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都市へのアクセス 2015
この世界的なアクセス 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 年を基準として、最寄りの人口密集地までの陸上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 人以上の居住者が連続して居住する地域と定義されます。 accessibility jrc map oxford population twente -
医療へのアクセス 2019
この世界的なアクセス マップには、北緯 85 度から南緯 60 度までのすべての地域で、最寄りの病院または診療所までの陸上移動時間(分単位)が、2019 年を基準として示されています。また、モーターを使わない交通機関のみを使用する「徒歩のみ」の所要時間も含まれます。メジャー ... accessibility jrc map oxford population twente -
EC JRC の森林被覆グローバル マップ(2020 年版、V2)
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「... への提供に関する規則」の期限日に対応しています。 eudr forest forest-biomass jrc -
EUCROPMAP
2018 年の Sentinel-1 と LUCAS Copernicus 2018 の現場観測に基づく欧州の農作物タイプ地図と、2022 年の Sentinel-2 と LUCAS Copernicus 2022 に基づく地図です。2018 年のデータセットは、コペルニクスの LUCAS 2018 独自の現地調査を活用した、大陸規模の最初の作物タイプ地図です。 農業 作物 EU jrc Lucas Sentinel-1 由来 -
GHSL: 都市化の程度 1975 ~ 2030 V2-0(P2023A)
このラスター データセットは、GHSL プロジェクトによって生成された 1975 ~ 2030 年の 5 年ごとのエポックに関する世界的なグリッド人口と建造物サーフェス データに基づいて、国連統計委員会が推奨する「都市化の程度」ステージ I の手法を用いて、世界規模で複数の期間にわたる農村と都市の分類を表しています。学位 ghsl jrc population sdg settlement -
GHSL: 世界各国の建物の高さ 2018(P2023A)
この空間ラスター データセットは、2018 年を基準として、建物の高さのグローバルな分布を 100 m の解像度で示しています。建物の高さを予測するために使用される入力データは、ALOS グローバル デジタル地表モデル(30 m)、NASA シャトル レーダー地形測量ミッションなどです。 alos building built built-environment builtup copernicus -
GHSL: 1975 ~ 2030 年の世界の建物量(P2023A)
このラスター データセットは、建物の容積のグローバルな分布を示しています。単位は 100 m グリッドセルあたりの立方メートルです。このデータセットは、建物の総容積と、主に非居住用(NRES)の用途のグリッドセルに割り当てられた建物の容積を測定します。推定は、蓄積された … alos building built-environment copernicus dem ghsl -
GHSL: グローバル建造物サーフェス 10 m(P2023A)
このラスター データセットは、S2 画像データから観測された 2018 年の建造物サーフェスの分布を、10 m グリッドセルあたりの平方メートルで表しています。データセットでは、a)建造物の総面積と、b)… のグリッドセルに割り当てられた建造物の面積を測定します。 built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: 1975 ~ 2030 年の世界の建造物(P2023A)
このラスター データセットは、建造物が建てられている地表の分布を示しています。値は 100 m グリッドセルあたりの平方メートルで表されます。このデータセットでは、a)総建て込み面積と、b)主に非住宅(NRES)用途のグリッドセルに割り当てられた建て込み面積を測定しています。データが空間的および時間的に補間されている built built-environment builtup copernicus ghsl jrc -
GHSL: 1975 ~ 2030 年の世界の人口サーフェス(P2023A)
このラスター データセットは、居住人口の空間分布をセルの絶対人数で表しています。1975 ~ 2020 年の居住人口推計(5 年ごと)と、CIESIN GPWv4.11 から得られた 2025 年と 2030 年の予測は、国勢調査または … ghsl jrc population sdg -
GHSL: グローバル決済の特性(10 m)2018(P2023A)
この空間ラスター データセットは、人間の居住地を 10 m の解像度で描画し、建造環境の機能と高さに関連するコンポーネントの観点からその内部特性を記述します。GHSL データ プロダクトの詳細については、GHSL データ パッケージ 2023 レポートをご覧ください。 building built builtup copernicus ghsl height -
グローバル フリクション サーフェス 2019
このグローバルな摩擦サーフェスは、2019 年を基準として、北緯 85 度から南緯 60 度までのすべての陸地ピクセルの陸上移動速度を列挙しています。また、モーターを使わない交通手段のみを使用する「歩行のみ」の移動速度も含まれます。この地図は、... とのコラボレーションによって作成されました。 accessibility jrc map oxford population twente -
森林タイプの世界地図(2020 年)
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(植林地を含む)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。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 -
JRC 地表水マッピング レイヤ v1.2 [非推奨]
このデータセットには、1984 年から 2019 年までの地表水の位置と時間分布の地図が含まれており、それらの水面の範囲と変化に関する統計情報が提供されています。詳細については、関連するジャーナル記事「High-resolution mapping of global surface water and its …」をご覧ください。 geophysical google jrc Landsat 由来 地表 地表水 -
JRC 地表水マッピング レイヤ v1.4
