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GCRI · Espaço e observação da Terra

Evidências espaço-temporais

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.

01Registrar

Spatial temporal evidence on the record.

02A pergunta

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.

Mecanismo

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.

Mecanismo

Geolocation must match

Images must align precisely with each other and with maps. Misregistration of even a pixel creates false change along edges.

Mecanismo

Records span many sensors

Long time series combine sensors with different characteristics. Harmonisation is needed so that change reflects the ground, not the instrument.

Mecanismo

Validation needs ground truth

Classified maps and estimates must be checked against independent reference data, and accuracy reported with confidence intervals.

03Geografia

Observação da Terra no Ártico.

Land cover, night lights and population density over the Arctic, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

O mapa interativo requer JavaScript. A lista de camadas e as fontes estão abaixo.

Camadas 3

Observação da Terra, para esta página

Sobre esta camada
Evidências
Observado
Fonte
VIIRS NOAA-20, refletância corrigida (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; imagem de satélite
Mais recentes na compilação
2026-10-14
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Imagem de satélite. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Modelado (último ano publicado pelo GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, cobertura do solo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornecedor
NASA LP DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
anual; classificação por satélite; último ano publicado pelo GIBS
Mais recentes na compilação
2024-01-01
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Classes de cobertura do solo por satélite para o ano indicado, incluindo terras cultivadas; uma classificação com erros conhecidos, não um cadastro de propriedades agrícolas.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado
Fonte
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Fornecedor
NASA LAADS DAAC
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; radiância de satélite, corrigida para luar e atmosfera
Mais recentes na compilação
2026-10-12
Resolução
grade de cerca de 500 m
Incerteza
Radiância noturna por satélite na data indicada; as luzes são um indicador indireto do uso de eletricidade e de interrupções, não uma medição de fornecimento ou acesso.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens deixam lacunas)
Fonte
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; índice de satélite; as nuvens deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-13
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Índice de vegetação por satélite nos 8 dias até a data indicada, um indicador da condição dos habitats; não é uma medida de espécies nem de biodiversidade.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Estimado
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia))
Fornecedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia)
Licença
CC BY 4.0
Ano de referência
null; estimativa baseada em censo, estática (2020)
Resolução
grade de cerca de 1 km
Incerteza
Estimativa baseada em censos de pessoas por quilômetro quadrado em 2020, exibida como contexto de exposição; não é uma contagem de pessoas afetadas por qualquer ameaça.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
Evidências
Observado (as nuvens deixam lacunas)
Fonte
MODIS Terra NDVI (NASA LANCE)
Fornecedor
NASA LANCE
Licença
Dados abertos da NASA
Ano de referência
diário; índice de satélite; as nuvens deixam lacunas
Mais recentes na compilação
2026-10-13
Resolução
grade de cerca de 250 m
Incerteza
Índice de verdor por satélite nos 8 dias até a data indicada; um indicador da condição de lavouras e pastagens, não uma estimativa de produtividade nem um alerta de segurança alimentar.
Acessado por meio de
gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo

Mais recente disponível

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © colaboradores do OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Carregando as imagens mais recentes da NASA.

Arraste para mover. Use Ctrl ou ⌘ e role, o gesto de pinça ou os botões para ampliar. Passe o cursor para ver os valores sob o ponteiro. Redefinir volta à região.

Observação da Terra, enquadrada no Ártico.Produtos de satélite e de modelos como a NASA os publica, cada um com sua própria data. São indicadores, não avaliações de nenhum lugar.

Dados: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores do OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFontes e licenças

  • 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). Dados abertos da NASA
  • 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). Dados abertos da NASA
  • Produtos VIIRS em tempo quase real (cheias, temperatura da superfície terrestre, cobertura de neve, refletância corrigida), NASA LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Produtos terrestres MODIS (índices de vegetação, produção primária bruta, ocupação do solo), NASA LP DAAC e LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Luzes noturnas VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuídas pelo NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • 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). Com licença CC BY 4.0. Cores redesenhadas a partir da paleta publicada; valores com média em células hexagonais quando mostrados (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • O ASTER GDEM é um produto do METI e da NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Citar como: 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. Dados abertos da NASA
  • Feito com Natural Earth. Dados cartográficos vetoriais e matriciais gratuitos em naturalearthdata.com. Domínio público
  • © Colaboradores do OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (costas, limites, estradas e nomes de locais). Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores com média em células hexagonais onde apresentados (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
  • Contexto no globo e no mapa plano: litorais, fronteiras, estradas e nomes de lugares das camadas de referência da NASA GIBS (dados do OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores do OpenStreetMap). Imagens Blue Marble como base opcional. Terreno 3D e leitura de elevação a partir do índice de cores de elevação do ASTER GDEM (classes de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar a leitura). As fronteiras são desenhadas como publicadas e não implicam posição sobre nenhum território.
  • Eventos ao vivo: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Os eventos são indicativos e mantêm os links para suas fontes originais.
  • Ao vivo: NASA EONET. Os eventos são indicativos, não alertas de autoridades.
  • 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).
  • Último ano, temperatura e insolação diárias (NASA POWER): estes dados foram obtidos do projeto POWER do NASA Langley Research Center (LaRC), financiado pelo programa NASA Earth Science/Applied Science..
  • Dados meteorológicos por Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), licenciados sob CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • As camadas opcionais (11 fontes na lista de camadas: ao vivo, previsão, observadas e contexto) mostram o crédito do fornecedor no mapa e aqui quando ativadas; as previsões são saídas de modelos e os índices derivados são estimativas.

