衛星データとAI活用し森林減少予測

Archedaは、REDD+プロジェクトの組成・評価に用いる森林減少リスクマップをカンボジアおよびブラジル・パラ州の2地域を対象に構築し、Verraが公開した基準のリスクマップ以上の精度を達成した。

▲解像度を10倍に高精細化。従来の公開マップの100m解像度に対し、10m解像度を実現

同マップは、衛星データと機械学習（AI）を活用して10m解像度・年次更新を実現するとともに、VCSの方法論に基づく精度を上回る水準を実現した。同開発は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の2025年度「SBIR推進プログラム」（連結型）に基づく補助事業の一環として実施したものとなる。

森林は、CO₂を吸収・貯蔵することで気候変動の緩和に大きな役割を果たしているが、森林減少リスクの予測への信頼性を疑う声が近年高まってきたため、より客観的で透明性のある森林減少リスクの評価が求められる時代になっている。そこで、Archedaはカンボジアとブラジル・パラ州の2地域を対象に、衛星データ（光学・SAR）と機械学習（AI）を組み合わせ、森林減少リスクマップを構築し、解像度を10倍に高精細化し、6年に1回だった更新を年次へ改善、森林被覆分類の精度を大幅に向上するなどの成果を確認した。

ニュースソースを読む