Mapping forest carbon density and net primary productivity using a stacking-SHAP model toward management zoning

日本語

本研究は、スタッキングアンサンブルとSHAP説明可能性を用いて森林炭素密度と純一次生産量（NPP）をマッピングする手法を提案。中国の森林データを用いて検証し、管理ゾーニングに資する知見を提供。AIと環境評価の交差点としてgxceedの焦点に合致。

English

This study proposes a stacking ensemble model with SHAP interpretability to map forest carbon density and net primary productivity. Using forest data from China, it provides insights for management zoning. The work fits the AI×ESG intersection prioritized by gxceed.

日本のGX文脈において

日本の森林炭素会計やJ-クレジット制度への応用可能性を示唆。日本でも森林管理ゾーニングにAI手法を導入する参考になる。

In the global GX context

Global forest carbon mapping is crucial for nature-based climate solutions. The stacking-SHAP model enhances accuracy and interpretability, useful for REDD+ and corporate land-based carbon accounting.