An integrated edge–cloud IoT framework for resilient disaster prevention in fire detection and forest carbon assessment

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers in environmental sensing and climate mitigation can adopt the layered IoT design and integrate with carbon accounting models.

🏢実務担当者:Forest managers and disaster prevention agencies can use this system for early fire detection and damage assessment.

🏛政策担当者:Policymakers can consider this technology for national forest carbon monitoring and climate adaptation strategies.

人類による天然資源の過剰利用が続く中、地球環境は悪化し、気候変動の影響は激化している。近年の記録的な気温や頻発する山火事は、人間に直接的な脅威をもたらすだけでなく、生態系を撹乱し、特に森林の炭素吸収源を損なうことで地球温暖化を加速させるという有害な循環を生み出している。これに対処するため、本研究はモノのインターネット（IoT）技術を用いた森林火災監視・管理システムを開発した。本システムは4つの層で構成される：(1) センシング層は、気象、大気質、画像、熱画像といった環境データを収集し、火災を早期に検知する。画像認識を用いて炎と煙を識別し、リアルタイムの気象データと照合することで誤警報を減らす。(2) 伝送層は4Gネットワークを利用し、高帯域幅でリアルタイムのデータと画像を転送する。(3) アプリケーション層は、森林管理のニーズに応じて、リアルタイム画像、衛星監視マップ、現場センサーデータを提供する。(4) 電源供給層は、異なる環境に適応し、屋外では太陽エネルギーとバッテリーを、屋内では系統電力を使用する。テストの結果、本システムは物体検出で平均精度84.4%、赤外線温度測定で平均誤差わずか0.45%を達成した。衛星画像と地理情報システムデータを統合することで、火災の影響範囲と深刻度を精密にマッピングできる。この革新的なIoTベースの森林火災システムは、早期検知と山火事管理の強化に不可欠であり、生態系のバランスを保全し、気候変動に効果的に対処するための強力なツールを提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Humanity’s ongoing overuse of natural resources is degrading the Earth’s environment, intensifying climate change impacts. Recent record temperatures and frequent wildfires threaten humans directly and disrupt ecosystems, especially by damaging forest carbon sinks, which accelerates global warming in a harmful cycle. To combat this, the study developed a forest fire monitoring and management system using Internet of Things (IoT) technology. The system consists of four layers: (1) The sensing layer collects environmental data—meteorological, air quality, images, and thermal imaging—to detect fires early. It uses image recognition to identify flames and smoke, cross-checking with real-time weather data to reduce false alarms. (2) The transmission layer utilizes 4G networks for high-bandwidth, real-time data and image transfer. (3) The application layer provides real-time images, satellite monitoring maps, and field sensor data for forest management needs. (4) The power supply layer adapts to different environments, using solar energy and batteries outdoors and grid electricity indoors. Testing shows the system achieves 84.4% average precision in object detection and only 0.45% average error in infrared temperature measurement. Integrating satellite images and geographic information system data allows precise mapping of fire impact zones and severity. This innovative IoT-based forest fire system is vital for early detection and enhanced wildfire management, offering a powerful tool to help preserve ecological balance and address climate change effectively.

• semanticscholar https://doi.org/10.1038/s41598-026-43053-2first seen 2026-06-29 07:46:57 · last seen 2026-08-10 05:24:26