Toshiaki Owari 研究室

主宰者：Toshiaki Owari
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑で入り組んだ森林構造を効率的に把握・管理するための技術開発に取り組んでいます。特に、混交林（異なる種類の樹木が混在する森林）を対象として、どの場所にどのような樹木がどの程度の大きさで存在しているかを正確に把握する方法を研究しています。対象とする現象は、森林の樹冠構造、樹種分布、炭素蓄積量など、森林管理や生態保全に必要な様々な情報です。 これらを解明するため、ドローン（無人航空機）や LiDAR などの最新の観測技術により高精細な空中画像や三次元データを取得し、機械学習やディープラーニングなどの人工知能手法で画像を自動解析する手法を開発しています。複数の画像データ（RGB 画像、赤外線画像など）を組み合わせたり、異なるアルゴリズムを比較検討したりすることで、精度向上を目指しています。 これまでの研究から、複数の特性情報を組み合わせて解析することで、従来難しかった複雑な森林での樹木検出や樹種判別の精度が向上することが示されています。また、台風被害後の森林回復過程や炭素蓄積の空間的なばらつきなど、時間経過に伴う森林の変化も捉える研究が進められており、持続可能な森林管理に向けた実用的な知見を提供しています。

※ 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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