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Carbon accounting of forest disturbances with remote sensing

リモートセンシングによる森林撹乱の炭素会計 (AI 翻訳)

Weishu Gong, Yunsheng Wang

Geo-spatial Information Science📚 査読済 / ジャーナル2026-05-06#炭素会計Origin: Global
DOI: 10.1080/10095020.2026.2646020
原典: https://doi.org/10.1080/10095020.2026.2646020

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文はリモートセンシングを用いて森林撹乱(伐採、火災など)による炭素収支を評価する手法を扱う。森林炭素会計の精度向上に貢献し、気候変動対策の基礎データを提供する。

English

This paper addresses methods for carbon accounting of forest disturbances (e.g., logging, fires) using remote sensing. It contributes to improving accuracy of forest carbon budgets, supporting climate mitigation efforts.

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

日本の森林炭素会計はJ-クレジット制度や温室効果ガスインベントリに直結する。本研究のリモートセンシング手法は、日本の森林管理や報告制度の高度化に活用可能であり、SSBJ情報開示における土地利用関連の炭素計測にも示唆を与える。

In the global GX context

Forest carbon accounting is critical for national GHG inventories and corporate offset claims. This remote sensing approach can enhance accuracy in reporting land-use emissions under frameworks like IPCC, ISSB, and emerging carbon credit standards.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Novel remote sensing methods for carbon accounting of forest disturbances may improve forest carbon cycle models and verification of nature-based solutions.

🏢実務担当者:Carbon project developers and forest managers can apply these methods to monitor and report carbon impacts from disturbances, supporting offset credit integrity.

🏛政策担当者:Accurate disturbance accounting strengthens national inventory reports and compliance with global climate agreements, aiding in setting realistic mitigation targets.

🔗 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。