Japan-Russia Scientific Forum
Online Workshop “Japan-Russia Collaboration for Ecosystem Monitoring”

日露学術フォーラム
日露オンラインセミナー「生態系モニタリングにおける日露協力」
日時:2021年9月15日（水）、19:00～20:30 （日本時間）

主催者:

北海道大学、モスクワ国立大学、日露大学協会

共催者:
北海道大学地球環境科学研究院、モスクワ国立大学地理学部、日露経済協力・人的交流に資する人材育成プラットフォーム（HaRP）
対象者:

日露その他の大学の教員、学生等

開催方法:

Zoomによるオンライン開催

使用言語:

英語（日露同時通訳あり）

概要:
本オンラインセミナーは、持続可能な開発目標の達成を目指して日露間の学術交流の推進を図る日露学術フォーラムにおけるセッションの一つとして開催されます。
これまでHaRP の専門セクション「SDGs： 環境・資源開発・多文化教育」参画者とそのロシア側交流相手が協力事業として行われてきた、下記のオンラインセミナーの結果を踏まえて企画されたものです。
1. “Cold Lands Seminar. Arctic and Asia. Session 3 ‘Environmental Monitoring’” held on 26
September 2019 in conjunction with the Cold Land Seminar/Northern Sustainable Development
Forum, 2019, Yakutsk.
https://russia-platform.oia.hokudai.ac.jp/en/report/3573

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2. Japan-India-Russia Symposium on Geospatial data for Environmental Monitoring (JIRSGEM)2019 held on 16-18 October 2019, Sapporo.
https://russia-platform.oia.hokudai.ac.jp/en/report/2993
3. Panel discussion “North for work and life. Session 4. ‘Long-term monitoring of theenvironment state in the Norilsk industrial region and adjacent territories. Efficient naturemanagement, ecology’” held on 16 November 2019 as part of the WWCAM -2019 (WorldWinter Cities Association for Mayors) Working Meeting at Norilsk.
https://russia-platform.oia.hokudai.ac.jp/en/report/3424
4. “Cold Lands Seminar. Arctic and Asia. Session 1 ‘The Northern environment’” held online on30 September 2020 in conjunction with the Cold Land Seminar/Northern Sustainable
Development Forum, 2020.
https://russia-platform.oia.hokudai.ac.jp/en/report/4027
5. Knowledge Sharing Symposium on Machine Learning and Deep Learning in Geoinformatics
held online on 30 November - 3 December 2020
https://russia-platform.oia.hokudai.ac.jp/en/report/4469
本セミナーは、上記5セミナーと同様に、持続可能な開発目標（SDGs）の達成を目指して日露間の学術交流の推進を図るとともに、生態系モニタリングに貢献することを目的としています。
The main aim of this seminar is to develop algorithms to process multi-sensor remote sensing satellite
data (PALSAR, Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat) to monitor the boreal ecosystem, as the borealecosystem is one of the largest terrestrial biomes and plays a major role in the global carbon cycle.
Recently, forest fires, decay of the damaged forest and deforestation activities in the boreal ecosystems
cause increased CO2 emissions. The use of multi-sensor remote sensing data can provide precise
information about changes in the ecosystem, which can help us to manage the forest sustainably. Thissession will be devoted to the discussion of how multi-sensor remote sensing data can be used to findevidence-based solutions for sustainable forest management and implementation of SDGs#13 (Climateaction) & 15 (Life on earth).
申込方法: 参加をご希望の方は次のメールアドレスにご連絡ください
ram@ees.hokudai.ac.jp
問合せ先: ご不明な点がありましたら、北海道大学地球環境科学研究院のアバタル准教授（英語）又はモスクワ国立大学地理学部のTutubalina上級研究員（英語かロシア語）までお問い合わせください。
Ram Avtar (Faculty of Environmental Earth Science, Hokkaido University)
ram@ees.hokudai.ac.jp
or Olga Tutubalina (Faculty of Geography, Moscow State University)
olgatut@mail.ru
Draft program (as of 8 September 2021)
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Time (Japan)

ProgramModerator: Dr. Olga Tutubalina (Moscow State University)

19:00-19:15

Invited Lecture: Prof. Gareth Rees (Cambridge University) “Estimation of boreal
forest Growing Stock Volume in Russia from satellite imagery and derived products"

19:15-19:30

Presentation 1: Prof. Trofim Maximov (The Yakut Scientific Centre of the Siberian
Branch of the Russian Academy of Sciences) “Study of Permafrost-DominatedEcosystems of North-Eastern Eurasia Under the Conditions of Global Warming andIncreasing Anthropogenic Pressure in the Late XX - Early XXI Centuries”

19:30-19:35

Q&A (5 min.)19:35-19:50

Presentation 2: Dr. Ayumi Kotani (Nagoya University) “Russian-Japanesecollaborative study of ecosystem monitoring in eastern Siberia”

19:50-19:55

Q&A (5 min.)

19:55-20:10

Presentation 3: Dr. Olga Tutubalina (Moscow State University), “Remote sensing
for monitoring forests in northern Russia, results and current challenges”

20:10-20:15

Q&A (5 min.)20:15-20:25

Presentation 4: Dr. Ram Avtar (Hokkaido University), “Modelling Arctic Coastal
Plain Lake Depths Using Machine Learning and Google Earth Engine”

20:25-20:28

Q&A (3 min.)

20:28-20:30

Closing remarks (2 min.)3