Koki Homma 研究室
主宰者：Koki Homma
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、イネやダイズなどの主要作物の生産性向上と安定化を目指し、作物の生育状態の評価と環境ストレスへの適応を多角的に研究しています。特に、ドローンや衛星画像などのリモートセンシング技術、植物キャノピー計測器などの非破壊計測機器を用いて、葉面積や光合成能力といった作物の生理形質を現場で迅速に把握する方法を開発しています。同時に、深層学習などの情報処理技術を組み合わせることで、収量予測や病害虫被害の評価を効率化する手法の確立に取り組んでいます。
また、塩ストレスや干ばつ、高温といった環境逆境下での作物の応答メカニズムにも注力しており、根の形態変化や栄養吸収特性、光合成活性の変動を実験的に解析しています。これらの個体レベルでの知見を統合し、気象・水文モデルと作物生育モデルを連携させることで、気候変動下における水と食料の供給リスクを評価する研究も展開しています。さらに、熱帯地域での作物栽培適応性評価や、圃場における実際の農業管理との関連性を考慮した研究も推進されており、学術的知見の農業現場への応用を志向しています。
※ 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（65 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1080/29932106.2026.2652654
- DOI: https://doi.org/10.1093/dote/doag008
- DOI: https://doi.org/10.1080/1343943x.2026.2655612
- DOI: https://doi.org/10.1080/1343943x.2026.2663901
- DOI: https://doi.org/10.3117/plantroot.19.30
- DOI: https://doi.org/10.1080/03650340.2025.2490798
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.25-27006
- DOI: https://doi.org/10.15083/0002013518
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsar64635.2025.11392534
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- DOI: https://doi.org/10.1080/1343943x.2025.2568391
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crope.2025.08.001
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2025.104357
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0184033
- DOI: https://doi.org/10.1080/1343943x.2024.2365466
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2024.e00912
- DOI: https://doi.org/10.22146/agritech.86077
- DOI: https://doi.org/10.1626/jcs.93.179
- DOI: https://doi.org/10.3390/agriengineering6010035
- DOI: https://doi.org/10.50974/0002001995
- DOI: https://doi.org/10.50974/0002002041
- DOI: https://doi.org/10.50974/0002002010
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16030499
- DOI: https://doi.org/10.1080/1343943x.2023.2299645
- DOI: https://doi.org/10.1111/wbm.12284
- DOI: https://doi.org/10.3390/agriengineering5010024
- DOI: https://doi.org/10.3390/agriengineering5040108
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15133446
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15102511
- DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture13030609
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2022.108785
- DOI: https://doi.org/10.3390/su141610007
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- DOI: https://doi.org/10.5539/jas.v14n8p1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2022.108430
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2022.108609
- DOI: https://doi.org/10.14829/jcsproc.251.0_164
- DOI: https://doi.org/10.3934/agrfood.2021051
- DOI: https://doi.org/10.1080/1343943x.2021.1881409
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2021.01.016
- DOI: https://doi.org/10.3719/weed.66.48
- DOI: https://doi.org/10.3178/hrl.15.92
- [2021] Controlling <i>Ipomoea</i> species in soybean fields with a leaf age development modelDOI: https://doi.org/10.3719/weed.66.1
- DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202123203008
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2021.109815
- DOI: https://doi.org/10.1111/wbm.12237
- DOI: https://doi.org/10.20495/tak.59.1_101
- DOI: https://doi.org/10.1002/agj2.20813
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss47720.2021.9554679
- DOI: https://doi.org/10.1626/jcs.90.354
- DOI: https://doi.org/10.1111/wbm.12232
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13101971
- DOI: https://doi.org/10.1080/1343943x.2021.1908152
- DOI: https://doi.org/10.1626/jcs.90.211
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