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Remote Sensing and Artificial Intelligence for Integrated Analysis of Mangrove Dynamics and Blue Carbon Potential in the Semarang Coastal Area, Indonesia

インドネシア・スマラン沿岸地域におけるマングローブ動態とブルーカーボン潜在性の統合分析のためのリモートセンシングと人工知能 (AI 翻訳)

Yuliana Susilowati, Ayubella Anggraini Leksono, Elsa Rakhmi Dewi, Suciantini, Wawan Hendriawan Nur, Dewi Puspitasari Leksono, Putri Larasati Leksono, Rachmadian Wulandana

Regional Studies in Marine Science📚 査読済 / ジャーナル2026-07-01#AI×ESG
DOI: 10.1016/j.rsma.2026.105216
原典: https://doi.org/10.1016/j.rsma.2026.105216

🤖 gxceed AI 要約

日本語

マングローブはブルーカーボン生態系として重要だが、その動態把握は難しい。本研究はリモートセンシングとAIを統合し、インドネシア・スマラン沿岸のマングローブ変化と炭素貯留潜在性を解析した。AIによる画像分類と推定により、効率的なモニタリング手法を示した。

English

This study integrates remote sensing and AI to analyze mangrove dynamics and blue carbon potential in Semarang, Indonesia. By applying machine learning to satellite imagery, it maps mangrove changes and estimates carbon storage, providing an efficient monitoring method for coastal ecosystem management.

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

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本ではブルーカーボン生態系の保全が注目されているが、本手法はリモートセンシングとAIを組み合わせた効率的な評価手法を示す。日本沿岸域への応用可能性があり、特にSSBJにおいて生態系関連の開示が求められる中で有用な基盤技術となる。

In the global GX context

Blue carbon ecosystems are gaining attention in global climate policy. This study demonstrates a scalable AI-driven approach for monitoring mangrove carbon potential using remote sensing, which could inform ISSB-aligned nature-related disclosures and support nature-based solutions in tropical regions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Shows an integrated AI-remote sensing workflow for blue carbon estimation that can be replicated in other coastal areas.

🏢実務担当者:Provides a practical tool for companies/NGOS involved in mangrove restoration and carbon offset projects to quantify carbon benefits.

🏛政策担当者:Supports evidence-based policy for coastal ecosystem conservation and blue carbon accounting, relevant for NDCs and climate finance.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。