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GCRI · 宇宙と地球観測

地球観測センサー

Earth observation sensors measure reflected sunlight, emitted heat, radar echoes and laser returns from orbit. Each sensor type sees some things well and others not at all: optical sensors are blocked by cloud, radar sees through it, thermal sensors measure heat. This page sets out how the main sensor types work, how their resolution and revisit shape what they can detect, and what evidence serves the users choosing data for a task.

02質問

Earth observation sensors: how the risk develops.

Optical, radar, thermal and hyperspectral methods. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

メカニズム

Optical sensors need light and clear skies

Multispectral and hyperspectral sensors measure reflected sunlight in many bands, revealing vegetation, water and materials. Cloud and darkness block them.

メカニズム

Radar sees through cloud

Synthetic aperture radar sends its own microwave pulses and records echoes, day or night and through cloud, sensing surface roughness, moisture and movement.

メカニズム

Resolution trades against coverage

Spatial, spectral and temporal resolution compete. Very high resolution images cover small areas; wide-swath sensors revisit often but see less detail.

メカニズム

Orbits set revisit

Sun-synchronous orbits give consistent lighting; constellations of many small satellites shorten revisit times but vary in calibration.

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
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 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(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・U.S. Geological Survey・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。
  • ライブ:米国地質調査所。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
  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 強化植生指数、移動 8 日:MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13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分野を横断して

Each sensor answers questions in specific domains.

05監視

地球観測のタスキングとプロダクト。

このテーマ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。

地球観測の撮像依頼とプロダクト

Earth observation sensors · Flood basin AOI · Activation ACT-815

緊急マッピングGCRI・宇宙と地球観測

当該地域の上空通過

next 7 passes

SAT-1SAT-2SAT-3SAT-4対象地域上の観測幅N

取得

P-1レーダーn/a処理済み
P-2光学84曇り
P-3レーダーn/aダウンリンク中
P-4光学30予定済み

製品チェーン

  1. タスクAOI
  2. 取得するレーダー
  3. ダウンリンク局 2
  4. プロセスARD
  5. 洪水をマッピング変更
  6. 検証する標本
  7. 届けるユーザーの主体性
EO tasking and products: the screen’s structure, terms and states for Earth observation sensors.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指標

何を、どの程度うまく測定しているか。

各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。

指標単位周期出典の種類ラベル
Spatial resolutionmetres per pixelper sensorMission specifications申告済み
Revisit interval日per mission or constellationMission specifications申告済み
Cloud-free observation frequencyobservations per monthper locationArchive analysis観測
Radiometric calibration uncertaintypercentper sensorCalibration reports報告値
Spectral bands件数per sensorMission specifications申告済み
Data latencyhours from acquisition to availabilityper productData provider records観測
07ツインとカスケードのシミュレーター

Model earth observation sensors 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
08出典

エビデンスの出所。

名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。

出典提供するものライセンス区分
Copernicus Sentinel missions (ESA and European Commission)Radar, optical, ocean and atmospheric dataFree and open, Copernicus terms
Landsat archive (USGS and NASA)Optical and thermal imagery since the 1970sPublic domain, US government data
CEOS Missions, Instruments and Measurements databaseCharacteristics of Earth observation missionsPublic, CEOS terms
WMO OSCAR databaseObserving system capabilities and requirementsPublic, WMO terms
NASA EarthdataMODIS, VIIRS, GEDI and other mission dataOpen, NASA data policy
09手法とエビデンス

How earth observation sensors 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 earth observation sensors, 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決定

誰が決め、エビデンスが何に役立つか。

Space and Earth Observation prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

誰が決定するか質問このページが提供するエビデンス
Agencies and analysts using EOWhich sensors and products suit a taskSensor selection guides; coverage analyses
Space agenciesWhich missions and instruments to fund nextGap and continuity evidence
Procurement bodiesWhen commercial data add value over free dataResolution and revisit comparisons

このトピックが生み出す成果物

  • Sensor selection guides by application
  • Cloud-free coverage analyses by region
  • Calibration and accuracy summaries
  • Evidence notes on mission continuity
11中核となる問い

専門家が問うこと。

Remote-sensing scientists approach any application with a set of sensor questions.

  • Which physical property does the question require: reflectance, roughness, moisture, temperature or composition?
  • What spatial, temporal and spectral resolution does the application need, and what trade-offs follow?
  • How are sensors calibrated and cross-calibrated so that records from different missions can be combined?
  • How do clouds, atmosphere, terrain and illumination affect the measurement?
  • When does combining sensors add information, and when does it add error?
12メカニズムと要因

What each sensor sees.

Optical sensors record reflected sunlight in visible and infrared bands, revealing vegetation, water, soils and built surfaces. They need daylight and clear skies. Thermal sensors record emitted heat, useful for surface temperature, fires and urban heat. Synthetic aperture radar sends its own microwave pulses and measures the return, so it works day and night and through cloud; it is sensitive to surface roughness, structure and moisture, and interferometric techniques can measure ground movement of very small magnitude.

Hyperspectral sensors record many narrow bands, allowing identification of minerals, plant stress and water quality, at the cost of large data volumes and often coarser coverage. Every sensor involves trade-offs between spatial detail, revisit frequency, spectral range and swath width. No single sensor answers every question.

13手法とデータ

エビデンスがどのように築かれ、どこで止まるか。

  1. 01

    Radiometric calibration

    Converting raw signals to physical units using onboard references and ground sites, grounded in 物理学. Calibration drifts over a mission’s life.

  2. 02

    Atmospheric correction

    Removing atmospheric effects to estimate surface properties. Errors are largest over water, in haze and in mountainous terrain.

  3. 03

    Radar processing

    Speckle filtering, terrain correction and interferometry, within 地球観測. Interpretation of radar signals needs specialist expertise.

  4. 04

    Sensor fusion

    Combining data from multiple sensors. Mismatched timing and resolution can introduce artefacts.

15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

16接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

17質問

質問と回答。

What is the difference between optical and radar satellites?
Optical sensors measure reflected sunlight and need clear skies and daylight; radar sends its own signal and works through cloud and at night.
What does spatial resolution mean?
The size of the smallest area represented by one pixel, which limits the smallest feature a sensor can detect.
Is satellite data free?
Much public data, such as Copernicus and Landsat, is free and open. Commercial very high resolution data usually require purchase and have licence limits.
Why use radar if optical images are easier to interpret?
Because radar sees through cloud and at night, which matters for floods, storms and tropical regions. It also measures properties, such as surface deformation, that optical sensors cannot.
Is higher resolution always better?
No. Finer detail usually means narrower coverage and less frequent revisits. For many questions, frequent moderate-resolution data is more useful than occasional very fine data.
Can records from old and new satellites be compared?
Yes, with cross-calibration. Without it, apparent trends may reflect sensor differences rather than real change.
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.

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宇宙と地球観測

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