目次
- エグゼクティブサマリー：2025–2030年の市場展望
- デンドロインフォマティクスとは？ 定義、範囲、および主要プレーヤー
- グローバル市場予測：成長軌道と投資ホットスポット
- コア技術：センサー、AI、クラウドプラットフォーム
- データ収集と統合：現場からクラウドへ
- 病気検出アルゴリズム：現在の能力と制限
- 実世界の応用：主要森林組織のケーススタディ
- 規制の枠組みと森林情報学におけるデータガバナンス
- 2025年の投資、パートナーシップ、M&A活動
- 将来のトレンド：AI駆動のモデリング、衛星統合、持続可能性への影響
- 参考文献
エグゼクティブサマリー：2025–2030年の市場展望
デンドロインフォマティクス、すなわちデータサイエンス、情報学、そして樹木学（樹木科学）の統合は、2025年以降の森林病害モデリングを急速に変革しています。センサーネットワーク、バイオインフォマティクス、人工知能の融合により、森林管理者やステークホルダーは前例のないスケールと精度で病気の発生を検出、監視、予測できるようになっています。このセクションでは、2025年から2030年にかけて森林病害モデリングに応用されるデンドロインフォマティクスの市場動向についてのエグゼクティブサマリーを提供します。
主要な森林および環境技術企業は、リモートセンシング、現地センサー、ゲノム配列からのリアルタイムデータを利用したデンドロインフォマティクスプラットフォームを積極的に展開しています。特に、Trimbleは、病害モデリングモジュールと統合された地理空間および環境監視ツールを展開し、樹皮食い虫の発生や新しい真菌病原体など新たな脅威への迅速な対応を支援しています。同様に、Esriは、大規模データパイプラインと機械学習を活用し、病気の広がりの地図作成と予測を促進するGISベースの分析を拡張しています。
米国森林局や国連食糧農業機関（FAO）などの政府および非営利団体は、国境を越えた病気監視と知識共有を可能にするオープンソースデータセットや協力プラットフォームに投資しています。これらの取り組みは、2025年から2030年にかけてさらに加速することが期待されており、異種の現場および実験室データの高速処理を可能にするクラウドコンピューティングおよびエッジAIの進展に支えられています。
重要なトレンドは、SilvacomやJohnson Controlsが、病害リスク分析を広範な森林資産管理ソリューションに組み込んでいるように、デンドロインフォマティクスツールの森林管理およびサプライチェーンソフトウェアとの統合です。この統合は、早期警告システムの運用化と介入の最適化にとって重要であり、病気の発生による生態系および経済への影響を最小限に抑えることができます。
今後、森林病害モデリングのためのデンドロインフォマティクス市場は堅調な成長が期待されています。これは、森林健康監視に対する規制要件の拡大、気候変動による病害ダイナミクスに対する懸念の高まり、公共および民間セクターからの投資の増加に支えられています。2025年から2030年の期間は、病気検出アルゴリズム、リアルタイムデータフュージョン、および予測モデリング能力の重要な進展が見込まれ、デンドロインフォマティクスが次世代の森林リスク管理の基盤となることが固まります。
デンドロインフォマティクスとは？ 定義、範囲、および主要プレーヤー
デンドロインフォマティクスは、樹木環境データ（樹木年代学）と森林健康の研究に高度な情報学、データ分析、計算モデリングを適用する新興の学際的な分野です。このアプローチは、大規模な生物学的、環境的、時間的データセットを統合し、特に樹木病の文脈で森林生態系のダイナミクスをよりよく理解し、予測します。バイオインフォマティクス、機械学習、リモートセンシングからのツールを活用することで、デンドロインフォマティクスは、病気の発生の初期警告信号を検出し、長期的な森林のレジリエンスを評価し、精密な森林管理を支援することを可能にします。
