論文の概要: A Two-Stage Cascade for Near-Real-Time Forest Anomaly Detection from Sentinel-1 SAR Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.02763v1
• Date: Fri, 02 Oct 2026 03:42:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.199042
• Title: A Two-Stage Cascade for Near-Real-Time Forest Anomaly Detection from Sentinel-1 SAR Time Series
• Title（参考訳）: センチネル-1 SAR時系列からの準リアルタイム森林異常検出のための2段階カスケード
• Abstract要約: 本稿では,Sentinel-1 時系列を用いた実時間近距離異常検出のための2段階統計エンコーダカスケードを提案する。 我々のシステムはリモートセンシングにおける2つの基本的な課題を克服するために設計されており、光学的監視を制限する雲の被覆制限と、SARシステムが森林の損失に対して自然の水分変化を誤る原因となる季節的な後方散乱の変動を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tropical forest monitoring is essential for global climate stability and biodiversity preservation. To address the urgent need for rapid, reliable detection of forest loss which is essential for timely intervention against illegal logging, supply chain transparency, land-use governance and carbon market standards, we introduce a two-stage statistics-encoder cascade for near-real-time anomaly detection using Sentinel-1 time series. Our system is designed to overcome two fundamental challenges in remote sensing: the cloud-cover limitations that restrict optical monitoring and seasonal backscatter variation that causes SAR systems to mistake natural moisture changes for forest loss. The architecture integrates two distinct analytical engines to ensure high-fidelity detection: (1) an adaptive, robust-statistics z-score test on co-registered Sentinel-1 VH backscatter, same-season historical baseline and (2) a learned confirmation gate based on the latent-space structural similarity (SSIM) of a convolutional autoencoder trained on stable-forest patches. A candidate disturbance is confirmed as an alert only when both stages agree, and is assigned a confidence score and a Low/Medium/High risk tier from its repeat-occurrence history. The system produces per-alert auditable confidence scores and area-in-hectares estimates directly compatible with Monitoring, Reporting and Verification (MRV) workflows, sustainable forestry management, operational field checks and environmental risk assessments. Beyond its primary application, the model's flexibility allows for critical environmental applications ranging from selective logging to large-scale agricultural encroachment mapping, flood mapping and so on.
• Abstract（参考訳）: 熱帯森林モニタリングは、地球規模の気候の安定と生物多様性の保全に不可欠である。 本研究では,違法伐採,サプライチェーンの透明性,土地利用のガバナンス,炭素市場基準に対するタイムリーな介入に不可欠な森林被害の迅速かつ確実な検出の必要性に対処するため,Sentinel-1 時系列を用いた準リアルタイム異常検出のための2段階統計エンコーダカスケードを導入する。 我々のシステムはリモートセンシングにおける2つの基本的な課題を克服するために設計されており、光学的監視を制限する雲の被覆制限と、SARシステムが森林の損失に対して自然の水分変化を誤る原因となる季節的な後方散乱の変動を克服する。 アーキテクチャは2つの異なる解析エンジンを統合し、(1) 適応的で頑健な統計的zスコアテスト(Sentinel-1 VHバックスキャッタ)、(2) 安定したフォレストパッチに基づいて訓練された畳み込みオートエンコーダの潜時空間構造類似性(SSIM)に基づく学習確認ゲート。 両方のステージが一致したときのみ、候補障害が警告として確認され、その繰り返し発生履歴から信頼スコアと低/中/高リスクレベルが割り当てられる。 このシステムは、モニタリング、レポート、検証(MRV)ワークフロー、持続可能な林業管理、運用現場のチェック、環境リスク評価と直接互換性のある、アラート毎の監査可能な信頼スコアとエリア・イン・ヘクタールの推定を生成する。 モデルの柔軟性は、選択的なロギングから大規模農業用エンクロハメントマッピング、洪水マッピングなど、重要な環境応用を可能にする。

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