Datasets tagged conservation in Earth Engine

• Cocoa 確率モデル 2026a

  この画像コレクションは、対象エリアが商品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。

  農業 alphaearth-derived 生物多様性 保全 作物 eudr

• コーヒー確率モデル 2026a

  この画像コレクションは、対象エリアが商品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。

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• 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。

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• 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。イングランドの農業景観全体にわたる、小規模な半自然景観の特徴（具体的には生け垣、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レバーハルム自然回復センターとの協力により開発されたもので、…

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• 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。

  生物多様性 保全 森林伐採 eudr 森林バイオマス 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 …

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• 世界のアブラヤシの分布と植栽年（1990 ～ 2021 年）v1.2

  2016 ～ 2021 年の全球のアブラヤシの範囲（10 m 解像度）と、1990 ～ 2021 年のアブラヤシの植栽年（30 m 解像度）。このデータセットは、世界中の熱帯および亜熱帯のアブラヤシ栽培地域をカバーする 609 個の 100x100 km グリッドタイルで構成されており、2, 398 万ヘクタールのクローズド キャノピー アブラヤシをマッピングしています。

  農業 生物多様性 保全 作物 グローバル 土地被覆

• 世界の天然林 2020

  「Natural Forests of the World 2020」は、2020 年の天然林の確率を 10 m の解像度で表したグローバル マップです。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

• Palm 確率モデル 2026a

  この画像コレクションは、対象エリアが商品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。

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• RESOLVE Ecoregions 2017

  2017 年に更新された RESOLVE Ecoregions データセットは、地球上の 846 の陸域エコリージョンを表現しています。スタイル設定された地図は、https://ecoregions2017.appspot.com/ または Earth Engine で表示できます。エコリージョンとは、最も単純な定義では、地域的な範囲のエコシステムです。具体的には、エコリージョンは、

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• ゴムの確率モデル 2026a

  この画像コレクションは、対象エリアが商品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。

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• 種の分布、オーストラリアの哺乳類

  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）。

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