Takuya Hiroshima 研究室
主宰者：Takuya Hiroshima
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、森林の構造と機能を把握するための計測技術開発に取り組んでいます。衛星観測データ（Sentinel、GEDI、MODISなど）と無人航空機（ドローン）による撮影画像を組み合わせ、森林のバイオマス（炭素蓄積量）、樹冠の高さ、樹種分布といった重要な情報を広域かつ効率的に推定する方法を開発しています。これらの手法により、地球規模の気候変動下における森林の炭素動態の長期トレンド把握が可能になります。
具体的には、機械学習やディープラーニングなどの解析技術を活用して、衛星画像やドローン画像から森林の詳細な特性を自動抽出しています。特に構造が複雑な混合林（針葉樹と広葉樹が混在する森林）における個別の樹木検出や樹種判別、林冠ギャップの検出など、従来の手法では困難だった課題に対して、深層学習モデルを用いた新しい解析手法を提案しています。さらに測位精度の向上や複数データソースの統合など、計測精度を高めるための工夫も進めています。
これらの研究は、日本を含む世界各地の森林を対象としており、森林管理の意思決定支援、生物多様性保全、炭素中立社会の実現に向けた基礎情報の提供を目指しています。
※ 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（34 件）
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11676-026-02036-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/geomatics6020025
- DOI: https://doi.org/10.2490/jjrmc.63.17
- DOI: https://doi.org/10.1007/s44396-025-00018-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2025.123482
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2025.101867
- DOI: https://doi.org/10.3390/geomatics6030065
- DOI: https://doi.org/10.3390/geomatics5010012
- DOI: https://doi.org/10.1007/s44353-025-00025-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomat.2025.100074
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.104372
- DOI: https://doi.org/10.3390/geomatics5030032
- DOI: https://doi.org/10.1080/15481603.2025.2601327
- DOI: https://doi.org/10.3390/su172210094
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn64981.2025.11229306
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.soilad.2025.100045
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2025.122657
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16244776
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones8090484
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114322
- DOI: https://doi.org/10.1080/13416979.2024.2377379
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.srs.2024.100144
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16101783
- DOI: https://doi.org/10.3390/a17020084
- DOI: https://doi.org/10.4236/gep.2024.124002
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23249907
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones7120705
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15081997
- DOI: https://doi.org/10.7211/jjsrt.48.345
- DOI: https://doi.org/10.3390/f13111912
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss46834.2022.9884826
- DOI: https://doi.org/10.4005/jjfs.103.409
- DOI: https://doi.org/10.3390/f12081014
- DOI: https://doi.org/10.20659/jfp.2021.003
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