Camadas e datas

  • Cor verdadeira: reflectância corrigida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 out. 2026
  • Tipo de cobertura do solo (IGBP), anual: MODIS Terra e Aqua cobertura do solo (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Luzes noturnas, diárias: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 out. 2026
  • Índice de vegetação melhorado, móvel de 8 dias: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 out. 2026
  • Densidade populacional, 2020: População: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Verdor da vegetação (NDVI), 8 dias móveis: MODIS Terra NDVI, NASA LANCE · 13 out. 2026

04Em todos os domínios

Space-based evidence must be accurate to be useful to any domain.

Os métodos são concebidos para a série Methods and Technical. 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.
05Monitoramento

Programação e produtos de OT.

A tela que uma equipe usaria para acompanhar esta matéria: suas medidas, estados e decisões. Os nomes são exemplos e os valores são ilustrativos.

Programação e produtos de observação da Terra

Spatial temporal evidence · Flood basin AOI · Activation ACT-531

Mapeamento rápidoGCRI · Espaço e observação da Terra

Passagens sobre a área

next 6 passes

SAT-1SAT-2SAT-3SAT-4Faixa sobre a área de interesseN

Aquisições

P-1Radarn/aProcessado
P-2Ótico79Nublado
P-3Radarn/aDownlink
P-4Ótico22Agendado

Cadeia de produtos

  1. TarefaAOI
  2. Adquirirradar
  3. Downlinkestação 2
  4. ProcessoARD
  5. Mapear inundaçãomudança
  6. Validaramostras
  7. Entregarautonomia do usuário
EO tasking and products: the screen’s structure, terms and states for Spatial temporal evidence.Nomes de exemplo e valores ilustrativos; um projeto, não um registro nem um sistema ativo.
06Indicadores

O que é medido e com que qualidade.

Cada indicador leva sua unidade, sua periodicidade, o tipo de fonte por trás dele e a etiqueta de evidência que um valor levaria. Nenhum valor é mostrado: um programa os fornece sob sua própria autoridade.

IndicadorUnidadeCadênciaTipo de fonteRótulo
Overall map accuracypercent with confidence intervalper productAccuracy assessment against reference dataESTIMADO
Class-specific user’s and producer’s accuracypercentper classAvaliação de acuráciaESTIMADO
Geolocation errormetresper productGeometric validationOBSERVADO
Products meeting analysis-ready data specificationcontagempor avaliaçãoCEOS ARD assessmentsEstatísticas publicadas
Reference samples per classcontagempor avaliaçãoValidation designDECLARADO
Time series gapspercent of expected observations missingper locationArchive analysisOBSERVADO
07Simulador de gêmeo e cascata

Model spatial temporal evidence as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Normas sobre risco climático: the hazards it names, the sistemas 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 Construtor de sistemas.

Ameaças

  • subida do nível do mar
  • Coastal flood (desencadeado a jusante)
  • Maré de tempestade (desencadeado a jusante)
  • 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)
  • Deslocamento em massa (desencadeado a jusante)

Controles

  • NS-0 Constituição e princípios
  • NS-1 A UNI e o catálogo de artefatos (gramática v0.2: segmentos de domínio, setor, região e ambiente)
  • NS-3 UNIs de registros de risco (gramática, correspondência legada, autoridade de atribuição)
  • NS-3b Perfil de metadados de conjuntos de dados e produtos (STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 UNIs contextuais (implantações, instâncias, instâncias de programa)
  • NS-11 Verificação e monitoramento (evidências, atestações, observação da conformidade de confiança zero)
  • NS-14 Conformidade e correspondência com normas externas
  • NRS-H65 Família de ameaças: transgressão dos limites planetários (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 Família de ameaças: eventos compostos e multiameaças (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 Família de ameaças: catástrofes cósmicas e do tempo profundo (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 Família de ameaças: crises de saúde mental (NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 Família de perigos: doenças sensíveis ao clima (NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 Família de ameaças: anomalias da circulação de grande escala (NHS-1 atmo.climate-mode)

Observação

  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • CMIP6 climate projections (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • NGFS Scenario Explorer (listed for reference)
  • INFORM Risk Index (listado para referência)
  • Número de mortes, pessoas desaparecidas e pessoas diretamente afetadas atribuídas a desastres por 100.000 habitantes
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • Perdas econômicas diretas atribuídas a desastres em relação ao PIB mundial

Geografia de exemplo

  • Pacific Island states: 150 hexagonal cells
  • Luzes noturnas desta noite, apagões (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Água superficial através das nuvens, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Taxa de chuva, última meia hora (IMERG), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08Fontes

De onde vêm as evidências.

