DigiForest：持続可能な林業のためのデジタル分析とロボティクス

arXiv cs.RO / 2026/4/17

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要点

DigiForestは、デジタル技術と自律型ロボティクスを活用して、欧州の持続可能な森林管理目標の達成を支援する大規模な精密林業アプローチを提案しています。
システムは、樹木レベルのデータ収集のために、航空型・脚型・袋持ち型（marsupial）のような多様な自律移動ロボットを組み合わせ、森林インベントリの構築を自動化します。
樹木の形質を自動抽出して森林インベントリを作ることに加え、森林の成長を予測し意思決定を支援する意思決定支援システム（DSS）を備えています。
DigiForestは、目的に合わせて設計された自律型収穫機による低インパクトの択伐にも取り組み、フィンランド、英国、スイスの森林で現実環境における広範な検証を報告しています。
データ収集、インベントリ作成、成長予測、収穫までを統合することで、DigiForestは森林分野の主要課題に対応しつつ、気候レジリエンスや生物多様性への貢献を目指します。

要旨: 地球の陸地面積の3分の1を覆う森林は、地球規模の生物多様性、気候の調整、人々の健康と幸福にとって不可欠である。ヨーロッパでは、森林および森林地はおよそ陸地面積の40%に達しており、林業分野はEUの気候中立および生物多様性の目標を達成するうえで中核を担っている。これらの目標は、持続可能な森林管理、長寿命の木材製品の利用の増加、そして回復力のある森林生態系を強調している。これらの目標を達成し、森林管理に内在する固有の課題に適切に対処するためには、現在の取り組みにはさらなる革新が必要である。本章では、デジタル技術と自律型ロボティクスを活用する、革新的な大規模精密林業アプローチであるDigiForestを紹介する。DigiForestは4つの主要コンポーネントにより構成される: （1）樹木レベルのデータ収集のための、自律的で異種混在の移動ロボット（空中、脚型、そしてマルスピアル）;（2）森林台帳を構築するための樹木特性の自動抽出;（3）森林の成長を予測し意思決定を支援する意思決定支援システム（DSS）;（4）専用に設計された自律型ハーベスタによる低環境負荷の選択的伐採。これらの技術は、フィンランド、英国、スイスの森林を含む複数の拠点において、実世界の条件下で広範に検証されている。