森林病害モデリングのためのデンドロインフォマティクスの範囲は、高解像度の樹木年輪データセットの増加とデータ統合プラットフォームの進展により急速に拡大しています。現代のデンドロインフォマティクスプラットフォームは、従来の樹木年代学的分析を衛星および空中リモートセンシング、気候記録、樹木および病原体に関するゲノム情報からの空間データと組み合わせています。この全体的なアプローチは、個々の樹木から全体の景観に至るまでの病気パターンの特定を可能にし、変化する環境条件下での病気の広がりに関する予測モデルの開発を支援します。
この分野の主要プレーヤーには、学術機関、公共機関、森林監視と健康評価に重点を置く技術提供業者が含まれます。米国森林局などの組織は、デンドロインフォマティクスを森林健康監視プログラムに統合する先駆者であり、森林インベントリーと分析（FIA）プログラムと高度なデータサイエンスの取り組みを活用しています。技術の面では、Planet LabsやMaxar Technologiesのような企業が、高解像度のリモートセンシングデータを提供し、病気の発生のマッピングや森林の応答のモデリングに重要です。また、欧州宇宙機関（ESA）は、地球観測ミッションを通じてデンドロインフォマティクス研究を支援し、病気モデリングのための貴重な時間的および空間的データセットを提供しています。
ウィスコンシン大学マディソン校のSILVISラボなどのグループは、森林の被害を空間分析することに重点を置いた専門的なソフトウェアとデータ統合ツールを開発しており、ドイツのフラウンホーファー研究所は、AIベースの森林監視ソリューションに取り組んでいます。これらの組織は、デンドロインフォマティクスの研究を運用的な病害管理ツールに変換するために、森林機関や産業パートナーと協力しています。2025年以降、これらの取り組みは加速することが期待されており、クラウドベースの分析、オープンデータプラットフォーム、および異分野間のパートナーシップへの投資が森林病害モデリングの革新を推進します。
グローバル市場予測：成長軌道と投資ホットスポット
デンドロインフォマティクス—樹木年代学、情報学、森林健康診断の交差点—は、政府、保全組織、技術提供者が、森林病害の拡大と影響を軽減するための重要な役割を認識する中で、急速にグローバルに採用が進んでいます。2025年までに、デンドロインフォマティクスに基づく森林病害モデリングの世界市場は、病原体の発生の激化と気候変動に起因する害虫のダイナミクスの変化に対する緊急の対応により大幅に拡大すると予測されています。この成長を牽引する主要地域には、北米、ヨーロッパ、およびアジア太平洋の一部が含まれ、デジタル森林および精密監視インフラへの投資が優先されています。
北米では、米国農務省森林局（USDA森林局）が、突然のオークの死やエメラルドアッシュボアなどの脅威に対するリアルタイム病害監視と早期警告システムを可能にするリモートセンシングおよびデータ分析プラットフォームの展開を強化しています。同様に、カナダの機関は技術企業と協力し、デンドロインフォマティクスを活用した予測モデリングを行い、ボレアル森林資産を保護しています（ナチュラルリソースカナダ）。
ヨーロッパはイノベーションの焦点として残っており、欧州森林研究所が、デンドロインフォマティクスを国境を越えた森林健康監視に統合する国際プロジェクトを調整しています。これらの取り組みはEUの資金メカニズムによって支援され、地域特有の病気圧力に特化した相互運用可能なデータプラットフォームやAI駆動の分析の開発を促進しています。スカンジナビアでは、公共と民間のパートナーシップが樹木年輪データのデジタル化を進め、病気リスクの継続的評価のためにセンサーネットワークの統合を進めています。
アジア太平洋地域では、特に日本と韓国で林業のデジタルトランスフォーメーションが加速しています。政府支援の研究機関が、松枯れ線虫や他の侵入種の早期検出のための高度なデンドロインフォマティクスツールを開発しています（森林林産研究所）。オーストラリアは、気候変動によって悪化した真菌病原体に対応するために、デンドロインフォマティクスを活用した全国デジタル森林インベントリーに投資しています（CSIRO）。
