Datasets tagged agriculture in Earth Engine

  • オーストラリアの実際の蒸発散量（CMRSET Landsat V2.2）
    このデータセットは、CMRSET アルゴリズムを使用して、オーストラリアの実際の蒸発散量（AET または ETa）を正確に提供します。AET バンド（ETa という名前）には、その月のすべての雲のない Landsat 観測に対する CMRSET モデルの日平均値が含まれます（AET データの値 3 で示されます）。
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  • カナダ AAFC 年次作物在庫
    2009 年から、カナダ農業食品省（AAFC）科学技術局（STB）の地球観測チームは、年間作物の種類のデジタル地図の生成プロセスを開始しました。2009 年と 2010 年にプレーリー州に焦点を当てた、意思決定ツリー（DT）ベースの手法
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  • Cocoa Probability model 2025a
    注: このデータセットはまだ査読を受けていません。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可能性をピクセル単位で推定します。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。
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  • コーヒーの確率モデル 2025a
    注: このデータセットはまだ査読を受けていません。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可能性をピクセル単位で推定します。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。
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  • DESS China Terrace Map v1
    このデータセットは、2018 年の中国のテラス地図で、解像度は 30 m です。このモデルは、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タイムのデータを使用して、教師ありのピクセルベースの分類によって開発されました。全体的な精度とカパ係数は、それぞれ 94% と 0.72 でした。この最初の …
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  • 排水された有機土壌の排出量（年間）1.0
    排水された有機土壌に関する 2 つの関連する FAO データセットには、次の推定値が示されています。DROSA-A: 農業活動（耕作地と放牧地）のために排水された有機土壌の面積（ヘクタール）DROSE-A: 農業用排水による有機土壌からの炭素（C）と亜酸化窒素（N2O）の推定値（ギガグラム）
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  • ESA WorldCereal 10 m v100
    欧州宇宙機関（ESA）の WorldCereal 10 m 2021 プロダクト スイートは、世界規模の年間および季節作物の地図と、それらに関連する信頼性で構成されています。これらは ESA-WorldCereal プロジェクトの一環として生成されました。これらのプロダクトの内容と、その作成に使用された方法について詳しくは、
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  • ESA WorldCereal AEZ v100
    欧州宇宙機関（ESA）の WorldCereal 分類システムは、特定の栽培シーズンの終了から 1 か月以内に製品を生成することを目的としています。世界中のこれらの栽培期間は動的であるため、農業生態区（AEZ）への世界的な層化は、…
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  • ESA WorldCereal Active Cropland 10 m v100
    欧州宇宙機関（ESA）の WorldCereal Active Cropland 10 m 2021 プロダクト スイートには、世界規模の季節ごとのアクティブな農地マーカーが含まれています。これらは ESA-WorldCereal プロジェクトの一環として生成されました。アクティブな農地プロダクトは、一時的な作物として識別されたピクセルが実際に作物として使用されているかどうかを示します。
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  • 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。2018 年のデータセットは、コペルニクスの LUCAS 2018 の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。
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  • 森林に近接する人物（FPP）1.0
    「森林に近接する人口」（FPP）データセットは、森林に関する共同パートナーシップ（CPF）の森林関連指標のグローバル コアセット（GCS）の指標 13「極度の貧困にある森林依存人口の数」の開発に貢献するデータレイヤの一つです。FPP データセットは、次のような情報を提供します。
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  • GFSAD1000: 農地の範囲 1 km マルチスタディ 作物マスク、グローバル食料支援分析データ
    GFSAD は、21 世紀のグローバルな食料安全保障に貢献する、高解像度のグローバルな農地データとその水使用量を提供する NASA の資金提供プロジェクトです。GFSAD プロダクトは、マルチセンサー リモート センシング データ（Landsat、MODIS、AVHRR）、二次データ、フィールド プロット データなどです。
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  • パーム油プランテーションの世界地図
    このデータセットは、2019 年の 10 m の世界的な工業用および小規模な油ヤシマップです。対象となるのは、油ヤシのプランテーションが検出された地域です。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。その他の情報については、記事をご覧ください。
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  • IrrMapper 灌漑地、バージョン 1.2
    IrrMapper は、米国西部の 11 州における灌漑状況を Landsat スケール（30 m）をランダム フォレスト アルゴリズムを使用して作成し、1986 年から現在までのデータをカバーしています。IrrMapper の論文では、4 つのクラス（灌漑地、乾燥地、未開墾地、湿地）の分類について説明されていますが、
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  • NAIP: 国家農業画像プログラム
