Shunichi Koshimura 研究室
主宰者：Shunichi Koshimura
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Shunichi Koshimura研究室は、地震・津波・洪水などの自然災害による被害を予測・評価し、対策を立案するための研究を行っています。具体的には、衛星画像やドローン、地上レーザースキャニングなどのリモートセンシング技術を用いて、災害後の建物被害や浸水範囲を迅速に把握する手法を開発しています。また、津波や洪水のシミュレーション、地震による地殻変動の解析など、複数の観測データを組み合わせて災害現象を定量的に理解する研究にも取り組んでいます。
さらに、こうした災害予測技術を活用して、防災インフラの有効性評価や避難行動の最適化に関する研究も展開しています。津波避難塔の配置戦略、橋梁などの重要施設の耐震対策の費用対効果分析、携帯電話の位置情報データを活用した避難者の動態把握など、災害リスクを低減するための実践的な方策を提案しています。これらの研究を通じて、沿岸地域における総合的な防災・減災の実現に貢献することを目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
- 保健専門職Kazuhiro Watanabe 研究室東京大学論文 177 件·共通: 地震, 地震・火山, 地球物理, 物理学 +5
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研究成果（94 件）
- DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-xi-3-2026-493-2026
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2026.3703826
- [2026] Visibility-Aware Disparity Estimation for Aerial Images by Fusing Line Features in Shadow AreasDOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2026.3683686
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2026.3685660
- DOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2025.p0922
- DOI: https://doi.org/10.5194/essd-17-5259-2025
- DOI: https://doi.org/10.1002/eqe.70091
- DOI: https://doi.org/10.3390/w17223192
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.104941
- DOI: https://doi.org/10.1093/gji/ggaf432
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2025.110273
- DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-g-2025-1663-2025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.122179
- [2025] CHARACTERISTICS OF POPULATION OF VISITORS TO SANDY BEACHES IN JAPAN USING MOBILE SPATIAL STATISTICSDOI: https://doi.org/10.9753/icce.v38.management.49
- DOI: https://doi.org/10.9753/icce.v38.waves.16
- [2025] Towards real-time extraction of cascading effect and spatiotemporal analysis using social media dataDOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2025.105512
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2025.111242
- DOI: https://doi.org/10.1080/10095020.2025.2487138
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2025.03.023
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.121019
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pepi.2025.107344
- DOI: https://doi.org/10.1080/15732479.2025.2474696
- DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202565102011
- DOI: https://doi.org/10.1080/15732479.2025.2593586
- DOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2025.p0899
- [2025] Parallel Computing Approach for Rapid Estimation of Tsunami Hazard and Population Exposure in PeruDOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2025.p0912
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss53475.2024.10641821
- DOI: https://doi.org/10.1109/lgrs.2024.3520251
- [2024] Multiple hazards and population change in Japan’s Suzu City after the 2024 Noto Peninsula EarthquakeDOI: https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2024.100396
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2024.105023
- DOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2024.p0943
- DOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2024.p0885
- DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-x-4-2024-433-2024
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros58592.2024.10801629
- DOI: https://doi.org/10.1109/cluster59578.2024.00043
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-024-03619-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss53475.2024.10640983
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss53475.2024.10642715
- DOI: https://doi.org/10.1080/21664250.2024.2368955
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2024.104625
- DOI: https://doi.org/10.1061/jbenf2.beeng-6613
- DOI: https://doi.org/10.1109/lgrs.2024.3407725
- DOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2024.p0489
- DOI: https://doi.org/10.1029/2023ea003144
- [2024] Evaluation of Deep Learning Models for Building Damage Mapping in Emergency Response SettingsDOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2024.3367853
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2024.3418412
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.24-17090
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.24-17087
- DOI: https://doi.org/10.5610/jaee.24.4_85
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4410149
- DOI: https://doi.org/10.3811/jjmf.2023.t011
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00477-023-02602-1
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-41047-y
- DOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2023.p0553
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss52108.2023.10282604
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss52108.2023.10283297
- DOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2023.p0825
- [2023] Development of a single-phase free-surface flow model with the improved lattice kinetic schemeDOI: https://doi.org/10.1016/j.camwa.2023.06.022
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmultiphaseflow.2023.104554
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.103807
- DOI: https://doi.org/10.1002/eqe.3857
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2023.112159
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15020532
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4214384
- DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-22-65-2022
- DOI: https://doi.org/10.3390/app122010427
- DOI: https://doi.org/10.1029/2021jc018324
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2022.102263
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00024-022-03058-0
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-022-01586-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2021.105303
- [2022] Sparse Representation-Based Inundation Depth Estimation Using SAR Data and Digital Elevation ModelDOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2022.3215719
- DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202234005001
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejseee.78.4_i_127
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4271169
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejseee.78.1_1
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4305919
- DOI: https://doi.org/10.3850/978-981-18-5184-1_ms-11-115-cd
- DOI: https://doi.org/10.3934/geosci.2021040
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2021.102152
- DOI: https://doi.org/10.1080/21664250.2021.1991608
- DOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2021.p0977
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-97804-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2021.102486
- DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-2021-153
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-021-01425-0
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13112220
- [2021] The Potential Role of News Media to Construct a Machine Learning Based Damage Mapping FrameworkDOI: https://doi.org/10.3390/rs13071401
- [2021] Learning from multimodal and multitemporal earth observation data for building damage mappingDOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.02.016
- DOI: https://doi.org/10.1002/eqe.3440
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgrs.2020.3046004
- DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/630/1/012005
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss47720.2021.9554446
- DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/630/1/012008
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