今後数年で、デンドロインフォマティクスへの世界的投資は急増する見込みであり、市場アナリストは二桁の年平均成長率を予測しています。投資のホットスポットは、高価値の timber 資源を有する地域や、新たに発生する森林病害に脆弱な地域になるでしょう。この見通しは、機械学習、リモートセンシング、クラウドベースのデータ統合の進展によって支えられ、スケール可能なほぼリアルタイムの森林病害モデリングを可能にします。森林機関、技術ベンダー、研究機関間の戦略的な協力関係がこの成長を支える要因となり、デンドロインフォマティクスを世界的に持続可能な森林管理の基盤と位置づけることになります。
コア技術：センサー、AI、クラウドプラットフォーム
デンドロインフォマティクスは、樹木学と情報学の統合であり、森林病害モデリングの進展を目的とした最先端の技術—センサー、人工知能（AI）、クラウドプラットフォームを活用しています。2025年現在、これらのコア技術の融合は、森林の健康がどのように監視、分析、管理されるかを変革しており、病害の発生をより早く検出し、より効果的な介入戦略を可能にしています。
現代のセンサー技術は、この変革の最前線に立っています。環境および生物センサー（例：デンドロメーター、樹液フローメーター、多スペクトルイメージングデバイス）は、リアルタイムデータを収集するために森林地域に展開されています。森林センサーネットワークを専門とする企業（例：Spectral EnginesやMETER Group）は、継続的な現地監視のための堅牢なソリューションを提供しています。これらのセンサーアレイは、無線メッシュネットワークを介して接続されており、遠隔地から中央データベースへの大規模データセットの送信を促進しています。
AIおよび機械学習アルゴリズムは、これらのセンサーネットワークから生成される膨大で異質なデータから実用的な洞察を抽出するために重要です。2025年には、AI、特に深層学習アーキテクチャが、病害のダイナミクスに影響を与える生物的および非生物的要因間の複雑な相互作用をモデル化することを可能にします。IBMの環境インテリジェンススイートなどのプラットフォームは、森林アプリケーション用に適応され、AIを使用してセンサーデータにおける早期の病気のシグネチャを特定し、発生の軌跡を予測し、介入措置を推奨しています。一方、Microsoftのような組織は、オープンソースツールとデータセットの開発を支援するAI for Earthイニシアチブに投資しています。
クラウドコンピューティングプラットフォームは、膨大なボリュームのデンドロインフォマティクスデータを保存、処理、共有するために必要なスケーラブルなインフラを提供します。Google CloudやAmazon Web Servicesなどの主要プロバイダーは、環境分析に特化したサービスを提供しており、地理空間データの処理や機械学習モデルの展開があります。これらのクラウドプラットフォームは、共同作業フローをサポートし、研究者、森林管理者、政策立案者が世界中のどこからでも最新の病害モデルや視覚化ツールにアクセスできるようにします。
今後数年は、センサーデバイスでデータを直接処理するエッジコンピューティングの統合が進むと予想されています。さらに、技術企業と森林組織間のパートナーシップが加速し、センサーの小型化、AI駆動の診断、リアルタイム意思決定支援システムにおける革新を促進することが期待されます。オープンデータ標準と相互運用性フレームワークの継続的な開発は、森林病害管理のためのデンドロインフォマティクスの潜在能力を最大限に活用するための鍵となるでしょう。
データ収集と統合：現場からクラウドへ
データ収集と統合は、森林病害モデリングのデンドロインフォマティクスの基盤を形成し、生の現場測定を実用的な洞察に変換することを可能にします。2025年現在、このセクターはハードウェアとソフトウェアの両方で急速な進展を遂げており、さまざまなソースから統一されたクラウドベースのプラットフォームへの高解像度のリアルタイムデータフローを推進しています。
