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EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index(8 日間隔、1 km)
この植生指標(EVI)プロダクトの基盤となるデータセットは MODIS BRDF 補正画像(MCD43B4)です。このデータセットは、Weiss ら(2014 年)で説明されているアプローチを使用してギャップが埋められ、雲量などの要因による欠損データが排除されています。ギャップを埋めた後、データは … にクリップされました。 evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index(年間 1 km)
この植生指標(EVI)プロダクトの基盤となるデータセットは MODIS BRDF 補正画像(MCD43B4)です。このデータセットは、Weiss ら(2014 年)で説明されているアプローチを使用してギャップが埋められ、雲量などの要因による欠損データが排除されています。ギャップを埋めた後、データは … にクリップされました。 evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index(月単位、1 km)
この植生指標(EVI)プロダクトの基盤となるデータセットは MODIS BRDF 補正画像(MCD43B4)です。このデータセットは、Weiss ら(2014 年)で説明されているアプローチを使用してギャップが埋められ、雲量などの要因による欠損データが排除されています。ギャップを埋めた後、データは … にクリップされました。 evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
MCD12Q2.006 土地被覆の動態 年次グローバル 500 m
Terra と Aqua の中分解能撮像分光放射計(MODIS)の陸地被覆動態(MCD12Q2)バージョン 6.1 のデータ プロダクトは、地球上の陸地表面のフェノロジー指標を 1 年間隔で提供します。MCD12Q2 バージョン 6.1 データ プロダクトは、2 バンドの拡張植生指数(EVI2)の時系列から導出されます。 evi global landuse-landcover modis onset-greenness phenology -
MOD13A1.061 Terra グローバル植生指標(16 日間、500 m)
MOD13A1 V6.1 プロダクトは、ピクセル単位で植生指数(VI)値を提供します。植生レイヤは主に 2 つあります。1 つ目は、正規化植生指数(NDVI)です。これは、既存の米国海洋大気庁(NOAA)の継続性指数と呼ばれます。 16-day evi global modis nasa ndvi -
MOD13A2.061 Terra グローバル植生指標(16 日間、1 km)
MOD13A2 V6.1 プロダクトは、正規化植生指数(NDVI)と拡張植生指数(EVI)の 2 つの植生指数(VI)を提供します。NDVI は、既存の米国海洋大気庁 - 高度超高分解能放射計(NOAA-AVHRR)から導出された NDVI の継続性指標と呼ばれます。… 16-day evi global modis nasa ndvi -
MOD13A3.061 植生指標月次 L3 グローバル 1 km SIN グリッド
MOD13A3 V6.1 プロダクト データは、空間解像度 1 キロメートル(km)で毎月提供されます。この月次プロダクトを生成する際、アルゴリズムは、その月に重複するすべての MOD13A2 プロダクトを取り込み、時間加重平均を使用します。植生指標は、植生のグローバル モニタリングに使用されます。 evi global modis monthly nasa ndvi -
MOD13Q1.061 Terra グローバル植生指標(16 日間、250 m)
MOD13Q1 V6.1 プロダクトは、ピクセル単位で植生指数(VI)の値を提供します。植生レイヤは主に 2 つあります。1 つ目は、正規化植生指数(NDVI)です。これは、既存の米国海洋大気庁(NOAA)の継続性指数と呼ばれます。 16-day evi global modis nasa ndvi -
MYD13A1.061 Aqua グローバル植生指標(16 日間、500 m)
MYD13A1 V6.1 プロダクトは、ピクセル単位で植生指数(VI)の値を提供します。植生レイヤは主に 2 つあります。1 つ目は、正規化植生指数(NDVI)です。これは、既存の米国海洋大気庁(NOAA)の継続性指数と呼ばれます。 16-day aqua evi global modis nasa -
MYD13A2.061 Aqua グローバル植生指標(16 日間、1 km)
MYD13A2 V6.1 プロダクトは、正規化植生指数(NDVI)と拡張植生指数(EVI)の 2 つの植生指数(VI)を提供します。NDVI は、既存の米国海洋大気庁 - 高度超高分解能放射計(NOAA-AVHRR)から導出された NDVI の継続性指標と呼ばれます。… 16-day aqua evi global modis nasa -
MYD13A3.061 Aqua 植生指標月次 L3 グローバル 1 km SIN グリッド
Aqua 中分解能撮像分光放射計(MODIS)植生指数(MYD13A3)バージョン 6.1 のデータは、正弦波投影のグリッド化されたレベル 3 プロダクトとして、空間分解能 1 キロメートル(km)で毎月提供されます。この月次プロダクトを生成する際、アルゴリズムは、… aqua evi global modis monthly nasa -
MYD13Q1.061 Aqua グローバル植生指標(16 日間、250 m)
MYD13Q1 V6.1 プロダクトは、ピクセル単位で植生指数(VI)の値を提供します。植生レイヤは主に 2 つあります。1 つ目は、正規化植生指数(NDVI)です。これは、既存の米国海洋大気庁(NOAA)の継続性指数と呼ばれます。 16-day aqua evi global modis nasa -
Oxford MAP EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index
この植生指標(EVI)プロダクトの基盤となるデータセットは MODIS BRDF 補正画像(MCD43B4)です。このデータセットは、Weiss ら(2014 年)で説明されているアプローチを使用してギャップが埋められ、雲量などの要因による欠損データが排除されています。ギャップのない出力は、時間的に集計され、… evi map oxford vegetation vegetation-indices -
VNP13A1.002: VIIRS 植生指数 16 日間 500 m
Suomi National Polar-Orbiting Partnership(S-NPP)NASA Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS)Vegetation Indices(VNP13A1)データ プロダクトは、500 メートルの解像度で 16 日間の取得期間に利用可能な最適なピクセルを選択するプロセスによって植生指数を提供します。VNP13 データ プロダクトは、… 16 日間 evi nasa ndvi noaa npp
Datasets tagged evi in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis collection of datasets provides various Vegetation Indices (VI) like NDVI and EVI, derived from MODIS and VIIRS sensors on Terra, Aqua, and Suomi NPP satellites.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData is available at different temporal resolutions, including daily, 16-day, and monthly composites, and spatial resolutions ranging from 250m to 5km.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets offer global coverage and are valuable for monitoring vegetation health, land cover dynamics, and phenological studies.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe MODIS datasets are part of the Version 6.1 product suite, offering improved accuracy and consistency compared to previous versions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOne dataset utilizes a gap-filling technique to minimize data loss due to cloud cover, providing a more comprehensive view of vegetation changes.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,[]]