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GCRI · 宇宙と地球観測

宇宙システム工学

リスク・インテリジェンスと持続可能な開発のための宇宙 システム and satellite services is the second technology this platform stewards. It covers spacecraft, orbits, launch, ground segments and the services they provide, with attention to continuity, resilience and the sustainability of orbital environments.

01登録

Space systems engineering on the record.

手法の記録STEM の手法
  1. 手法リスク・インテリジェンスと持続可能な開発のための宇宙 システム and satellite services
  2. スチュワード宇宙と地球観測
  3. 適用先宇宙と地球観測
  4. データ3 inputs
  5. 正式なページSTEM コモンズ
02申請

What space systems and satellite services does here.

リスク・インテリジェンスと持続可能な開発のための宇宙 システム and satellite services provide positioning, timing, communication and observation from orbit. Many terrestrial systems depend on them, making their disruption a cross-sector risk. In space and Earth observation and climate and hazards, space systems analysis reveals dependencies of finance, power grids and transport on satellite timing and navigation. It supports planning for backups and space weather events. The canonical description is on STEM Commons.

Mission continuity analysis

Missions supplying essential observations and services are mapped with their expected lifetimes and successors, so gaps can be anticipated and planned for.

Space segment resilience

Constellation design, spares, ground station diversity and protection against space weather are assessed for how they keep services running.

Debris compliance assessment

Missions are assessed against debris mitigation guidelines for passivation, end-of-life disposal and collision avoidance capability.

03地理

北極の地球観測。

NASA GIBS による、北極圏の土地被覆と植生。各レイヤーにそれぞれの日付があります。

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 2

このページの地球観測

このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra EVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星植生指数で、生息環境の状態を示す指標です。種や生物多様性の尺度ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra NDVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星による緑度指数で、作物と牧草地の状態の指標です。収量の推定値でも食料安全保障の警報でもありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

地球観測、北極圏を枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 過去1年の日別気温と日照(NASA POWER):これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター(LaRC)の POWER プロジェクトから取得しました。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー(レイヤー一覧に 11 の情報源:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。

レイヤーと日付

  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 強化植生指数、移動 8 日:MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13日
  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 植生の緑度(NDVI)、移動 8 日:MODIS Terra NDVI、NASA LANCE · 2026年10月13日
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的

04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by space システム and satellite services on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Mission databases継続性公表統計
Space surveillance cataloguesOrbital environment観測
Operator documentationDesign and operations申告済み
05監視

Earth observation run.

この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

Earth observation run

Space and Earth observation · Space systems engineering · Run R-5277

Scene processingGCRI・宇宙と地球観測

Acquisition

revisit and swath

SAT-1SAT-2SAT-3SAT-4対象地域上の観測幅N

精度評価

stratified sample

水9886121
Cropland7873176
Built-up859379
Forest9484145

Processing chain

  1. 取得するL1
  2. Calibrateradiometric
  3. 訂正atmospheric
  4. Maskcloud · shadow
  5. Classify宇宙システム
  6. 検証するground truth
Earth observation run: the screen’s structure, terms and states for Space and Earth observation.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06検証

結果の確認方法。

システム are tested on the ground before launch and monitored in orbit. Conjunction assessments and service performance are checked against independent tracking.

確認実施方法
Status verificationMission status is verified against agency records
Guideline mappingCompliance assessments cite the specific guideline
Scenario coverageResilience assessments cover space weather, failure and interference

Debris growth, solar storms and interference are hard to forecast precisely. Ground segments and launch capacity are concentrated.

07ツインとカスケードのシミュレーター

Model space systems engineering as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 気候リスクの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

  • 海面上昇
  • Coastal flood (下流で誘発)
  • 高潮 (下流で誘発)
  • High-tide flooding (set off downstream)
  • Coastal erosion (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • Estuary flood (set off downstream)
  • Coastal habitat squeeze (set off downstream)
  • Wetland loss (set off downstream)
  • Mangrove loss (set off downstream)
  • Groundwater flood (set off downstream)
  • Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
  • 大規模な避難(下流で誘発)