    米国農業航空画像プログラム（NAIP）は、米国本土の農業生育期に航空画像を取得します。NAIP プロジェクトは、利用可能な資金と画像取得サイクルに基づいて毎年契約されます。2003 年以降、NAIP は 5 年ごとに取得されています。2008 年は
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  • Palm Probability model 2025a
    注: このデータセットはまだ査読を受けていません。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可能性をピクセル単位で推定します。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。
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  • ゴムノキの確率モデル 2025a
    注: このデータセットはまだ査読を受けていません。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可能性をピクセル単位で推定します。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。
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  • 木に近づく人（TPP）1.0
    「Tree Proximate People」（TPP）は、森林関連指標のグローバル コアセット（GCS）の森林パートナーシップ（CPF）指標 13「極度の貧困にある森林依存人口」の開発に貢献するデータセットの一つです。TPP データセットには、4 つの異なる推定値が用意されています。
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  • UN FAO 排水された有機土壌の面積（年次）1.0
    排水された有機土壌に関する 2 つの関連する FAO データセットには、次の推定値が示されています。DROSA-A: 農業活動（耕作地と放牧地）のために排水された有機土壌の面積（ヘクタール）DROSE-A: 農業用排水による有機土壌からの炭素（C）と亜酸化窒素（N2O）の推定値（ギガグラム）
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  • USDA NASS の Cropland データレイヤ
    農地データレイヤ（CDL）は、中程度の解像度の衛星画像と広範な農業用グラウンド トゥルースを使用して、米国本土向けに毎年作成される、作物固有の土地被覆データレイヤです。CDL は、米国農務省、米国農業統計局（NASS）、研究開発局によって作成されます。
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  • WAPOR 実際の蒸発散とインターセプト 2.0
    実際の蒸発散とインターセプト（ETIa）（10 日間、mm/日）は、土壌蒸発（E）、樹冠蒸散（T）、葉によってインターセプトされた降雨からの蒸発（I）の合計です。各ピクセルの値は、特定の 10 日間における 1 日あたりの平均 ETIa を表します。
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  • WAPOR 1 日基準蒸発散量 2.0
    基準蒸発散量（RET）は、仮想の基準作物からの蒸発散量として定義され、十分に灌漑された草地の表面の挙動をシミュレートします。各ピクセルは、1 日あたりの基準蒸発散量（mm）を表します。
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  • WAPOR 10 年蒸発量 2.0
    蒸発（E）データ コンポーネント（10 日間、mm/日）は、土壌表面の実際の蒸発量です。各ピクセルの値は、その特定の 10 日間の実際の蒸発量の平均値を表します。
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  • WAPOR Dekadal Interception 2.0
    インターセプション（I）データ コンポーネント（10 日間、mm/日）は、植物の被覆からインターセプトされた降雨の蒸発を表します。インターセプションは、雨が葉に捕らえられるプロセスです。捕捉された雨水の一部は再び蒸発します。各ピクセルの値は、平均 …
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  • WAPOR 10 年単位の純一次生産量 2.0
    正味一次生産量（NPP）は、光合成によって引き起こされる二酸化炭素からバイオマスへの変換を表す、生態系の基本的な特性です。ピクセル値は、その特定の 10 日間の平均日 NPP を表します。
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  • WAPOR 10 年基準蒸発散量 2.0
    基準蒸発散量（RET）は、仮想の基準作物からの蒸発散量として定義され、十分に灌漑された草地の表面の挙動をシミュレートします。各ピクセルの値は、その特定のデカドにおける 1 日あたりの基準蒸発散量の平均を表します。
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  • WAPOR 10 年蒸発量 2.0
    蒸散（T）データ コンポーネント（10 日間、mm/日）は、植生被覆の実際の蒸散量です。各ピクセルの値は、その特定の 10 日間の平均日降水量を表します。
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  • WRI/Google DeepMind、Global Drivers of Forest Loss 2001-2022 v1.0
    このデータセットは、2001 ～ 2022 年の樹木被覆喪失の主な要因を 1 km の解像度で世界地図上に示しています。World Resources Institute（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。
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  • WRI/Google DeepMind グローバル ドライバ オブ フォレスト ロス 2001-2023 v1.1
    このデータセットは、2001 ～ 2023 年の樹木被覆喪失の主な要因を 1 km の解像度で世界地図上に示しています。World Resources Institute（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。
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  • WRI/Google DeepMind 森林減少のグローバルな要因 2001 ～ 2024 v1.2
    このデータセットは、2001 ～ 2024 年の樹木被覆喪失の主な要因を 1 km の解像度で世界地図上に示しています。World Resources Institute（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。
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