Hongruixuan Chen 研究室

主宰者：Hongruixuan Chen
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、衛星画像やレーダー画像などの地球観測データから地表の変化を自動的に検出・分析する手法の開発に取り組んでいます。特に、光学画像とレーダー画像の両方を活用して、天候や時間帯に左右されない全天候的な環境監視を実現することを目指しています。対象とする変化には、建物の被害判定、土地被覆の変動、コーラルリーフの健全性評価など、災害対応や環境保全に関わる多様な課題が含まれます。 手法としては、深層学習とコンピュータビジョンの最新技術を活用しており、限られたラベル付きデータで高精度な学習を実現する弱教師あり学習や半教師あり学習、さらには教師なし学習の開発に力を入れています。また、ビジョン基盤モデルなど大規模事前学習モデルを遠隔感知領域に適用し、複数のセンサーデータや異なる地域への汎化性能を向上させることにも注力しています。加えて、機械学習の訓練に必要な大規模な標準化データセットの構築も重要な研究活動となっています。 こうした取り組みを通じて、本研究室は人工知能を用いた地球観測の実用化を進め、都市計画、災害対応、気候変動への適応など、現実の社会課題解決に貢献する技術開発を行っています。

※ 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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