現代のフィールドデータ収集は、テクノロジーのスイートを活用しています。Ecomatikが生産する高スループットのデンドロメーターなどが樹木の成長と生理的反応を監視するために展開され、多スペクトルおよびハイパースペクトルイメージングデバイスは、大規模な早期病害検出を提供します。Planet LabsやMaxar Technologiesからのドローンおよび衛星によるリモートセンシングは、病気の広がりのモデリングに必要な重要なデータを提供します。
センサーネットワークは、IoTプロトコルを使用してますます相互接続されています。Libeliumのような企業は、マイクロクライメート、土壌水分、病原体の存在データをクラウドインフラに直接送信可能な無線環境センサーノードを提供しています。このリアルタイム接続により、環境因子と病気ベクターをほぼリアルタイムで統合でき、正確な予測モデリングにおいて重要なステップとなります。
データ統合の面では、森林組織とソフトウェアプロバイダーがデータ形式の標準化と相互運用性の促進に取り組んでいます。Esriが提供するプラットフォームは、地理空間、スペクトル、生物データセットの集約を可能にし、フィールド収集から高度な分析までのシームレスなワークフローをサポートします。APIの使用とオープンデータ標準が一般化しており、データのサイロをさらに削減し、研究、産業、公共機関間の共同作業を支援しています。
今後数年は、エッジコンピューティングデバイスの普及によりデータ収集がさらに効率化され、Hewlett Packard Enterpriseのような企業が森林展開向けに堅牢なエッジソリューションへの投資を進めています。これらの進展により、フィールド内での予備データ処理や異常検出が可能となり、レイテンシーや帯域幅の要求が減少します。
クラウドストレージとAIベースの分析が成熟するにつれて、デンドロクロノロジコアからドローン画像までの異質データセットの統合がより日常的になるでしょう。5Gと衛星IoT接続の期待される導入により、より詳細でリアルタイムな監視が可能となり、森林管理者や研究者は新たな病害脅威に迅速に反応し、森林エコシステムのレジリエンスを向上させます。
病気検出アルゴリズム：現在の能力と制限
病気検出アルゴリズムは、デンドロインフォマティクスの中心であり、ビッグデータとAIを利用して樹木年輪（樹木年代学）データとデジタル森林監視を通じて森林健康を理解します。2025年現在、これらのアルゴリズムは衛星画像、デンドロメーター測定、微生物ゲノム配列を含む情報源データセットを統合し、森林病害の広がりをモデル化、特定します。特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やアンサンブル法を用いた機械学習は、早期の病気のシグネチャを検出し、発生を予測するために広く利用されています。例えば、国連食糧農業機関は、リモートセンシングに基づく病害リスクマッピングを支援しており、フラウンホーファー学会は、空中および地上センサーデータを使用した樹木健康評価のためのAI駆動ツールに協力しています。
有望な進展にもかかわらず、いくつかの課題が残っています。データの異質性は重要な制限要因です—樹木年輪記録、センサーデータ、病原体ゲノムはしばしば異なる空間的および時間的スケールで収集され、アルゴリズムの統合を複雑にします。さらに、ラベルの付いた病気発生データの不足は、堅牢な教師あり学習を制限し、教師なしおよび半教師ありアプローチへの関心を高めています。Trimble ForestryやJohnson Controlsなどの独自の森林データプラットフォーム間の相互運用性はまだ進化しており、広範なアルゴリズム適用のためのデータ形式を標準化する取り組みが進行中です。
フィールド展開も課題です。アルゴリズムは制御された条件や高解像度の画像において病気の症状を正確に分類することができても、複雑な混合種森林では背景信号の変動や環境による混乱のために、その精度がしばしば低下します。米国地質調査所（USGS）や欧州宇宙機関（ESA）などの組織は、運用森林監視プログラムにおける現場での病気検出精度を向上させるために新しいマルチセンサーフュージョンアプローチを試験しています。
