GCRI · 宇宙と地球観測
時空間のエビデンス
Satellite images become evidence only after calibration, atmospheric correction, georeferencing, cloud masking and validation. Long records need consistency across sensors and decades. This page sets out how raw observations become analysis-ready data and validated products, how accuracy is assessed and reported, and what evidence serves the users who rely on maps and time series built from space.
Spatial temporal evidence on the record.
Spatial temporal evidence: how the risk develops.
Ground truth, resolution and uncertainty. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Corrections turn signals into measurements
Radiometric and atmospheric correction convert recorded signals into surface reflectance or backscatter. Errors in correction propagate into every derived product.
Geolocation must match
Images must align precisely with each other and with maps. Misregistration of even a pixel creates false change along edges.
Records span many sensors
Long time series combine sensors with different characteristics. Harmonisation is needed so that change reflects the ground, not the instrument.
Validation needs ground truth
Classified maps and estimates must be checked against independent reference data, and accuracy reported with confidence intervals.
北極の地球観測。
Land cover, night lights and population density over the Arctic, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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 3
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
- 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）
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）
キーボード（地図にフォーカスがある場合）
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
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
- 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
- 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
- 植生の緑度（NDVI）、移動 8 日：MODIS Terra NDVI、NASA LANCE · 2026年10月13日
Space-based evidence must be accurate to be useful to any domain.
手法は 手法と技術シリーズ. Olofsson and colleagues (2014) set good practice for area and accuracy; products would carry STAC and NS-3b metadata under the proposed Nexus Standards.
- Reference samples for accuracy assessment.
- Method comparisons on the same area.
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
Spatial temporal evidence · Flood basin AOI · Activation ACT-531
当該地域の上空通過
next 6 passes
取得
| P-1 | レーダー | n/a | 処理済み |
| P-2 | 光学 | 79 | 曇り |
| P-3 | レーダー | n/a | ダウンリンク中 |
| P-4 | 光学 | 22 | 予定済み |
製品チェーン
- タスクAOI
- 取得するレーダー
- ダウンリンク局 2
- プロセスARD
- 洪水をマッピング変更
- 検証する標本
- 届けるユーザーの主体性
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 |
|---|---|---|---|---|
| Overall map accuracy | percent with confidence interval | per product | Accuracy assessment against reference data | 推定 |
| Class-specific user’s and producer’s accuracy | percent | per class | 精度評価 | 推定 |
| Geolocation error | metres | per product | Geometric validation | 観測 |
| Products meeting analysis-ready data specification | 件数 | 評価ごと | CEOS ARD assessments | 公表統計 |
| Reference samples per class | 件数 | 評価ごと | Validation design | 申告済み |
| Time series gaps | percent of expected observations missing | per location | Archive analysis | 観測 |
Model spatial temporal evidence 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）
システムと連成
- 気候リスクの標準
- 水文気象ハザードの標準 共通の要因
- 金融・経済リスクの標準 カスケード
- 複合・連鎖ハザードの標準 メカニズム
- 気候適応と移行リスク フィードバック
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
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 |
|---|---|---|
| CEOS Analysis Ready Data specifications and assessments | Processing requirements and product status | Public, CEOS terms |
| Harmonized Landsat and Sentinel-2 (NASA) | Consistent surface reflectance from both missions | Open, NASA data policy |
| Good practice guidance on accuracy assessment, such as Olofsson and others | Methods for estimating area and accuracy | Licence per publication |
| Digital Earth Africa and Digital Earth Australia | Analysis-ready data cubes and validated products | オープン、CC BY 4.0 |
| CEOS Working Group on Calibration and Validation resources | Calibration and validation protocols and test sites | Public, CEOS terms |
How spatial temporal evidence 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 spatial temporal evidence, and where each step adds uncertainty.
- 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
- 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
- 03・訂正大気と地形不確実性：エアロゾルと斜面の前提
- 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
- 05・検証実測値との照合不確実性：標本設計と標本サイズ
- 06・公開誤差範囲と系譜つき不確実性：明示し、隠さない
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 |
|---|---|---|
| Mapping and statistics agencies | Whether EO-derived statistics meet quality needs | Accuracy assessments; quality statements |
| Data providers | How to process and document products | ARD pipelines; harmonisation methods |
| Users of EO maps | How much confidence to place in a product | Quality statements with intervals |
このトピックが生み出す成果物
- Accuracy assessment designs with stratified sampling
- Analysis-ready data pipelines
- Harmonisation methods for multi-sensor records
- Product quality statements
専門家が問うこと。
Evidence specialists ask what a product can support and with what confidence.
- How was the product validated, against what reference data, and in which regions and seasons?
- What is the smallest feature or shortest event the product can reliably detect?
- How is uncertainty expressed for each pixel, region or estimate, and does it reach users?
- How do classification errors affect area estimates and trends derived from maps?
- When are satellite estimates fit for a decision, and when is additional ground evidence needed?
Where error comes from.
Error enters at every stage: sensor noise and calibration, atmospheric correction, geolocation, the algorithm that converts measurements into a variable, and the classification rules that turn continuous signals into categories. A pixel often mixes several land covers. Temporal sampling can miss short events, such as a flood peak that passes between overpasses. Validation data may come from places and seasons that differ from where the product is used.
A well-established finding in remote sensing is that simply counting classified pixels can give biased area estimates. Statistically rigorous approaches combine a map with a probability sample of reference observations to estimate area and its confidence interval. The same principle applies widely: evidence from space is strongest when paired with designed ground sampling.
エビデンスがどのように築かれ、どこで止まるか。
- 01
精度評価
Comparing products with independent reference data using sampling designs from 空間統計. Reference data has its own errors.
- 02
Uncertainty propagation
Carrying error from inputs to outputs. Correlated errors are often ignored, understating uncertainty.
- 03
Ground observation
Field surveys, in-situ sensors and citizen observations. They are sparse and unevenly distributed.
- 04
Scale analysis
Testing how results change with resolution using 地理情報システム. Aggregation can hide local extremes.
どのように研究され、手法が言えないことは何か。
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。
質問と回答。
What is analysis-ready data?
How accurate are satellite maps?
Why combine Landsat and Sentinel-2?
Why not simply count pixels to measure area?
What is ground truth?
Should every map show uncertainty?
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.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書GCRI貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
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。
法的文書。
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