論文の概要: Ultra-Reduced-Impact-Encased-Logging (URIEL): propose a new method for selective sustainable logging and post-harvest silvicultural treatment in tropical forest using airborne robotics systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28883v1
- Date: Tue, 26 May 2026 20:30:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 02:45:54.951679
- Title: Ultra-Reduced-Impact-Encased-Logging (URIEL): propose a new method for selective sustainable logging and post-harvest silvicultural treatment in tropical forest using airborne robotics systems
- Title(参考訳): 空気式ロボティクスシステムを用いた熱帯林における持続的伐採と放流後のシルビカルト処理のための新しい方法の提案
- Authors: Daniel Albiero, Gelton Fernando de Morais, Daniela Han, Flávio Roberto de Freitas Gonçalves, Artur Vitório Andrade Santos, Wesllen Lins de Araújo, Alessandra Maia Freire, Cláudio Kiyoshi Umezu, Mateus Peressin, Francesco Toscano, Admilson Írio Ribeiro, Alfeu J. Sguarezi Filho, Américo Ferraz Dias Neto, Angel Pontin Garcia,
- Abstract要約: 本稿では,熱帯林の新しい伐採手法であるUltra-Reduced-Impact-Encased-Logging (URIEL)を提案する。
URIELは、ロボットとAIの集中的な使用と、ドローンが実施した収穫後のシルビカルチャー処理とを組み合わせたヘリログ技術に基づいている。
本論文の主な結論は, 科学的および技術的成果が十分であるにもかかわらず, ユリエル法の可能性は, 文脈に固有の利害関係者の統合に依存しているということである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.308408027453012
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tropical forests worldwide are under intense deforestation pressure driven by economic and political interests, and scientific evidence suggests this deforestation contributes to climate change. This paper proposes a novel logging method for tropical forests, Ultra-Reduced-Impact-Encased-Logging (URIEL). This new method is based on heli-logging techniques combined with intensive use of robotics and AI integrated with post-harvest silvicultural treatments performed by drones. The concept of appropriate equipment for this method was developed, dimensions were determined, details were completed in a digital proof of concept, and an effective digital simulation and economic feasibility analysis were carried out for various helicopter-timber-distance combinations. The results demonstrated that a URIEL method has high economic viability and makes it possible to virtually eliminate collateral damage to forests while maintaining ecosystem services. The main conclusion of this paper is that, despite the satisfactory scientific and technological results, the feasibility of a Uriel method depends on the integration of stakeholders intrinsic to the context: high-tech industry; political governments; certified logging companies; and native populations.
- Abstract(参考訳): 世界中の熱帯林は、経済的・政治的利益によって激しい森林破壊圧力を受けており、この森林破壊が気候変動に寄与していることを示す科学的証拠がある。
本稿では,熱帯林の新しい伐採手法であるUltra-Reduced-Impact-Encased-Logging (URIEL)を提案する。
この新しい手法は、ロボット工学とAIの集中的な利用と、ドローンによる収穫後のシルビカルチャー処理を統合したヘリログ技術に基づいている。
本手法の適切な機器の概念が開発され, 寸法が決定され, 詳細な概念実証が完了し, 実効的なディジタルシミュレーションと経済的実現可能性分析が, ヘリコプター・ティンバー・ディスタンスの組み合わせに対して行われた。
その結果, URIEL法は経済性が高く, 生態系を維持しつつ, 森林の被害を事実上排除できることがわかった。
本論文の主な結論は, 科学的および技術的成果が十分であるにもかかわらず, ユリエル法の適用性は, ハイテク産業, 政治政府, 認定伐採会社, ネイティブ人口といった背景に根ざした利害関係者の統合に依存しているということである。
関連論文リスト
- Identification of Deforestation Areas in the Amazon Rainforest Using Change Detection Models [1.2891210250935148]
ブラジルの法律Amazon(PRODES)における森林破壊の衛星監視プロジェクトは、国立宇宙研究研究所(INPE)のプロジェクトである。
近年,この作業を支援するため,PRODESデータを用いた機械学習モデルが開発されている。
完全畳み込みモデルや自己認識機構を組み込んだネットワークを含む,統合データセットにおけるさまざまな変化検出モデルの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-08T22:18:19Z) - Data Augmentation and Resolution Enhancement using GANs and Diffusion Models for Tree Segmentation [49.13393683126712]
都市森林は、環境の質を高め、都市における生物多様性を支援する上で重要な役割を担っている。
複雑な地形と異なる衛星センサーやUAV飛行高度による画像解像度の変化により、正確に木を検知することは困難である。
低解像度空中画像の品質を高めるため,GANと拡散モデルとドメイン適応を統合した新しいパイプラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-21T03:57:10Z) - Dual-Task Learning for Dead Tree Detection and Segmentation with Hybrid Self-Attention U-Nets in Aerial Imagery [1.693687279684153]
本研究では,深層学習に基づく木分割を改良するハイブリッド後処理フレームワークを提案する。
ボレアル林の高解像度空中画像に基づいて、このフレームワークはインスタンスレベルのセグメンテーション精度を41.5%向上させた。
フレームワークの計算効率は、壁と壁の間の木死のマッピングのようなスケーラブルなアプリケーションをサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-27T12:25:20Z) - Anticipatory Understanding of Resilient Agriculture to Climate [66.008020515555]
本稿では,リモートセンシング,深層学習,作物収量モデリング,食品流通システムの因果モデリングを組み合わせることで,食品のセキュリティホットスポットをよりよく識別する枠組みを提案する。
我々は、世界の人口の大部分を供給している北インドの小麦パンバスケットの分析に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T22:29:05Z) - Neuroevolution-based Classifiers for Deforestation Detection in Tropical
Forests [62.997667081978825]
森林破壊や荒廃により、毎年何百万ヘクタールもの熱帯林が失われる。
監視・森林破壊検知プログラムは、犯罪者の予防・処罰のための公共政策に加えて、使用されている。
本稿では,熱帯林の森林破壊検出作業におけるニューロ進化技術(NEAT)に基づくパターン分類器の利用を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-23T16:04:12Z) - Multimodal SuperCon: Classifier for Drivers of Deforestation in
Indonesia [0.0]
インドネシアの森林破壊の要因をランドサット8号から取得した衛星画像を用いて分類する,マルチモーダル・スーパーコン(Multimodal SuperCon)と呼ばれる対照的な学習アーキテクチャを提案する。
提案モデルでは, 運転者分類における従来の作業よりも精度が7%向上し, 同一タスクに対する最先端の回転同変モデルよりも精度が向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-29T13:03:31Z) - MultiEarth 2022 Deforestation Challenge -- ForestGump [0.0]
従来のUNetと包括的データ処理を用いた森林破壊推定手法を提案する。
Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat 8の様々なチャネルが慎重に選択され、ディープニューラルネットワークのトレーニングに使用される。
提案手法では,新しいクエリの森林破壊状況を高精度に推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-22T04:10:07Z) - Potato Crop Stress Identification in Aerial Images using Deep
Learning-based Object Detection [60.83360138070649]
本稿では, 深層ニューラルネットワークを用いたジャガイモの空中画像解析手法を提案する。
主な目的は、植物レベルでの健康作物とストレス作物の自動空間認識を実証することである。
実験により、フィールド画像中の健康植物とストレス植物を識別し、平均Dice係数0.74を達成できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-14T21:57:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。