今後は、リアルタイムIoTセンサーネットワーク、モバイルハイパースペクトルイメージング、および地域間での感度データ保護を兼ね備えたフェデレート学習フレームワークとの統合を通じて、重要な進展が期待されています。Haglöf Sweden ABのような森林ハードウェアプロバイダーとAIソフトウェア開発者の協力により、2027年までに次世代の病気検出プラットフォームが得られると予想されています。ただし、多様な生態条件下で高精度、一般化能力、および説明能力を達成することは引き続きデンドロインフォマティクスによる森林病害モデリングにおける研究と展開の優先事項であり続けるでしょう。
実世界の応用：主要森林組織のケーススタディ
2025年、デンドロインフォマティクスは、樹木年代学、データサイエンス、情報学を結びつけた学際的なアプローチとして、森林病害の理解、予測、および軽減を目指す主要な森林組織にとって重要なツールとなっています。大規模な高解像度の樹木年輪データセットを活用し、リモートセンシング、ゲノミクス、リアルタイム環境監視と統合することで、これらの組織は森林病害モデリングにおいて重要な進展をしています。
主要なケーススタディの一つは、米国森林局（US Forest Service）からのもので、同局は複数の国立森林でデンドロインフォマティクスのワークフローを実施し、Phytophthora ramorum（突然のオークの死）やArmillaria根病の病原体の進行を追跡しています。US Forest Serviceは、樹木年輪分析を衛星画像や現地センサーデータと統合し、発生ゾーンを予測し、気候変動が病気の広がりに与える影響を定量化する空間的・時間的病気モデルを可能にしています。最近のパイロットプロジェクトでは、森林健康保護プログラムがデンドロインフォマティクスを利用して、影響を受けやすい林分の介入を優先し、治療の効果とリソース配分の効率を高めました。
国際的には、スウェーデン森林局が、ノルウェースプルース森林におけるHeterobasidion根腐れの広がりを監視するためにデンドロインフォマティクス手法を適用しています。樹木年輪の年代記とドローンによる多スペクトルイメージングを合成することで、同機関は生物的および非生物的ストレス因子を区別できる機械学習モデルを開発しました。その結果、経済損失の可測な減少が見られ、病気管理の積極的な方法と森林のレジリエンス向上戦略が実証されました。
カナダでは、カナダ森林サービス（Natural Resources Canada）が、真菌病原体によって悪化したマウンテンパインビートルの侵害に対抗するためにデンドロインフォマティクスの利用を拡大しています。樹木年代サンプルからの歴史的成長パターンを気候データおよび遺伝子データと統合することで、同機関はさまざまな気候シナリオの下での発生ダイナミクスを予測するためのモデルを開発しています。これらのモデルは現在、全国の早期警告システムに統合されており、州の管轄内での迅速な応答計画と適応管理を支援しています。
今後、これらのケーススタディは、世界中の森林組織によるデンドロインフォマティクスのさらなる採用への傾向を強調しています。オープンデータイニシアチブやクラウドベースの分析プラットフォームが成熟するにつれて、今後数年はますます広範な実施が見込まれ、予測精度と運用的影響が高まります。デンドロインフォマティクスとゲノミクスおよび人工知能の融合によって、2030年までにリアルタイムの病気予測ツールが生まれ、森林健康管理が変革されると予測されています。
規制の枠組みと森林情報学におけるデータガバナンス
デンドロインフォマティクス、特に森林病害モデリングに関連する規制の枠組みとデータガバナンスは、2025年に急速に進化しています。森林が病原体、害虫、気候変動からの脅威に直面している中、公共機関や民間の利害関係者に対して、デンドロインフォマティクスリソースの堅牢なデータ収集、安全な共有、責任ある利用を確保するよう圧力が高まっています。最近の数年間では、政府の森林機関、学術機関、技術提供者間でデータプロトコルの標準化と国境を越えた病害監視を可能にするための協力が増加しています。
