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図鑑『仮面ライダー 改造人間』発売 怪人を「水辺」「森林」など適応する環境の視点で整理(写真 全3枚)
☆研究成果☆ 雨が降ると河川水中の硝酸が増えるメカニズムを解明 ▼プレスリリース ▼論文 #アジア大気汚染研究センター# #環境学研究科# #硝酸# #角皆潤# #同位体# #森林# #河川水# #中川書子#
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これはよいニュース。 苫小牧はIR誘致なんてやめて、湿地や森林に木道と目立たない観察小屋、ビジターセンターなんかを整備して、「野鳥観察のメッカ」として売り出せばいいのにといつも思う。バードウォッチャーが国内外からやってくるよ。でかい建物より維持費はかからないし、環境に優しい。>RT
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今年も熊の出没情報が相次いでいます🐻 昨日は、神戸市北区でも。 今後、いったいどうなるのか? 野生動物管理の研究をされている、 兵庫県立大学 自然・環境科学研究所教授 兵庫県森林動物研究センター研究部長の 横山真弓さんに伺いました。 #ABCラジオ# #おはパソ# #古川昌希# #去来川奈央#
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🌍 衛星画像では「小さすぎて見えなかった」生垣や石垣。それをAIで数えられるようになると、農地を奪わずに森を増やせる道が見えてきます。 📰 タイトル: From pixels to planning: Earth AI for nature restoration 🔗 URL: 💡 概要 Google Researchが、高解像度の衛星画像を「実行可能なベクトルデータ」に変換するEarth AIの取り組みを公開しました。イングランド全域13万km²超を対象に、生垣・石垣・小さな雑木林を一つひとつの地図要素として数え上げたデータセットを一般公開しています。 🔍 解決する課題 気候変動対策の森林拡大は、食料を支える農地と土地を奪い合います。一方、生垣や防風林といった細かな木本性の要素は、農地を減らさずに炭素貯留と生物多様性を高められますが、小さすぎて従来の衛星検出や国家森林調査では捉えられませんでした。「測れないから管理できない」状態だったのです。 🛠 方法論と提案手法 ・3億枚超の衛星画像で事前学習したVision Transformer(ViT)基盤モデルを、約247km²の注釈データで微調整 ・サブメートル級の画像と1m解像度のLiDARを組み合わせ、地表の境界線と立体的な樹木を区別 ・Polsby-Popperのコンパクトネススコアを使い、0.5未満を生垣などの線状要素として自動分類 ・Google Earth Engine上で数千のSentinel-2セルを並列処理して大規模化 📊 ユースケース / 実績 数百万の要素のベクトルデータを生成し、Earth Engineで公開。林間放牧(シルボパスチャー)や農林複合(アグリシルビカルチャー)の支援、環境施策のリーケージ特定など、現場の意思決定に直結する使い方が想定されています。 #EarthAI# #リモートセンシング#
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