HRLULC-Japan 2024 with Detailed Cropland
(Released in April 2026 / 2024JPN_v26.04_cropland)

連絡先｜Contact info.
嶌田将貴（しまだしょうき; Shoki SHIMADA）
現所属：国立研究開発法人産業技術総合研究所地質情報研究部門
(Research Institute of Geology and Geoinformation, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)
shimada.shoki[at]aist.go.jp
※送信時は [at] を @ に変更してください。When send e-mail, please chage [at] to @.

Scientific Paper Under Construction: A research paper describing this dataset and methodology is currently prepared. The full title and DOI link will be provided here shortly.

本プロダクトについて | About this product: 2024JPN_v26.04_cropland

本プロダクトは2024年の日本全域（一部離島を除く）の状況を反映した日本域作付けマップバージョン26.04 (2024JPN_v26.04_cropland) です。カテゴリ，使用データ，精度は以下をご覧ください。また，zipファイルの中にREADMEファイルが格納されていますので，そちらも併せてお読みください。
今後はさらなるカテゴリの追加や高精度化，入力データの改良等に取り組んでまいります。

対象期間	2024年
座標系	等緯度経度座標系 (WGS84)
格納単位	緯度経度1度単位のグリッドタイル, 12,000ピクセル × 12,000ライン
メッシュサイズ	(1/12,000) 度 × (1/12,000) 度 (およそ10 m × 10 m: 10 m解像度に相当)
ディレクトリ・ファイル命名規約例	2024JPN_v26.04_cropland └── LC_N36E140_annualCropType.tif （上記の場合、2026年4月にリリースされた2024年の日本域を対象に作成されたプロダクトのうち、北緯36から37度、東経140から141度の範囲を指します。）
格納形式	GeoTIFF形式
ファイル数	ファイル数: 100 タイル
付記・免責事項	このプロダクトは, JAXA HRLULC のスピンオフ研究として, JAXA EORCおよびRESTECのご協力を頂きながら, 筑波大学として作成したものです。研究段階のものであり, 学術目的以外でのご利用は想定しておりません。従って, ご利用にあたっては, それに伴って生じうるい>かなる損害についても, 筑波大学および作成者は責任を負わないことをあらかじめご承知ください。

Interactive Map Preview

You can switch background maps and toggle LULC visibility using the layer panel in the top-right corner.

Legend:

データのダウンロード｜Download link

データはこちらからダウンロードできます。また，ご使用になる際は以下の論文の引用をお願いします。
This product is available from following link. When use this, please cite following articles.

Shimada, S., Mizuno, Y., Ito, S., Nasahara, K.N., Oyoshi K. Large-scale multi-type crop mapping using time-series satellite data with phenological approach and random forest model in east-Japan, Science of Remote Sensing (in prep.)

Shimada, S., Mizuno, Y., Ito, S., Yamane, K., Iri, M., Nasahara, K.N., Oyoshi K. Detailed National-Scale Crop Mapping of Japan Using Google AlphaEarth Foundations Satellite Embeddings, Sentinel-1 SAR Data, and Machine Learning, Earth System Science Data (in prep.)

2024JPN_v26.04_cropland: 43 categories

Download (.zip): 183.8 MB