論文の概要: Machine Learning and Multi-source Remote Sensing in Forest Aboveground Biomass Estimation: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17624v2
• Date: Tue, 07 Oct 2025 18:11:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:19.972241
• Title: Machine Learning and Multi-source Remote Sensing in Forest Aboveground Biomass Estimation: A Review
• Title（参考訳）: 森林バイオマス推定における機械学習とマルチソースリモートセンシング
• Authors: Autumn Nguyen, Sulagna Saha,
• Abstract要約: 森林のバイオマス(AGB)の定量化は、地球を保護するための決定と政策を下すのに不可欠である。 機械学習(ML)とリモートセンシング(RS)技術は、このタスクをより効果的に行うために使われてきた。 本研究は80以上の関連研究から厳格な包摂基準を満たす25の論文を体系的に分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantifying forest aboveground biomass (AGB) is crucial for informing decisions and policies that will protect the planet. Machine learning (ML) and remote sensing (RS) techniques have been used to do this task more effectively, yet there lacks a systematic review on the most recent working combinations of ML methods and multiple RS sources, especially with the consideration of the forests' ecological characteristics. This study systematically analyzed 25 papers that met strict inclusion criteria from over 80 related studies, identifying all ML methods and combinations of RS data used. Random Forest had the most frequent appearance (88\% of studies), while Extreme Gradient Boosting showed superior performance in 75\% of the studies in which it was compared with other methods. Sentinel-1 emerged as the most utilized remote sensing source, with multi-sensor approaches (e.g., Sentinel-1, Sentinel-2, and LiDAR) proving especially effective. Our findings provide grounds for recommending which sensing sources, variables, and methods to consider using when integrating ML and RS for forest AGB estimation.
• Abstract（参考訳）: 森林のバイオマス(AGB)の定量化は、地球を保護するための決定と政策を下すのに不可欠である。 機械学習(ML)とリモートセンシング(RS)技術は、このタスクをより効果的に行うために使われてきたが、最近のMLメソッドと複数のRSソースの組み合わせに関する体系的なレビューは、特に森林の生態特性を考慮していない。 本研究は,80以上の研究から厳密な包摂基準を満たした25の論文を体系的に分析し,ML手法と使用したRSデータの組み合わせを同定した。 ランダムフォレストが最も頻度が高い(88 %)のに対し、エクストリームグラディエント・ブースティングは他の手法と比較して75 %では優れた性能を示した。 センチネル-1は、マルチセンサーアプローチ(例:Sentinel-1、Sentinel-2、LiDAR)で特に有効であることが証明された。 本研究は,森林AGB推定にMLとRSを統合した場合,どのソース,変数,利用を検討するべきかを推奨する根拠を提供する。

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