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-1 社会を動かし続ける UNI と成果物カタログ(文法 v0.2:分野、部門、地域、環境の区分)
  • NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)
  • NS-3b データセットとプロダクトのメタデータ・プロファイル(STAC、DCAT、PROV-O)
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NS-14 適合性と外部標準との対照
  • NRS-H65 ハザード・ファミリー:プラネタリー・バウンダリーの逸脱(NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 ハザード・ファミリー:複合・マルチハザード事象(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 ハザード分類:地質学的時間と宇宙の大災害(NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 ハザード・ファミリー:メンタルヘルスの危機(NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 ハザード・ファミリー:気候に影響される疾患(NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 ハザード分類:大規模な循環の異常(NHS-1 atmo.climate-mode)

観測

  • ERA5 再解析(Copernicus Climate Data Store)(参考として掲載)
  • CMIP6 気候予測(Copernicus Climate Data Store)(参考として掲載)
  • NGFS Scenario Explorer(参考として掲載)
  • INFORM Risk Index(参考として掲載)
  • 人口 100,000 人当たりの災害による死者、行方不明者、直接被災者の数
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • 世界の GDP に対する災害による直接経済損失

例示の地理

  • 太平洋島嶼国:150 の六角形セル
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
  • 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
09手法とエビデンス

How space systems engineering is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

地球観測の連鎖

How a satellite or sensor record becomes evidence on space systems engineering, and where each step adds uncertainty.

  1. 01・取得軌道、センサー、再訪頻度不確実性:雲と軌道による欠測
  2. 02・較正放射量的および幾何学的不確実性:センサードリフト
  3. 03・訂正大気と地形不確実性:エアロゾルと斜面の前提
  4. 04・検索または分類変数またはクラス不確実性:モデルと学習の誤差
  5. 05・検証実測値との照合不確実性:標本設計と標本サイズ
  6. 06・公開誤差範囲と系譜つき不確実性:明示し、隠さない
CEOS の解析即応データの意味での処理連鎖で、各ステップは図を描く前にその不確実性を記録します。一般的な構造であり、結果ではありません。
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

Space and Earth Observation stewards space システム and satellite services for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11プロセス

プロセスの進め方。

Process explorer · Process

Space systems engineering: Earth observation processing chain

9 steps4 段階1 gate

プロセス

Space systems engineering: Earth observation processing chain

Processing levels are mission specific; Sentinel-2 runs from Level-0 raw data to Level-2A, and CEOS Analysis Ready Data sets the minimum for analysis.

  1. 01 Ground segment

    1. 01取得する出典Sensors acquire optical or radar data. For Sentinel-2 the Level-0 product is raw image data in Instrument Source Packet format.
    2. 03Level-1 radiometric and geometric processingステップLevel-1B gives calibrated top-of-atmosphere radiance. Level-1C adds geometric corrections, including orthorectification, for reflectance.
  2. 02 Pre-processing

    1. 04Level-2 atmospheric correctionステップLevel-2A applies an atmospheric correction to the Level-1C orthoimage. Its main output is a surface reflectance product.
    2. 05Scene classification and masksステップLevel-2A includes scene classification, and Level-1C also makes cloud, cirrus and snow or ice masks. Quality flags travel with the product.
    3. 06分析可能なデータデータセットCEOS Analysis Ready Data meet minimum processing requirements and are organised for immediate analysis and interoperability.
  3. 03 Analytics

    1. 02Reference dataデータセットField samples or other independent reference data are used to check the product.
    2. 07Change analysisモデル化するClassification and time-series methods detect change in the analysis-ready data. The method is chosen by the analyst.
    3. 08検証するゲートThe product is compared with reference data and accuracy is reported, for example with a confusion matrix.
  4. 04 Delivery

    1. 09Product to the userDecision · Space situational awarenessThe producer releases the product with its limits stated.

Neutral outline of a published external standard or method, from its issuing body. Not a record of operation. Nexus does not perform, certify or approve any step shown. A gate or decision belongs to the party the source names. Level-1B and Level-1C add corrections; Level-2A adds atmospheric correction and scene classification.

12質問

質問と回答。

What are the limits of space systems and satellite services in this field?
Debris growth, solar storms and interference are hard to forecast precisely. Ground segments and launch capacity are concentrated.
結果はどのように確認されますか?
Systems are tested on the ground before launch and monitored in orbit. Conjunction assessments and service performance are checked against independent tracking.
このページの値は実際のものですか?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか?
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI宇宙と地球観測オブザーバトリー・シグナル指数関数的テクノロジー
宇宙と地球観測

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。