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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 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
コーヒーの確率モデル 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 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
DESS China Terrace Map v1
このデータセットは、2018 年の中国の棚田地図（解像度 30 m）です。Google Earth Engine プラットフォームに基づくマルチソースおよびマルチテンポラル データを使用した教師ありピクセルベースの分類を通じて開発されました。全体的な精度とカッパ係数はそれぞれ 94% と 0.72 でした。この最初の… agriculture landcover landuse landuse-landcover tsinghua -
Dynamic World V1
Dynamic World は、10 m の準リアルタイム（NRT）の土地利用/土地被覆（LULC）データセットです。9 つのクラスのクラス確率とラベル情報が含まれています。Dynamic World の予測は、2015 年 6 月 27 日から現在までの Sentinel-2 L1C コレクションで利用できます。Sentinel-2 の再訪頻度は 2 ～ 5 日です。 global google landcover landuse landuse-landcover nrt -
ESA WorldCover 10m v100
欧州宇宙機関（ESA）の WorldCover 10 m 2020 プロダクトは、Sentinel-1 と Sentinel-2 のデータに基づいて、2020 年の全球の土地被覆マップを 10 m の解像度で提供します。WorldCover プロダクトには 11 の土地被覆クラスがあり、… のフレームワークで生成されています。 esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
ESA WorldCover 10m v200
欧州宇宙機関（ESA）の WorldCover 10 m 2021 プロダクトは、Sentinel-1 と Sentinel-2 のデータに基づいて、2021 年のグローバルな土地被覆マップを 10 m の解像度で提供します。WorldCover プロダクトには 11 の土地被覆クラスがあり、… のフレームワークで生成されています。 esa landcover landuse landuse-landcover sentinel1-derived sentinel2-derived -
GPW 年間優占クラス（草原）v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの世界の草原（耕作地と自然/半自然）の年間優占クラスマップを 30 m の空間分解能で提供します。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、30% 以上の… 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 年間確率（耕作された草地）v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの耕作地の年間確率マップを 30 m 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、地図上の草地の範囲には、乾燥した草地または… 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 年間確率（自然/半自然の草地）v1
このデータセットは、2000 年から 2022 年までの自然/半自然の草地の年間確率マップを 30 m 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、地図上の草地の範囲には、乾燥した草地または… 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 年間未調整総一次生産量（uGPP）v1
このデータセットは、2000 年以降の地球規模の未調整の 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 値は … global global-pasture-watch land landcover landuse plant-productivity -
アブラヤシ農園の世界地図
このデータセットは、2019 年の 10 m のグローバルな産業用および小規模農家のパーム油地図です。アブラヤシ農園が検出された地域を対象としています。分類された画像は、Sentinel-1 と Sentinel-2 の半年間の合成画像に基づく畳み込みニューラル ネットワークの出力です。詳しくは、記事をご覧ください。 農業 生物多様性 保全 作物 グローバル 土地利用 -
Google Global Landsat-based CCDC Segments（1999 ～ 2019 年）
このコレクションには、20 年間の Landsat 地表反射率データに対して継続的変化検出と分類（CCDC）アルゴリズムを実行して事前に計算された結果が含まれています。CCDC は、動的 RMSE しきい値で調和関数を当てはめて時系列データのブレークポイントを検出するブレークポイント検出アルゴリズムです。カラーは、RGB 値とアルファ チャンネルで指定します。 change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover -
LUCAS Copernicus（属性付きポリゴン、2018 年）V1
欧州連合（EU）の土地利用/被覆面積フレーム調査（LUCAS）は、統計情報を提供するために設定されました。これは、EU 全域を対象とした 3 年ごとの土地被覆と土地利用の現地データ収集活動です。LUCAS は、土地被覆と … に関する情報を収集します。 copernicus eu jrc landcover landuse landuse-landcover -
LUCAS Harmonized（理論上の位置、2006 ～ 2018 年）V1
欧州連合（EU）の土地利用/被覆面積フレーム調査（LUCAS）は、統計情報を提供するために設定されました。これは、EU 全域を対象とした 3 年ごとの土地被覆と土地利用の現地データ収集活動です。LUCAS は、土地被覆と … に関する情報を収集します。 eu jrc landcover landuse landuse-landcover lucas -
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 メートル四方単位で提供され、… 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 メートル四方単位で提供され、… によって生成されています。 agriculture biodiversity conservation crop eudr forestdatapartnership -
USFS 景観変化監視システム v2024.10（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。各年の LCMS モデルの変更、土地被覆、土地利用クラスを示し、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 landcover landuse landuse-landcover -
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 年までの世界の森林被覆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 年までの世界の樹木被覆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 年までの世界の森林被覆の減少の主な要因を 1 km の解像度で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