Conjuntos de dados públicos nomeados e registros institucionais, cada um com sua classe de licença. As fontes obtidas por acordo só são usadas nos seus termos e nunca são republicadas.

FonteO que ofereceClasse de licença
CEOS Analysis Ready Data specifications and assessmentsProcessing requirements and product statusPublic, CEOS terms
Harmonized Landsat and Sentinel-2 (NASA)Consistent surface reflectance from both missionsOpen, NASA data policy
Good practice guidance on accuracy assessment, such as Olofsson and othersMethods for estimating area and accuracyLicence per publication
Digital Earth Africa and Digital Earth AustraliaAnalysis-ready data cubes and validated productsAberto, CC BY 4.0
CEOS Working Group on Calibration and Validation resourcesCalibration and validation protocols and test sitesPublic, CEOS terms
09Métodos e evidência

How spatial temporal evidence is modelled, measured and tested.

O modelo, os seus pressupostos, os seus dados e a sua incerteza, na forma que um cientista ou engenheiro verificaria. As estruturas seguem métodos publicados. Os valores representados são ilustrativos, não conclusões.

Cadeia de observação da Terra

How a satellite or sensor record becomes evidence on spatial temporal evidence, and where each step adds uncertainty.

  1. 01 · Adquirirórbita, sensor e revisitaIncerteza: lacunas por nuvens e órbita
  2. 02 · Calibrarradiométrico e geométricoIncerteza: deriva do sensor
  3. 03 · Corrigiratmosfera e terrenoIncerteza: pressupostos de aerossol e declividade
  4. 04 · Recuperar ou classificara variável ou a classeIncerteza: erro do modelo e de treinamento
  5. 05 · Validarem relação à realidade de campoIncerteza: desenho e tamanho da amostra
  6. 06 · Publicarcom barras de erro e linhagemIncerteza: declarada, nunca ocultada
Cadeia de processamento no sentido dos dados prontos para análise (Analysis Ready Data) do CEOS; cada etapa registra sua incerteza antes que um valor seja desenhado. Uma estrutura genérica, não resultados.
Princípios orientadores FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientação sobre o tratamento consistente das incertezas · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
10Decisões

Quem decide, e a que servem as evidências.

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

Quem decideA perguntaEvidências a que esta página serve
Mapping and statistics agenciesWhether EO-derived statistics meet quality needsAccuracy assessments; quality statements
Data providersHow to process and document productsARD pipelines; harmonisation methods
Users of EO mapsHow much confidence to place in a productQuality statements with intervals

Produtos que este tema gera

  • Accuracy assessment designs with stratified sampling
  • Analysis-ready data pipelines
  • Harmonisation methods for multi-sensor records
  • Product quality statements
11Questões centrais

O que os especialistas perguntam.

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?
12Mecanismos e fatores

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.

13Métodos e dados

Como as evidências são construídas e onde param.

  1. 01

    Avaliação de acurácia

    Comparing products with independent reference data using sampling designs from estatística espacial. Reference data has its own errors.

  2. 02

    Uncertainty propagation

    Carrying error from inputs to outputs. Correlated errors are often ignored, understating uncertainty.

  3. 03

    Ground observation

    Field surveys, in-situ sensors and citizen observations. They are sparse and unevenly distributed.

  4. 04

    Scale analysis

    Testing how results change with resolution using sistemas de informação geográfica. Aggregation can hide local extremes.

15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Os organismos e documentos à luz dos quais esta página é lida. O estado e as edições mudam; cada ligação leva ao organismo emissor.

16Perguntas

Perguntas e respostas.

What is analysis-ready data?
Satellite data processed to a minimum standard, such as surface reflectance with cloud masks and precise geolocation, so users can analyse it without further preprocessing.
How accurate are satellite maps?
It depends on the product and class. Good practice reports accuracy with confidence intervals from independent reference samples, per class as well as overall.
Why combine Landsat and Sentinel-2?
Together they observe more often than either alone. Harmonisation adjusts their differences so the combined record is consistent.
Why not simply count pixels to measure area?
Because classification errors do not cancel out. Rigorous area estimation combines the map with a sample of reference observations to correct bias and give a confidence interval.
What is ground truth?
Observations made on the ground, or from higher-quality sources, used to validate satellite products. It is a reference, not perfect truth, and its own errors should be stated.
Should every map show uncertainty?
Every product should state its accuracy and how it was assessed. How that is displayed depends on the audience, but it should never be omitted.
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Relatórios 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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