Datasets tagged wri in Earth Engine

  • FORMA アラートのしきい値
    WRI からのお知らせ: WRI は FORMA アラートの更新を停止することにしました。これは、Global Forest Watch のユーザー エクスペリエンスを簡素化し、冗長性を減らすことを目的としたものです。Terra-i と GLAD の方が頻繁に使用されていることがわかりました。また、GLAD を標準として使用すると、Terra-i の方が FORMA よりも優れていることがわかりました。
    daily deforestation fire forest forma gfw

  • FORMA アラート
    WRI からのお知らせ: WRI は FORMA アラートの更新を停止することにしました。これは、Global Forest Watch のユーザー エクスペリエンスを簡素化し、冗長性を減らすことを目的としたものです。Terra-i と GLAD の方が頻繁に使用されていることがわかりました。また、GLAD を標準として使用すると、Terra-i の方が FORMA よりも優れていることがわかりました。
    daily deforestation fire forest forma gfw

  • FORMA の未加工出力 FIRMS
    WRI からのお知らせ: WRI は FORMA アラートの更新を停止することにしました。これは、Global Forest Watch のユーザー エクスペリエンスを簡素化し、冗長性を減らすことを目的としたものです。Terra-i と GLAD の方が頻繁に使用されていることがわかりました。また、GLAD を標準として使用すると、Terra-i の方が FORMA よりも優れていることがわかりました。
    daily deforestation fire forest forma gfw

  • FORMA の未加工出力 NDVI
    WRI からのお知らせ: WRI は FORMA アラートの更新を停止することにしました。これは、Global Forest Watch のユーザー エクスペリエンスを簡素化し、冗長性を減らすことを目的としたものです。Terra-i と GLAD の方が頻繁に使用されていることがわかりました。また、GLAD を標準として使用すると、Terra-i の方が FORMA よりも優れていることがわかりました。
    daily deforestation forest forest-biomass forma gfw

  • FORMA 植生 T 統計
    WRI からのお知らせ: WRI は FORMA アラートの更新を停止することにしました。これは、Global Forest Watch のユーザー エクスペリエンスを簡素化し、冗長性を減らすことを目的としたものです。Terra-i と GLAD の方が頻繁に使用されていることがわかりました。また、GLAD を標準として使用すると、Terra-i の方が FORMA よりも優れていることがわかりました。
    daily deforestation forest forest-biomass forma gfw

  • Global Power Plant Database
    Global Power Plant Database は、世界中の発電所の包括的なオープンソース データベースです。発電所のデータを一元化することで、データのナビゲーション、比較、分析情報の抽出を容易にします。各発電所は地理的に位置特定され、エントリには発電所の容量、発電量などの情報が含まれています。
    infrastructure-boundaries table wri

  • JRC Global River Flood Hazard Maps バージョン 2.1
    世界の河川洪水ハザードマップは、7 つの異なる洪水再発期間（10 年に 1 回から 500 年に 1 回）の河川ネットワーク沿いの浸水をグリッド データセットで表したものです。新しい地図の入力河川流量データは、オープンソースの水文モデルを使用して生成されます。
    flood monitoring surface-ground-water wri

  • SBTN Natural Lands Map v1
    SBTN Natural Lands Map v1 は、自然に関する科学的根拠に基づく目標を設定する企業、特に SBTN Land 目標 #1（自然生態系の転換なし）で使用することを目的とした、2020 年の自然および非自然の土地被覆のベースライン マップです。「自然」と「非自然」の定義は、… から引用されています。
    ecosystems landcover landuse-landcover wri

  • SBTN Natural Lands Map v1.1
    SBTN Natural Lands Map v1.1 は、自然に関する科学的根拠に基づく目標を設定する企業、特に SBTN Land 目標 #1（自然生態系の転換なし）で使用することを目的とした、2020 年の自然および非自然の土地被覆のベースライン マップです。「自然」と「非自然」の定義は、… から引用されています。
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  • WRI Aqueduct Baseline Annual バージョン 4.0
    Aqueduct 4.0 は、複雑な水文データを水関連リスクの直感的な指標に変換するように設計された、WRI の水リスク フレームワークの最新バージョンです。このデータセットでは、量、質、評判に関する 13 個の水リスク指標を包括的なフレームワークにまとめました。5 つの …
    aqueduct flood monitoring surface-ground-water table wri

  • WRI Aqueduct Baseline Monthly バージョン 4.0
    Aqueduct 4.0 は、複雑な水文データを水関連リスクの直感的な指標に変換するように設計された、WRI の水リスク フレームワークの最新バージョンです。このデータセットでは、量、質、評判に関する 13 個の水リスク指標を包括的なフレームワークにまとめました。5 つの …
    aqueduct flood monitoring surface-ground-water table wri

  • WRI Aqueduct Floods Hazard Maps バージョン 2
    Aqueduct Floods のデータは、現在のベースライン条件と 2030 年、2050 年、2080 年の将来予測の両方で、河川と沿岸の洪水リスクを測定します。Aqueduct Floods は、ハザードマップの提供とリスク評価に加えて、包括的な費用便益分析を実施して、堤防の価値を評価するのに役立ちます。
    flood monitoring surface-ground-water wri

  • WRI Aqueduct Future Annual バージョン 4.0
    Aqueduct 4.0 は、複雑な水文データを水関連リスクの直感的な指標に変換するように設計された、WRI の水リスク フレームワークの最新バージョンです。このデータセットでは、量、質、評判に関する 13 個の水リスク指標を包括的なフレームワークにまとめました。5 つの …
    aqueduct flood monitoring surface-ground-water table wri

  • 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、… で収集されたサンプル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

  • 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 が作成したこのデータは、… で収集されたサンプル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

  • 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、… で収集されたサンプル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