Ram Avtar 研究室
主宰者：Ram Avtar
北海道大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、衛星画像や無人機などのリモートセンシング技術を用いて、地球表面の環境変化を観測・分析する研究に取り組んでいます。河川の土壌浸食や湖沼の水質変化、都市の拡大に伴う地表面温度の上昇、森林被覆の減少といった、自然環境と人間活動が相互に影響する現象を対象としています。これらの現象は洪水管理、水資源管理、気候変動への適応といった実社会の課題と直結しており、研究を通じて持続可能な環境管理への貢献を目指しています。
具体的には、多時期の衛星データから地形や水域、植生の変化を定量的に捉える手法を開発しています。また機械学習や統計解析を組み合わせることで、過去のデータパターンから将来の環境変化を予測したり、微細な地形変化を高い精度で検出したりすることを可能にしています。さらに無人機搭載の高精度センサーを用いた現地測定により、衛星データの精度検証や微小スケールの現象把握も行っており、広域から局所までの多段階的なアプローチを特徴としています。
加えて本研究室は、都市の人口密度と住民の生活満足度の関係、適切な住環境へのアクセス格差、都市緑地の管理といった社会的側面にも焦点を当てており、環境データ解析を通じた都市計画への応用にも力を入れています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（100 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-33264-4
- DOI: https://doi.org/10.1002/asl2.70031
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2026.123692
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00024-026-03939-8
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-16033-1
- [2025] Influence of Land Use/Land Cover Dynamics on Urban Surface Metrics in Semi-Arid Heritage CitiesDOI: https://doi.org/10.3390/land14091834
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11277-025-11833-0
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- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss55030.2025.11243382
- DOI: https://doi.org/10.1080/02626667.2025.2494866
- [2025] Daily Water Requirements of Vegetation in the Urban Green Spaces in the City of Panaji, IndiaDOI: https://doi.org/10.3390/w17101487
- DOI: https://doi.org/10.3390/earth6020039
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11105-025-01567-5
- DOI: https://doi.org/10.3390/soilsystems9020042
- DOI: https://doi.org/10.3390/su17052241
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cities.2025.105779
- DOI: https://doi.org/10.3389/feart.2024.1503634
- DOI: https://doi.org/10.33545/2664844x.2025.v7.i1c.257
- DOI: https://doi.org/10.3390/w17010089
- DOI: https://doi.org/10.22161/ijels.103.80
- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18373222
- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18373221
- DOI: https://doi.org/10.5109/7402623
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijgw.2024.10062459
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0240316
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijgw.2024.138434
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- DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1412/1/012011
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e40555
- DOI: https://doi.org/10.36478/makrjms.2024.12.28.34
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12524-024-02052-4
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16214060
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- DOI: https://doi.org/10.1177/03091333241269201
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss53475.2024.10642116
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss53475.2024.10641857
- DOI: https://doi.org/10.3389/ffgc.2024.1337535
- DOI: https://doi.org/10.3390/land13070931
- DOI: https://doi.org/10.1002/ird.2968
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101229
- DOI: https://doi.org/10.30954/2277-940x.02.2024.3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crsust.2024.100255
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crsust.2024.100252
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2023.100308
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e23125
- DOI: https://doi.org/10.3390/w15223918
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15194701
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-023-11856-9
- DOI: https://doi.org/10.56578/jgelcd020202
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35088-6
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-023-05957-4
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- DOI: https://doi.org/10.3390/hydrology9100180
- DOI: https://doi.org/10.2166/ws.2022.333
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- [2022] Post-typhoon forest damage estimation using multiple vegetation indices and machine learning modelsDOI: https://doi.org/10.1016/j.wace.2022.100494
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- DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1064/1/012003
- DOI: https://doi.org/10.3126/jfl.v21i1.56576
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11696-022-02226-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.155380
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pce.2022.103138
- [2022] Towards evaluating gully erosion volume and erosion rates in the Chambal badlands, Central IndiaDOI: https://doi.org/10.1002/ldr.4250
- DOI: https://doi.org/10.3390/urbansci6010021
- DOI: https://doi.org/10.3389/feart.2022.794634
- DOI: https://doi.org/10.3390/su14042374
- DOI: https://doi.org/10.3390/atmos13020247
- DOI: https://doi.org/10.3390/w14030412
- DOI: https://doi.org/10.1111/risa.13887
- DOI: https://doi.org/10.3390/su14020642
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- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13214423
- DOI: https://doi.org/10.1142/s263053482150008x
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