論文の概要: Advancing Wood Identification in the Philippines: Utilizing the Xylorix Platform for Efficient AI Model Development and Deployment for Five Key Species

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10876v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 13:51:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.531502
• Title: Advancing Wood Identification in the Philippines: Utilizing the Xylorix Platform for Efficient AI Model Development and Deployment for Five Key Species
• Title（参考訳）: フィリピンにおける木材識別の促進:5つの重要な種の効率的なAIモデル開発と展開のためのXylorixプラットフォームの利用
• Authors: Rosalie C. Mendoza, Vivian C. Daracan, Arlene D. Romano, Ronniel D. Manalo, Xin Jie Tang, Yi Hong Wong, Yong Haur Tay,
• Abstract要約: 不法伐採と木材貿易はフィリピンで大きな課題となっている。 木種の識別は実施には不可欠であるが、特殊装備や専門知識の必要により制限される。 本研究の目的は, 木材の識別のためのAIモデルを, プログラミングの専門知識を伴わずに, 木材科学者によって開発・展開できるかどうかを評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4221619479687068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Illegal logging and timber trade continue to pose significant challenges in the Philippines, where accurate wood species identification is essential for enforcement but limited by the need for specialised equipment and expertise. This study aims to evaluate whether AI models for macroscopic wood identification can be developed and deployed by wood scientists without programming expertise using the Xylorix platform, focusing on five Philippine hardwood species: Mangium (Acacia mangium Willd.), Rain Tree [Samanea saman (Jacq.) Merr.], Banuyo (Wallaceodendron celebicum Koord.), Tindalo [Afzelia rhomboidea (Blanco) Vidal], and Ipil [Intsia bijuga (Colebr.) O. Kuntze]. Binary classifiers were trained on 10,663 verified cross-section images from 260 specimens and evaluated using specimen-level mean scoring to mirror operational field conditions. Area Under the ROC Curve (AUC) values ranged from 0.969 (Ipil) to 1.000 (Mangium), and Average Precision (AP) values ranged from 0.589 (Samanea) to 1.000 (Mangium). Four of five species achieved AA grade (AUC and AP both \geq 0.90); Rain Tree received AE (AUC \geq 0.90, AP < 0.60) due to AP compression from its small positive test set (3 specimens). All five classifiers rank their target specimens above non-target specimens with near-perfect fidelity. Specimen-level error analysis revealed 9 false negatives from Ipil, primarily stemming from localized image artifacts and 3 false positives for Rain Tree and 1 false positive for Tindalo caused by shared tribal-level anatomical traits. These findings demonstrate that Xylorix non-programmers can leverage the Xylorix platform to construct operationally reliable wood identification models suitable for field deployment at supply chain checkpoints.
• Abstract（参考訳）: 違法伐採と木材貿易はフィリピンにおいて重要な課題であり続けており、正確な木材種の識別は実施には不可欠であるが、専門的な設備や専門知識の必要性によって制限されている。 本研究の目的は,マンギウム (Acacia mangium Willd.) ,レインツリー (Samanea saman (Jacq.) Merr.) ,バヌヨ (Wallaceodendron celebicum Koord.) ,ティンダロ (Afzelia rhomboidea (Blanco) Vidal) ,イピル (Intsia bijuga (Colebr.) O. Kuntze) の5種に焦点を絞って,Xylorixプラットフォームを用いて,木材の識別のためのAIモデルを開発・展開できるかどうかを評価することである。 260検体から10,663点の断面画像を用いて2次分類器を訓練し, 被検体平均点定値を用いて手術現場条件のミラー化を行った。 ROC曲線 (AUC) の値は0.969 (Ipil) から1.000 (Mangium) まで、平均精度 (AP) は0.589 (Samanea) から1.000 (Mangium) までである。 5種のうち4種はAAグレード(AUCとAPはともにAgeq 0.90)を達成し、レインツリーはAP圧縮によりAE(AUC \geq 0.90, AP < 0.60)を受けた。 5つの分類器は対象標本をほぼ完全な忠実度を持つ非標的標本の上にランク付けする。 検体レベルでの誤差分析の結果,Ipilの偽陰性は9例で,主に局所的な画像アーティファクトとレインツリーの偽陽性が3例,Tindaloの偽陽性が1例であった。 これらの結果から,Xylorix非プログラマはXylorixプラットフォームを利用して,サプライチェーンチェックポイントでのフィールド配置に適した信頼性の高い木材識別モデルを構築することができることがわかった。

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