米国では、米国森林局がデータガバナンスの枠組みを更新し、病害監視、地理空間分析、センサー由来の樹木健康メトリクスに関するオープンデータ標準を強調しています。森林インベントリーおよび分析（FIA）プログラムは、パートナー組織との相互運用性を確保し、大規模な病害モデリングを促進するための高度な情報ワークフローを統合しています。
同様に、欧州環境機関（EEA）は、そのコペルニクス土地監視サービスを新しい森林健康指標とデータ共有契約で強化し、2030年のEU森林戦略および生物多様性戦略を支援しています。
産業側では、Trimble Inc.やEsriのような企業が、病気発生データの管理を支援するためにユーザーアクセス制御や監査トレイルなどの安全なデータガバナンス機能を備えたプラットフォームを提供しています。これらのプラットフォームは、EU一般データ保護規則（GDPR）や国ごとの森林データ保護法など、新たに出現するデータプライバシー規制への準拠を支持しています。さらに、国連食糧農業機関（FAO）は、メンバー国と協力してオープンアクセスの森林健康データポータルを開発し、国家の主権とプライバシーを尊重しながら、病気情報を全球的なモデリング活動に利用できるようにしています。
今後、規制の調和と強化されたデータガバナンスは、リアルタイムセンサーネットワーク、ドローンによる監視、AI駆動の分析を組み込むデンドロインフォマティクスが拡大する中で重要になるでしょう。この数年間で、OGCセンサースタThings APIやISO 19115メタデータ標準の採用など、さらなる標準化イニシアティブが予想され、国際標準化機構（ISO）やオープンジオスペーシャルコンソーシアム（OGC）の指導の下での進展が期待されます。これらの進展により、森林管理者、研究者、規制者は、迅速な病害検出とモデリングに向けて高品質で相互運用可能なデータを共有し、課題が高まる時代においてもレジリエントな森林エコシステムを確保できるようになるでしょう。
2025年の投資、パートナーシップ、M&A活動
デンドロインフォマティクスにおける森林病害モデリングへの投資、パートナーシップ、および合併・買収（M&A）活動は、2025年に加速しています。これは、データ駆動のソリューションを通じて地球規模の森林健康の課題に対処する緊急性の高まりを反映しています。このセクターは、林業、情報学、高度な分析の交差点に位置しており、害虫や病原体、気候変動によるストレスの影響を軽減しようとする森林技術企業、研究機関、木材産業のリーダーから注目を集めています。
2025年にも、いくつかの注目すべき投資が発表されました。Trimble Inc.は、病害監視と早期検出のためのAI駆動のデンドロインフォマティクスプラットフォームを専門とするスタートアップへの投資を拡大しました。同社の最近の資金調達ラウンドは、高解像度リモートセンシングと予測病害モデリングの統合をターゲットとしており、森林健康インテリジェンスに対する市場の需要を強調しています。
公共と民間のセクター間のパートナーシップも活発化しています。米国農務省（USDA）は、病害発生を監視するための機械学習とセンサーネットワークを活用する森林健康保護プログラムに関して、プライベート分析プロバイダーや大学と協力を続けています。ヨーロッパでは、フラウンホーファー学会が、森林管理企業との新たなパートナーシップを開始し、オープンソースデータプラットフォームおよび病害モデリングツールを共同開発することを目指しています。
M&A活動は競争環境を再構築しています。2025年の初めに、Silvacom Ltd.が病原体検出のためのハイパースペクトルイメージングに特化したカナダのデンドロインフォマティクススタートアップを買収し、その技術を森林管理ソリューションに統合しました。同様に、Esriは、戦略的な買収を通じて森林に特化したジオスペーシャル分析のスイートを拡張し、空間病害モデリングとリアルタイムリスク評価の能力を強化しました。
