…）におけるメタン高排出ポイントソースの検出データ（kg/時）を提供します。 atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L3 濃度パブリック プレビュー V1.0.0
この初期の「パブリック 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、大気中のメタンのカラム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 エリアソース 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、最終的なプロダクトを代表するものではありません。この早期の「パブリック 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、アパラチア盆地、パーミアン盆地、ユインタ盆地から取得されたものです。 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「パブリック 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結果は、メタンの総排出量を高精度で定量化することの重要性を示しています。 atmosphere climate edf edf-methanesat-ee emissions ghg -
MethaneSAT L4 ポイントソース パブリック プレビュー V1.0.0
この早期の「パブリック 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、高空間分解能、広空間カバレッジ、高精度を活用することに特化したポイントソース検出および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 樹冠高モデル（CHM）
裸地からの樹冠上部の高さ（樹冠高モデル、CHM）。CHM は NEON LiDAR 点群から派生したもので、LiDAR 調査の空間ドメイン全体にわたって樹冠高の推定値の連続的なサーフェスを作成することによって生成されます。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 キャノピー窒素含有量（CNC）
NEON の植物葉面化学観測で調整され、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 地表面方向反射率で予測された、モデル化された樹冠窒素濃度。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）。画像は平均海面からの高さ（メートル）で示されています。 airborne dem elevation-topography forest highres lidar -
NEON RGB カメラ画像
高解像度の赤、緑、青（RGB）のオルソ補正カメラ画像をモザイク化し、最近傍リサンプリングを使用して固定の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 航空観測プラットフォーム（AOP）に搭載されている一連の機器の一部であり、これには… airborne forest highres neon neon-prod-earthengine orthophoto -
NEON 地表双方向反射率
NEON AOP 地表双方向反射率は、ハイパースペクトル VSWIR（可視から短波赤外）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 の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 地表指向性反射率は、ハイパースペクトル VSWIR（可視から短波赤外）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 の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用の 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、熱帯雨林の減少を減らし、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、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に貢献します。 basemaps forest nicfi planet planet-nicfi publisher-dataset -
熱帯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
この画像コレクションは、熱帯地方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。主な目的は、熱帯林の損失を削減および逆転させ、気候変動への対策、生物多様性の保全、森林の再生、回復、強化に貢献し、持続可能な開発を促進することです。 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、熱帯雨林の減少を減らし、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、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に貢献します。 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… 生物多様性 気候 保全 森林伐採 eudr 森林 -
OpenET DisALEXI 月間蒸発散量 v2.0
Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse（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）で説明されています。ALEXI 蒸発散（ET）モデルは、特に時間を使用します。 蒸発散 Landsat 派生 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
Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse（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 et al.（2012、2018）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。 蒸発散 Landsat 派生 月次 OpenET パブリッシャー データセット 水 -
OpenET Ensemble 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、… から単一の「アンサンブル値」も計算します。 蒸発散量 gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET Ensemble Monthly Evapotranspiration v2.0（1985 ～ 1999 年）
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、また、… から単一の「アンサンブル値」を計算します。 蒸発散量 gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET Ensemble Monthly Evapotranspiration 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。 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 モデルのコア定式化は、Fisher et al.（2008）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機能強化と更新は、 蒸発散量 gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset -
OpenET PT-JPL 月間蒸発散量 v2.0（1985 ～ 1999 年）
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 et al.（2008）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機能強化と更新は、 蒸発散 gridmet 由来 landsat 由来 月次 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 et al.（2008）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、… 蒸発散 gridmet 由来 landsat 由来 月次 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、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 v2.0（1985 ～ 1999 年）