このデータセットには、1984 年から 2021 年までの地表水の位置と時間分布の地図が含まれており、それらの水面の範囲と変化に関する統計情報が提供されています。詳細については、関連するジャーナル記事「High-resolution mapping of global surface water and its …」をご覧ください。 change-detection geophysical google jrc landsat-derived surface -
JRC 地表水メタデータ v1.4
このデータセットには、1984 年から 2021 年までの地表水の位置と時間分布の地図が含まれており、それらの水面の範囲と変化に関する統計情報が提供されています。詳細については、関連するジャーナル記事「High-resolution mapping of global surface water and its …」をご覧ください。 geophysical google jrc Landsat 由来 地表 地表水 -
JRC 月次水使用量履歴、v1.4
このデータセットには、1984 年から 2021 年までの地表水の位置と時間分布の地図が含まれており、それらの水面の範囲と変化に関する統計情報が提供されています。詳細については、関連するジャーナル記事「High-resolution mapping of global surface water and its …」をご覧ください。 geophysical google 履歴 jrc Landsat 由来 月次 -
JRC 月次水循環、v1.4
このデータセットには、1984 年から 2021 年までの地表水の位置と時間分布の地図が含まれており、それらの水面の範囲と変化に関する統計情報が提供されています。詳細については、関連するジャーナル記事「High-resolution mapping of global surface water and its …」をご覧ください。 geophysical google 履歴 jrc Landsat 由来 月次 -
JRC 年間水域分類履歴、v1.4
このデータセットには、1984 年から 2021 年までの地表水の位置と時間分布の地図が含まれており、それらの水面の範囲と変化に関する統計情報が提供されています。詳細については、関連するジャーナル記事「High-resolution mapping of global surface water and its …」をご覧ください。 年次 geophysical google 履歴 jrc landsat 由来 -
LUCAS Copernicus(属性付きポリゴン、2018)V1
欧州連合(EU)の土地利用/被覆区画フレーム調査(LUCAS)は、統計情報を提供するために設立されました。これは、EU の全域にわたる 3 年ごとの現地での土地被覆と土地利用のデータ収集作業を表しています。LUCAS は、土地被覆に関する情報と copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS 統合(理論上の位置情報、2006 ~ 2018)V1
欧州連合(EU)の土地利用/被覆区画フレーム調査(LUCAS)は、統計情報を提供するために設立されました。これは、EU の全域にわたる 3 年ごとの現地での土地被覆と土地利用のデータ収集作業を表しています。LUCAS は、土地被覆に関する情報と eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas
Datasets tagged jrc in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis collection provides a variety of JRC datasets, including global and European maps of forest cover, forest types, crop types, surface water, and settlement characteristics.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe datasets utilize various satellite data sources such as Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat, and ALOS, along with in-situ observations like LUCAS Copernicus.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMany datasets offer multi-temporal analysis capabilities, showcasing changes and trends over time, for example, built-up surfaces from 1975 to 2030 and surface water from 1984 to 2021.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSeveral datasets provide insights into human impact and accessibility, including population distribution, degree of urbanization, and travel time to cities and healthcare.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets are valuable for environmental monitoring, urban planning, and research purposes, offering detailed information on land cover, land use, and human settlements.\u003c/p\u003e\n"]]],["The content describes various geospatial datasets from the JRC and other sources. These include: European crop type maps for 2018 and 2022, global forest cover and type maps for 2020, detailed characteristics of human settlements, building heights, built-up surfaces, building volume, and population distributions from 1975-2030. Datasets also include global surface water mapping from 1984-2021 and land use/cover data for the EU. Additionally, there are global accessibility maps focusing on cities and healthcare, and a global friction surface.\n"],null,[]]