今後、デンドロインフォマティクスの適応的森林管理の価値が明確になるにつれて、投資と取引活動は今後数年間でさらに活発化する見込みです。資金は、クラウドベースの病害モデリングプラットフォーム、現場診断のためのエッジコンピューティング、および国境を越えたデータ共有イニシアティブを開発する企業に流入するでしょう。規制機関や認証制度がより多くの証拠に基づく病害リスク管理を要求する中で、戦略的なパートナーシップとM&Aは、グローバル市場における革新的なデンドロインフォマティクスツールのスケールアップの中心となるでしょう。
将来のトレンド：AI駆動のモデリング、衛星統合、持続可能性への影響
デンドロインフォマティクス—樹木年代学、情報学、先進分析の融合は、2025年を通じて森林病害モデリングを革命的に変えています。当セクターは、人工知能（AI）、衛星データストリーム、持続可能性の必然性の急速な融合を経験しており、森林健康の監視と管理に根本的な変化をもたらしています。
特徴的なトレンドは、大規模で高解像度の衛星データとAI駆動のモデリングフレームワークの統合です。デンドロインフォマティクスプラットフォームは現在、深層学習アルゴリズムを活用して、樹木年輪データの時系列を衛星のスペクトル、熱、およびレーダー画像と共に分析しています。欧州宇宙機関のセンチネル2や米国地質調査所のLandsatミッションからのデータを利用して、病気の発生を示すストレスパターンの早期検出が強化されています。
2025年には、国連食糧農業機関やNASAなどの組織がオープンデータの協力を促進し、森林健康の指標をリアルタイム分析のために広くアクセス可能にしています。例えば、NASAのグローバルエコシステムダイナミクス調査（GEDI）のライダーデータは、病気の進行に関連する垂直構造やバイオマスの異常を抽出するために、デンドロインフォマティクスパイプラインにますます組み込まれています。地上では、高度なセンサーやIoT対応のデンドロメーターが、クラウドベースのAIモデルに成長および生理的データを連続的に供給し、病気のリスクおよび広がりのシナリオに対する予測分析を可能にします。
持続可能性への移行は、これらの技術の展開を加速させています。森林認証プログラム（PEFC）などの認証機関や機関は、持続可能な管理とサプライチェーンの透明性のために森林健康の堅牢でデータ駆動の証拠を要求し始めています。デンドロインフォマティクスツールは、動的なリスクマッピングやシナリオプランニングを支援し、森林管理者が生態系サービスと生物多様性を維持するための介入を優先できるようにします。
今後数年は、衛星およびドローンプラットフォームにおけるエッジAIによる病気検出の自動化が進展し、オープンソースAPIを通じたリアルタイムデータ共有が拡大し、国家の気候および生物多様性戦略にデンドロインフォマティクスの洞察をより直接的に統合することが期待されています。リモートセンシング機関、学術チーム、森林産業の利害関係者間のコラボレーションが強化され、病気の軽減と適応的森林管理の革新が進むでしょう。
参考文献
- Trimble
- Esri
- 米国森林局
- 国連食糧農業機関（FAO）
- Silvacom
- Planet Labs
- Maxar Technologies
- 欧州宇宙機関（ESA）
- ウィスコンシン大学マディソン校のSILVISラボ
- フラウンホーファー研究所
- ナチュラルリソースカナダ
- 欧州森林研究所
- 森林林産研究所
- CSIRO
- Spectral Engines
- METER Group
- IBM
- Microsoft
- Google Cloud
- Amazon Web Services
- Ecomatik
- Planet Labs
- Haglöf Sweden AB
- スウェーデン森林局
- 欧州環境機関
- 国際標準化機構（ISO）
- オープンジオスペーシャルコンソーシアム（OGC）
- USGS Landsat
- NASA
- グローバルエコシステムダイナミクス調査（GEDI）
- 森林認証プログラム（PEFC）
