論文の概要: Planting trees at the right places: Recommending suitable sites for growing trees using algorithm fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08002v2
• Date: Fri, 27 Nov 2020 08:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 11:55:32.349553
• Title: Planting trees at the right places: Recommending suitable sites for growing trees using algorithm fusion
• Title（参考訳）: 適切な場所に木を植える:アルゴリズム融合による樹木栽培に適した場所の推薦
• Authors: Pushpendra Rana and Lav R Varshney
• Abstract要約: 我々は,物理に基づく伝統的な林業科学知識と機械学習を組み合わせたアルゴリズム融合に基づくePSAレコメンデーションシステムを開発した。 ePSA森林管理官は、森林地帯内のブランクパッチを識別し、木の成長ポテンシャルに基づいて各パッチをランキングする。 実験, ユーザスタディ, 展開の結果は, 北インド以北における炭素削減のための自然環境ソリューションとして, 樹木プランテーションの長期的成功を形作る上で, 推奨システムの有用性を特徴づけるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.633323508534254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale planting of trees has been proposed as a low-cost natural solution for carbon mitigation, but is hampered by poor selection of plantation sites, especially in developing countries. To aid in site selection, we develop the ePSA (e-Plantation Site Assistant) recommendation system based on algorithm fusion that combines physics-based/traditional forestry science knowledge with machine learning. ePSA assists forest range officers by identifying blank patches inside forest areas and ranking each such patch based on their tree growth potential. Experiments, user studies, and deployment results characterize the utility of the recommender system in shaping the long-term success of tree plantations as a nature climate solution for carbon mitigation in northern India and beyond.
• Abstract（参考訳）: 大規模植林は炭素削減のための低コストの自然ソリューションとして提案されてきたが、特に発展途上国ではプランテーションの場が貧弱なため妨げられている。 サイト選択を支援するため,物理に基づく伝統的な林業科学知識と機械学習を組み合わせたアルゴリズム融合に基づくePSAレコメンデーションシステムを開発した。 ePSAは、森林地帯内のブランクパッチを識別し、木の成長ポテンシャルに基づいて各パッチをランク付けすることで、森林範囲の役員を支援する。 実験, ユーザスタディ, 展開の結果は, 北インド以北における炭素削減のための自然環境ソリューションとして, 樹木プランテーションの長期的成功を形作る上で, 推奨システムの有用性を特徴づけている。

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