Satoshi Tsuyuki 研究室
主宰者：Satoshi Tsuyuki
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、衛星画像やドローン撮影による空中画像、レーザー計測データなどの多様な遠隔計測技術を用いて、森林の構造や機能を評価・監視する研究に取り組んでいます。機械学習やディープラーニングなどの最新のデータ解析手法を組み合わせることで、複雑な混交林における個々の樹木の検出、樹種判定、バイオマス推定などを高精度で実現することを目指しています。
研究の対象は多岐にわたり、温帯から熱帯の森林生態系を扱っています。マングローブ林の分布変化を検出したり、アマゾン地域の森林破壊と劣化の現況を把握したり、絶滅危惧種の生息地分布を予測するなど、環境保全に直結した課題に数量的なアプローチで取り組んでいます。また、森林管理の意思決定に必要な情報として、樹冠被覆率の推定、地表面土壌水分の分布図作成、炭素蓄積量の空間的変動評価なども行っています。
これらの研究を通じて、衛星データやドローン技術が従来の現地調査では困難であった大規模かつ詳細な森林モニタリングを可能にすること、そして機械学習によるデータ融合が複雑な森林生態系の特性評価に有効であることを実証しています。得られた成果は、持続可能な森林管理、生態系保全、気候変動対応といった実践的な課題解決へ貢献することを期待されています。
※ 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（30 件）
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- DOI: https://doi.org/10.3390/geomatics5030032
- DOI: https://doi.org/10.3390/su172210094
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.104372
- DOI: https://doi.org/10.3390/geomatics5010012
- DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1315/1/012078
- DOI: https://doi.org/10.3390/a17020084
- DOI: https://doi.org/10.4236/as.2024.154029
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- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16244776
- DOI: https://doi.org/10.3390/app142210504
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones8090484
- DOI: https://doi.org/10.3390/info15080485
- [2024] Typhoon-Induced Forest Damage Mapping in the Philippines Using Landsat and PlanetScope ImagesDOI: https://doi.org/10.3390/land13071031
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16101783
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geosus.2024.01.009
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16010076
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23249907
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones7120705
- [2023] Silvicultural decisions to formulate forest restoration strategies using geospatial approachesDOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1282/1/012054
- DOI: https://doi.org/10.3356/jrr-22-16
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15081997
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15041001
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100821
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biocon.2022.109489
- DOI: https://doi.org/10.22146/jtbb.64827
- DOI: https://doi.org/10.4236/jgis.2022.146037
- DOI: https://doi.org/10.3390/fire4040089
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13071285
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