JAXA Earth APIとGradioで衛星データの取得・可視化アプリを作る

初めに
開発環境
環境構築
JAXA Earth API の基本的な使い方
機能紹介
実行
参考

初めに

JAXA Earth API は、JAXAが保有するCOG/STAC形式の地球観測衛星データにPythonからアクセスできるライブラリです。降水量、標高、植生指数、海面水温など多様な衛星データをプログラムから取得・処理・可視化できます。

今回、このAPIを使って衛星データを手軽に閲覧できるGradioアプリを作りました。以下の5つのタブで構成されています。

コレクション検索 - 利用可能なデータセットの検索
衛星画像ビューア - 衛星画像の取得・表示
時系列解析 - 複数日の統計処理
差分解析 - 2時期のデータ比較
マスキング - マスクデータによるフィルタリング

GitHub リポジトリは以下で公開しています。

開発環境

項目	バージョン
OS	Windows 11
Python	3.13.8
uv	0.9.2
jaxa-earth	0.1.5
Gradio	6.5.1

環境構築

pyproject.toml に JAXA のパッケージインデックスを設定します。

[project]
name = "jaxa-earth-data"
version = "0.1.0"
description = "JAXA Earth Data Gradio Viewer"
requires-python = ">=3.13"
dependencies = [
    "gradio",
    "matplotlib",
    "pandas",
    "numpy",
    "jaxa-earth",
]

[tool.uv]
[[tool.uv.index]]
name = "jaxa"
url = "https://data.earth.jaxa.jp/api/python/repository/"

[tool.uv.sources]
jaxa-earth = { index = "jaxa" }

jaxa-earth はPyPIではなくJAXA独自のリポジトリで配布されているため、[tool.uv] でインデックスを追加し、[tool.uv.sources] でパッケージの取得元を指定しています。

インストールは以下のコマンドで完了します。

uv sync

JAXA Earth API の基本的な使い方

JAXA Earth API は ImageCollectionList → ImageCollection → ImageProcess のパイプラインでデータを取得・処理します。

from jaxa.earth import je

# 1. コレクション検索
icl = je.ImageCollectionList()
collections, bands = icl.filter_name(keywords=["GSMaP"])

# 2. データ取得（メソッドチェーン順序は固定）
ic = je.ImageCollection(
    collection="JAXA.EORC_GSMaP_standard.Gauge.00Z-23Z.v6_daily"
)
ic.filter_date(dlim=["2021-07-01T00:00:00", "2021-07-03T00:00:00"])
ic.filter_resolution(ppu=4)
ic.filter_bounds(bbox=[130.0, 30.0, 145.0, 45.0])
ic.select(band="PRECIP")
ic.get_images()

# 3. 画像処理・可視化
ip = je.ImageProcess(data=ic)
ip.show_images(cmap="turbo", clim=[0, 20])

注意: ImageCollection のメソッド呼び出し順序は filter_date → filter_resolution → filter_bounds → select → get_images で固定です。順序を変えるとエラーになります。

主なパラメータは以下の通りです。

collection: データセットID（例: JAXA.EORC_GSMaP_standard.Gauge.00Z-23Z.v6_daily）
ppu (Pixels Per Unit): 解像度を指定（値が大きいほど高解像度）
bbox: 取得範囲を [min_lon, min_lat, max_lon, max_lat] で指定
cmap: カラーマップ（turbo / ndvi / spectral）