産業団地向けESG志向炭素排出モニタリングシステム：UAVリモートセンシングとIoTセンサー融合手法の研究
An ESG-Oriented Carbon Emission Monitoring System for Industrial Parks: UAV Remote Sensing and IoT Sensor Fusion Method Research (原題)
E. Jin
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、UAVによる高解像度リモートセンシングと分散配置したIoTセンサーの連続測定を融合し、産業団地の炭素排出をリアルタイム監視する統合システムを提案する。データ融合ワークフローと通信プロトコルを設計し、実証ケースで空間被覆率・検出感度・即時性が従来の固定点監視を大幅に上回ることを示した。UAVが排出ホットスポットとプルーム拡散を可視化し、IoTが局所濃度と気象を捉えることで、早期警告と迅速対応を可能にする。ESG志向の意思決定、低炭素ガバナンス、規制遵守に資する拡張可能な運用解を提供する。
English
This study proposes an integrated UAV–IoT system fusing high-resolution aerial remote sensing with continuous in-situ sensor data for real-time carbon emission monitoring in industrial parks. A case study shows the fused system substantially outperforms fixed-point monitoring in spatial coverage, detection sensitivity, and timeliness, identifying emission hotspots and plume dispersion. The approach supports ESG-oriented decision-making, low-carbon governance, and regulatory compliance for industrial clusters.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
産業団地単位の排出可視化は、SSBJ・有報でのScope1/2開示やサプライチェーン排出把握の精緻化に直結する。日本企業が集積する工業団地での実装は、統合報告書における削減実績の裏付けデータとして活用余地が大きい。
In the global GX context
As ISSB/CSRD push for verifiable emissions data, UAV–IoT fusion offers a granular, auditable alternative to estimated or fixed-point monitoring, strengthening Scope 1/2 disclosure quality and MRV infrastructure for industrial clusters globally.
👥 読者別の含意
🔬研究者:UAVとIoTのマルチソースデータ融合による排出モニタリング精度向上の実証手法が参考になる。
🏢実務担当者:産業団地の排出ホットスポット特定とリアルタイム監視により、Scope1/2開示データの信頼性向上に活用できる。
🏛政策担当者:地域単位の排出監視・早期警告システム設計の根拠として、規制遵守と低炭素ガバナンス政策に示唆を与える。
📄 Abstract（原文）
The increasing emphasis on environmental, social, and governance (ESG) frameworks has highlighted the need for effective carbon emission monitoring systems, particularly in industrial parks that contribute significantly to environmental degradation. Although various monitoring methods exist, there remains a notable gap in integrating unmanned aerial vehicle (UAV)-based remote sensing with Internet of Things (IoT) sensor technologies for comprehensive, real-time carbon emission monitoring in complex industrial settings. This study proposes an integrated UAV–IoT system that combines high-resolution spatial data from UAV platforms with continuous in situ measurements from distributed IoT sensors. The system architecture, data fusion workflow, and communication protocols are designed to support real-time acquisition, transmission, and processing of multi-source environmental data. A case study conducted in an industrial park demonstrates that the integrated system substantially outperforms traditional fixed-point monitoring approaches in terms of spatial coverage, detection sensitivity, and timeliness of data delivery. UAV-based mapping effectively identifies emission hotspots and plume dispersion patterns, while IoT sensors capture localized concentration dynamics and relevant meteorological parameters. The fused dataset enables more accurate characterization of emission profiles and supports early warning and rapid response. The findings contribute to ESG-oriented decision-making by providing an operational, scalable solution for carbon emission monitoring, supporting low-carbon governance, regulatory compliance, and continuous improvement of sustainability performance in industrial parks and similar industrial clusters.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://soapubs.com/index.php/SOAPS/article/download/1773/1629first seen 2026-09-27 05:11:10 · last seen 2026-09-29 05:24:04
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。