Kenji Omasa 研究室

主宰者：Kenji Omasa
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、光の反射特性を活用して植物や土壌の物理化学的性質を非破壊的に評価する手法の開発を行っています。具体的には、植物の葉に含まれるクロロフィルや窒素、水といった生理活性物質の量を、分光計測（光のスペクトルを詳しく測定する方法）から推定するアルゴリズムの構築に取り組んでいます。また土壌粒径の推定にも同様のアプローチを応用しており、農業的意思決定やほ場管理を支援する情報基盤の整備を目指しています。 研究の手法的な特徴は、複数の観測角度や偏光といった多次元の光学情報を組み合わせることにあります。葉は表裏で構造が異なるため、見る角度によって反射特性が大きく変わります。本研究室ではこうした角度依存性や表面反射の影響を数学的なモデル（放射伝達モデルやBRDFモデル）で記述し、より正確な推定を実現しています。さらにドローンやLiDAR、構造化照度法といった3次元計測技術も導入し、温室栽培や圃場環境での実用的な植物診断システムの構築を進めています。 これらの研究を通じて、スマートファーミングの実現に向けて、セン年単位で細胞レベルから圃場スケールまで多層的に植物と環境の情報を取得・活用する技術基盤を整備しています。

※ 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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