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実施中プロジェクト

開発途上国におけるSDGs環境指標6.6.1のデータ・ギャップ補完のためのGeo-AIの活用：インドネシアの事例研究

多くの環境関連のSDG指標、特に開発途上国におけるものは、データが不完全であったり欠落していたりする問題を抱えています。これはSDG 6「安全な水とトイレを世界中に（すべての人々の水と衛生の利用可能性と持続可能な管理を確保する）」、とりわけ指標6.6.1「水関連生態系範囲の経時変化」にもあてはまり、その要因として、限られたモニタリングネットワークの規模、高いデータ収集コスト、地理的条件の厳しさ、雲による頻繁な観測障害、そして脆弱な環境情報システムが挙げられます。その結果、インドネシアなどの国々は、国連のSDGメタデータで要求される詳細な生態系固有のデータではなく、土地利用の変化といった代替データに依存せざるを得ない状況にあります。これにより、効果的なSDGモニタリングやエビデンスに基づく政策立案が制限されています。

本研究プロジェクトは、衛星リモートセンシング、機械学習、空間分析、クラウドコンピューティングを統合した地理空間人工知能（Geo-AI） を、こうしたデータ・ギャップを埋める解決策として提案します。Geo-AIは、高解像度かつ時間的一貫性のある環境情報を生成することが可能です。インドネシアは、SDG報告において大きな課題を抱える一方で、Geo-AIの活用可能性も高いことから、本研究プロジェクトのケーススタディーとして選定されています。

研究領域
地球環境
研究期間
2026年04月07日 から 2029年03月31日
主査
リンバ・アンディ・ベッセ
関連地域
  • #アジア
開発課題
  • #水資源