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 gridmet 由来 landsat 由来 月次 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、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 gridmet 由来 landsat 由来 月次 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 の実装では、以下が使用されます。 蒸発散 gridmet 由来 landsat 由来 月次 openet publisher-dataset -
OpenET SSEBop 月間蒸発散量 v2.0（1985 ～ 1999 年）
Operational Simplified Surface Energy Balance（SSEBop）。Senay et al.（2013、2017）による Operational Simplified Surface Energy Balance（SSEBop）モデルは、衛星乾湿計の原理に基づいて実際の ET を推定するための、熱ベースの簡素化された地表エネルギー モデルです（Senay 2018）。OpenET SSEBop 実装では、… を使用します。 蒸発散 gridmet 由来 landsat 由来 月次 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 et al.、2013; 2023）は、衛星湿度測定の原理（Senay、2018）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。… のコアモデルの一つとして、 蒸発散 gridmet 由来 landsat 由来 月次 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 gridmet 由来 landsat 由来 月次 openet publisher-dataset -
OpenET eeMETRIC 月間蒸発散量 v2.0（1985 ～ 1999 年）
Google Earth Engine での、Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration モデル（eeMETRIC）の実装。eeMETRIC は、Allen et al.（2007、2015）および Allen et al.（2013b）の高度な METRIC アルゴリズムとプロセスを適用します。このプロセスでは、地表付近の気温と… 蒸発散 gridmet 由来 landsat 由来 月次 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 gridmet 由来 landsat 由来 月次 openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL 月間蒸発散量 v2.0
Surface Energy Balance Algorithm for Land（SEBAL）モデルの Google Earth Engine 実装。現在の geeSEBAL バージョンの概要については、Laipelt et al.（2021）をご覧ください。これは、Bastiaanssen et al.（1998）が開発したオリジナルのアルゴリズムに基づいています。OpenET geeSEBAL … 蒸発散 gridmet 由来 landsat 由来 月次 openet publisher-dataset -
OpenET geeSEBAL 月間蒸発散量 v2.0（1985 ～ 1999 年）
Surface Energy Balance Algorithm for Land（SEBAL）モデルの Google Earth Engine 実装。現在の geeSEBAL バージョンの概要については、Laipelt et al.（2021）をご覧ください。これは、Bastiaanssen et al.（1998）が開発したオリジナルのアルゴリズムに基づいています。OpenET geeSEBAL … 蒸発散 gridmet 由来 landsat 由来 月次 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、Laipelt et al.（2021）をご覧ください。これは、Bastiaanssen et al.（1998）が開発したオリジナルのアルゴリズムに基づいています。OpenET geeSEBAL … 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。各場所レコードには、場所の座標、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: 5 km 準全球降水量推定値
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推定データセットです。Oya モデルは、GOES-16/18、Meteosat-9/10、ひまわり 8 号/9 号などの GEO 衛星群から得られる可視光および赤外線（VIS-IR）チャネルの全スペクトルを利用して、… climate geophysical gpm precipitation publisher-dataset weather -
PML_V2.2a: 結合蒸発散量と総一次生産量（MODIS 版）
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レベルの水循環研究を推進すること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（MODIS Edition）プロダクトは、世界の陸域の蒸発散量（ET）と総一次生産量（GPP）を… evapotranspiration gpp plant-productivity pml-evapotranspiration publisher-dataset water-vapor -
PML_V2.2a: 蒸発散量と総一次生産量の結合（VIIRS 版）
このデータセットは、複数のソースから得られた地球観測データをプロセスベースのモデリングと統合することで、地球規模および地域規模の水循環研究を推進することを専門とする Large Scale Hydrology Lab によって作成されています。PML-V2.2a（VIIRS Edition）プロダクトは、世界の陸域の蒸発散量（ET）と総一次生産量（GPP）を… evapotranspiration gpp plant-productivity pml-evapotranspiration publisher-dataset water-vapor -
Palm 確率モデル 2026a
この画像コレクションは、対象エリアがコモディティによって占有されている確率をピクセル単位で推定したものです。確率推定値は 10 メートル解像度で提供され、機械学習（ML）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 conservation crop eudr -
ゴム確率モデル 2026a
この画像コレクションは、基盤となる領域が商品で占められているピクセル単位の推定確率を提供します。確率推定値は 10 メートル解像度で提供され、機械学習（ML）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 alphaearth-derived 生物多様性 保全 作物 eudr -
SCANFI: 空間化されたカナダ国立森林インベントリ データ プロダクト 1.2
このデータ パブリケーションには、2020 年のカナダの広範な土地被覆タイプ、森林キャノピーの高さ、樹冠閉鎖度、地上部樹木バイオマス、およびいくつかの主要な樹種の種構成を表す 30 m 解像度のラスター ファイルのセットが含まれています。The 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、種の相対的な出現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において、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 生物多様性 保全 エコシステム nature-trace publisher-dataset -
TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness（8 日ごと 1 km）
このギャップを埋めた TCB（Tasseled Cap Brightness）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。得られたデータは、Weiss et al.（2014）に概説されているアプローチを使用してギャップを埋め、…によって生じた欠損データを排除しました。 brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness（年間 1 km）
このギャップを埋めた TCB（Tasseled Cap Brightness）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。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、… brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCB: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Brightness（月次 1 km）
このギャップを埋めた TCB（Tasseled Cap Brightness）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。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、… brightness malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness（8 日ごと、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 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 et al.（2014）に概説されているアプローチを使用してギャップを埋め、…によって生じた欠損データを排除しました。 malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness（年間 1 km）
このギャップを埋めた Tasseled Cap Wetness（TCW）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。得られたデータは、Weiss et al.（2014）に概説されているアプローチを使用してギャップを埋め、…によって生じた欠損データを排除しました。 malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness（月単位、1 km）
このギャップを埋めた Tasseled Cap Wetness（TCW）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。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、… malariaatlasproject map publisher-dataset tasseled-cap tcw vegetation -
USFS 景観変化監視システム v2025-11（CONUS および 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。LCMS でモデル化された変化、土地被覆、土地利用のクラスを年ごとに示します。米国本土（CONUS）と、アラスカ（AK）、プエルトリコ（PR）、ハワイ（HI）、米領バージン諸島（USVI）などの米国本土外（OCONUS）の地域を対象としています。 change-detection forest fsic-go gtac gtac-data-publish landcover -
USFS 樹木エリアの割合 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 2023-1
TreeMap データセットは、2016 年、2020 年、2022 年、2023 年の米国本土（CONUS）の森林全域にわたる森林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 -
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。生物多様性重要地域（KBA）は、陸域、淡水域、海洋の生態系において「生物多様性の世界的な維持に大きく貢献する地域」です。… 生物多様性 境界 生態系 グローバル iucn 管理 -
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、収集されたサンプルのセット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。 農業 森林伐採 森林 森林バイオマス Google 土地と炭素 -
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 年までの樹木エリアの減少の主な要因を、1 km の解像度でグローバルにマッピングしたものです。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。 農業 森林伐採 森林 森林バイオマス Google 土地と炭素 -
WRI/Google DeepMind 森林減少の世界的要因 2001 ～ 2024 年 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 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 森林減少の世界的要因 2001 ～ 2025 年 v1.3
このデータセットは、2001 年から 2025 年までの樹木エリアの減少の主な要因を、1 km の解像度でグローバルにマッピングしたものです。世界資源研究所（WRI）と Google DeepMind が作成したこのデータは、収集されたサンプルのセット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 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、… forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature weather -
WeatherNext 2 Mean
WeatherNext 2 Mean は、Google DeepMind の Functional Network Generative 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。 forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature weather -
WeatherNext 3（0.05°）
WeatherNext 3（0.05°）データセットは、Google DeepMind と Google Research による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です。このデータセットは、WeatherNext 3: Increasing resolution and performance of global weather models with raw observations で説明されているモデルの運用バージョンによって生成されます。データアクセス … flood forecast gcp-public-data-weathernext humidity precipitation publisher-dataset -
WeatherNext 3（0.1°）
WeatherNext 3（0.1°）データセットは、Google DeepMind と Google Research による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。このデータセットは、WeatherNext 3: Increasing resolution and performance of global weather models with raw observations で説明されているモデルの運用バージョンによって生成されます。データアクセス … flood forecast gcp-public-data-weathernext humidity precipitation publisher-dataset
