Ryosuke Isono 研究室

主宰者：Ryosuke Isono
東京工業大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Isono研究室では、衛星画像を対象とした復元・解析技術の開発を行っています。衛星画像は地球観測に有用な一方で、雲による遮蔽、雑音、および時間解像度と空間解像度のトレードオフという課題を抱えています。これらの問題を解決するため、マイクロ波レーダー画像との融合、最適化理論に基づくモデル構築、深層学習を活用した画像復元などの手法を組み合わせた研究を進めています。 特に、衛星画像の復元では、観測装置や環境に起因する雑音や欠損値を明示的に考慮した数学モデルの構築を重視しており、制約付き凸最適化問題として定式化し、収束性が保証されたアルゴリズムの開発に取り組んでいます。また、複数の異なる解像度を持つ画像を時間軸を含めて融合する手法では、参照画像を活用した正則化関数の設計により、雑音耐性と空間構造の詳細保存を両立させることを目指しています。 さらに研究室では、衛星観測データを用いた地球科学への応用にも取り組んでおり、数十年にわたる継続的な海洋観測データの解析を通じて、沿岸域の長期的な環境変化を定量的に評価する研究も展開しています。これらの理論的基礎から応用まで幅広い研究を通じて、観測データの品質向上と正確な解析を実現しています。

※ 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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