UAV画像とブロックチェーンを活用したネピアグラス植林地の炭素隔離評価

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel integration of UAV remote sensing and blockchain for carbon accounting, with methodological insights on allometric model stability.

🏢実務担当者:Offers a potential low-cost, verifiable approach for monitoring carbon sequestration in energy crops, useful for carbon credit projects.

🏛政策担当者:Highlights the need for standardized protocols and validation frameworks for technology-based carbon measurement to ensure market integrity.

自主的炭素市場が要求する頻度でのエネルギーグラス植林地における炭素隔離の定量化は、破壊的サンプリングとボンベ熱量測定が分析的に信頼できるものの労働集約的であるため、依然として課題となっている。本論文は、UAV画像と画像処理をブロックチェーン台帳と組み合わせ、タイ・ナコンラチャシマ県ポンデーン地区の5ライ規模のサイトにおけるパクチョン1号ネピアグラス（Pennisetum purpureum × P. americanum）の単一の4ヶ月間の生育期間にわたる地上部および地下部の炭素質量を推定・記録するパイロット規模のワークフローを提示する。毎月のUAVオルソモザイク画像を株ごとのタイルに分割し、そこからキャノピー面積と高さを抽出し、実験室でのボンベ熱量測定データ（BS EN 14918:2009; ASTM D7582）に対して較正されたアロメトリック回帰モデルへの入力として使用した。得られた炭素質量推定値は、改ざん検知可能な来歴を提供するため、Ethereum互換のテスト台帳に記録された。予測炭素質量は、実験室測定値と平均絶対パーセント誤差2〜9%以内で一致した。キャノピー面積対バイオマスおよび茎炭素割合の回帰は比較的安定していた（それぞれR = 0.914およびR = 0.816）のに対し、根炭素割合の二次多項式モデル（R = 0.9015）は、leave-one-out交差検証およびブートストラップリサンプリング下で不安定であることが判明した。これは較正セットが小さいこと（n = 4ヶ月時点）に起因し、主要な限界として考察される。4ヶ月時点での総地上部および地下部炭素質量は、標準的な化学量論的換算を用いてCO₂換算で表すと、0.441 × 10⁻³ t CO₂-eqに達した。本研究は単一の品種、サイト、季節に基づくものであるため、これらの知見は、一般化されたまたは市場対応済みの炭素会計手法ではなく、UAVベースの推定とブロックチェーンに固定された記録保持を組み合わせた概念実証のデモンストレーションとして提示される。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Quantifying carbon sequestration in energy-grass plantations at the frequency demanded by voluntary carbon markets remains challenging, since destructive sampling and bomb calorimetry are analytically reliable but labour-intensive. This paper presents a pilot-scale workflow that pairs UAV imagery and image processing with a blockchain ledger to estimate and record above- and below-ground carbon mass in Pak Chong 1 Napier grass (Pennisetum purpureum × P. americanum) over a single four-month growing season at a 5-rai site in Pong Daeng, Nakhon Ratchasima, Thailand. Monthly UAV orthomosaics were segmented into per-hill tiles, from which canopy area and height were extracted and used as inputs to allometric regression models calibrated against laboratory bomb-calorimetry data (BS EN 14918:2009; ASTM D7582 ); the resulting carbon-mass estimates were committed to an Ethereum-compatible test ledger to provide tamper-evident provenance. Predicted carbon mass agreed with laboratory measurements within 2–9 % mean absolute percentage error. The canopy-area-to-biomass and stem carbon-fraction regressions were comparatively stable (R = 0.914 and R = 0.816 respectively), whereas a second-order polynomial model for root carbon fraction (R = 0.9015) proved unstable under leave-one-out cross-validation and bootstrap resampling, a consequence of the small calibration set (n = 4 monthly time-points) that is discussed as a primary limitation. Total above- and below-ground carbon mass at month 4, expressed as CO₂-equivalent using a standard stoichiometric conversion, reached 0.441 × 10⁻³ t CO₂-eq. Because the study draws on a single cultivar, site and season, these findings are presented as a proof-of-concept demonstration of UAV-based estimation combined with blockchain-anchored record-keeping, rather than as a generalised or market-ready carbon-accounting method.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.envc.2026.101600first seen 2026-08-07 04:58:45