低コストドローンを用いた温室効果ガス自動収集・クラウド転送手法

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

🔬研究者:Demonstrates a proof-of-concept for automated drone-based GHG monitoring that could be extended to various biomes; researchers can build on the reference model for further validation.

🏢実務担当者:Companies seeking low-cost methods for continuous emissions monitoring at remote sites may explore this approach, but should assess accuracy requirements for reporting.

🏛政策担当者:Policymakers interested in expanding monitoring coverage in hard-to-reach areas could consider such low-cost drone solutions as supplementary to existing networks.

抄録 温室効果ガス（GHG）排出量は、気候変動と敏感な生物群系の劣化を監視・緩和する上で極めて重要である。このような需要は、持続可能性に取り組む研究者や機関にオープンアクセスを提供しながら、GHG排出データを収集・管理する自動化プロセスの探索を動機づけている。本研究は、低コストのドローンを用いた自動データ収集プロセスを提案し、クラウドベースのデータスペースへの直接データ転送を行うものである。低コストのドローンには、CO₂およびメタン排出量を測定するためのオンボードセンサーが搭載された。焦点はデータ精度ではなく、データ収集と送信の自動化、ドローン設計仕様、およびテストに置かれ、データ精度と低コストセンサーの間のバランスを探求した。システムの能力を実証する最初の実用的な概念実証実験では、単純なセンサーを備えたドローン試作機を屋外キャンパス環境で使用し、4Gインターネット通信ネットワークを介して、Digital Amazonと呼ばれるクラウドベースのデータスペース（アマゾン森林からのGHG排出量を保存することを目的とする）にデータを送信した。システム設計は、データ収集時の干渉回避や軌道調整、データ転送、クラウドでのデータセット構成の最終化などの側面に対処した。結果は、屋外環境における提案システムの実現可能性を支持する初期証拠を提供する。しかし、森林、他の生物群系、または都市部などのより複雑なシナリオへの適用は、提示された参照モデルに基づくその後の研究で検討され、多様な環境および運用条件下でのさらなる検証が必要となる。低軌道（LEO）および超低軌道（VLEO）衛星システムに基づく将来の通信に対応するための拡張は、伝送遅延の低減に役立つであろうが、この問題は本研究では評価されなかった。

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。

Abstract Greenhouse gas (GHG) emissions are crucial for monitoring and mitigating climate change and the degradation of sensitive biomes. Such demand motivates the search for automated processes to collect and manage GHG emissions data, with open access to researchers and institutions working with sustainability. This work proposes an automated data collection process using low-cost drones, with direct data transfer to a cloud-based data space. Low-cost drones were equipped with onboard sensors to measure $$\varvec{CO}_{\varvec{2}}$$ CO 2 and methane emissions. The focus was not on data accuracy but on automating data collection and transmission, drone design specifications, and testing, exploring the balance between data accuracy and low-cost sensors. The first practical proof-of-concept experiments demonstrating the system’s capabilities used a drone prototype with simple sensors in an outdoor campus environment, sending data to a cloud-based data space called Digital Amazon (intended to store GHG emissions from the Amazon Forest), via 4G internet communication network. The system’s design addressed aspects such as avoiding interference during data collection and trajectory adjustment, data transfer, and finalizing dataset composition in the cloud. The results provide initial evidence supporting the feasibility of the proposed system in an outdoor environment. However, its application to more complex scenarios, such as forests, other biomes, or urban areas, will be explored in subsequent research based on the reference model presented and will require further validation under diverse environmental and operational conditions. Enhancements to accommodate future communication based on Low Earth Orbit (LEO) and Very Low Earth Orbit (VLEO) satellite systems would help reduce transmission latency, but this issue was not assessed in the present study.

• crossref https://doi.org/10.1007/s10661-026-15478-9first seen 2026-05-27 05:10:31 · last seen 2026-06-09 04:57:12