論文の概要: Chasing the Timber Trail: Machine Learning to Reveal Harvest Location Misrepresentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14115v1
- Date: Wed, 19 Feb 2025 21:34:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 14:29:38.816973
- Title: Chasing the Timber Trail: Machine Learning to Reveal Harvest Location Misrepresentation
- Title（参考訳）: Timberの道のり: ハーベスト位置の誤表現を明らかにする機械学習
- Authors: Shailik Sarkar, Raquib Bin Yousuf, Linhan Wang, Brian Mayer, Thomas Mortier, Victor Deklerck, Jakub Truszkowski, John C. Simeone, Marigold Norman, Jade Saunders, Chang-Tien Lu, Naren Ramakrishnan,
- Abstract要約: 不法伐採は、世界の生物多様性、気候安定に重大な脅威をもたらし、合法的な木材の収穫と責任ある森林製品貿易の国際価格を抑えている。
ここでは,木材の収穫場所を決定するために,同位体値と大気変数を併用した機械学習パイプラインの結果について述べる。
当社のパイプラインは欧州の機関によって、違法なロシアとベラルーシの木材がEU市場に入るのを識別するために使われてきました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.199309045059632
- License:
- Abstract: Illegal logging poses a significant threat to global biodiversity, climate stability, and depresses international prices for legal wood harvesting and responsible forest products trade, affecting livelihoods and communities across the globe. Stable isotope ratio analysis (SIRA) is rapidly becoming an important tool for determining the harvest location of traded, organic, products. The spatial pattern in stable isotope ratio values depends on factors such as atmospheric and environmental conditions and can thus be used for geographical identification. We present here the results of a deployed machine learning pipeline where we leverage both isotope values and atmospheric variables to determine timber harvest location. Additionally, the pipeline incorporates uncertainty estimation to facilitate the interpretation of harvest location determination for analysts. We present our experiments on a collection of oak (Quercus spp.) tree samples from its global range. Our pipeline outperforms comparable state-of-the-art models determining geographic harvest origin of commercially traded wood products, and has been used by European enforcement agencies to identify illicit Russian and Belarusian timber entering the EU market. We also identify opportunities for further advancement of our framework and how it can be generalized to help identify the origin of falsely labeled organic products throughout the supply chain.
- Abstract（参考訳）: 不法伐採は、世界の生物多様性、気候の安定に重大な脅威をもたらし、法的な木材の収穫と責任ある森林製品貿易の国際価格を抑え、世界中の住民や地域社会に影響を及ぼす。
安定同位体比分析 (SIRA) は, 貿易品, 有機品の収穫場所を決定する重要なツールとして急速になってきている。
安定同位体比値の空間パターンは、大気や環境条件などの要因に依存するため、地理的同定に使用できる。
ここでは,木材の収穫場所を決定するために,同位体値と大気変数を併用した機械学習パイプラインの結果について述べる。
さらに、パイプラインには不確実性推定が組み込まれ、アナリストの収穫位置決定の解釈を容易にする。
我々は,その大域から採集されたオーク(Quercus spp.)木の標本について実験を行った。
我々のパイプラインは、商業的に取引された木材製品の地理的収穫源を決定する最先端のモデルよりも優れており、欧州執行機関によって違法なロシア産とベラルーシ産の木材がEU市場に入るのを識別するために使われてきた。
また、我々の枠組みをさらに発展させる機会と、それがサプライチェーン全体を通して偽ラベル付けされた有機物の起源を特定するのにどのように役立つかを明らかにした。
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