東南アジアにおける原生林炭素動態と指標的炭素経済：リモートセンシングとランダムフォレストによるアプローチ

Intact Forest Carbon Dynamics and Indicative Carbon Economy in Southeast Asia: A Remote Sensing and Random Forest Approach (原題)

Dhia Zalfa Zahira, Anjar Dimara Sakti, Ketut Wikantika

Environmental Advances📚 査読済 / ジャーナル2026-09-01#気候科学Origin: Global対象セクター: agriculture

DOI: 10.1016/j.envadv.2026.100758

原典: https://doi.org/10.1016/j.envadv.2026.100758

🤖 gxceed AI 要約

日本語

東南アジアの原生林を対象に、衛星リモートセンシングとランダムフォレストを用いて森林炭素量の空間分布と経年変化を推定した研究。炭素蓄積のホットスポットと劣化域を可視化し、炭素経済の指標づくりを試みる。森林保全・REDD+政策や炭素クレジットの基礎データとしての活用が想定される。

English

This study estimates forest carbon stocks and their dynamics across Southeast Asia's intact forests using satellite remote sensing combined with a random forest model. It maps carbon hotspots and degradation zones and sketches an indicative carbon economy for the region. The results are relevant as baseline data for forest conservation, REDD+, and carbon credit schemes.

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

日本企業のScope 3や森林クレジット調達、JCM（二国間クレジット制度）を通じた東南アジアでの森林保全案件に関わる基礎知見を提供する。SSBJ開示で自然資本・生物多様性の記述が求められる局面では、地域別炭素動態の定量把握が背景情報として有用。

In the global GX context

Adds to the global stocktake of forest carbon monitoring that underpins REDD+, voluntary carbon markets, and TNFD/ISSB nature-related disclosure. Remote-sensing plus ML pipelines like this are increasingly the evidentiary base for jurisdictional carbon accounting in tropical regions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:森林炭素推定における機械学習と衛星データ融合の手法設計の参考になる。

🏢実務担当者:森林クレジット調達や自然資本開示の際の地域別炭素リスク把握に使える。

🏛政策担当者:REDD+やJCM等の森林保全政策のモニタリング基盤として参照価値がある。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.envadv.2026.100758first seen 2026-10-01 04:57:29

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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。