Bahareh Kalantar 研究室
主宰者：Bahareh Kalantar
理化学研究所・RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室では、衛星画像やドローンなどのリモートセンシング技術と地理情報システム（GIS）を組み合わせ、地球上で起こる様々な自然災害や環境変化を迅速に検出・監視することを目指しています。主な対象は、山火事・地滑り・地震被害・洪水など多岐にわたります。衛星から撮影された高解像度画像データに対して機械学習や深層学習などの人工知能手法を適用し、被災地の建物被害の把握、火災や煙の検出、植生の変化監視といった課題に取り組んでいます。
研究の手法としては、Sentinel衛星やLiDARなどの観測技術から得られた多種のデータを前処理し、機械学習モデル（ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラルネットワークなど）で解析する流れが特徴です。同時に、これらの複雑なモデルがどのような理由で特定の予測を行ったのかを人間が理解できるようにする「説明可能なAI」の手法も積極的に導入しています。
得られた主要な知見として、単一のデータ源（例えば気候データのみ）よりも、複数の情報源（土壌、地形、植生など）を組み合わせることで、リスク評価や現象の予測精度が大幅に向上することが報告されています。この統合的アプローチにより、自然災害への対応や環境管理、都市計画の立案をより効果的に支援する可能性が示されています。
※ 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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研究成果（43 件）
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- DOI: https://doi.org/10.3390/rs18101606
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs18020280
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40677-025-00347-3
- DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31015733.v1
- DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31015733
- DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2025.2537221
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss55030.2025.11242352
- DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-x-g-2025-81-2025
- DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2025.2520374
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- DOI: https://doi.org/10.1002/ece3.71430
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs17111823
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24196287
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eti.2024.103666
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eti.2023.103331
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss52108.2023.10282752
- DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2023.2225691
- DOI: https://doi.org/10.3390/geosciences13020034
- DOI: https://doi.org/10.21926/aeer.2301006
- DOI: https://doi.org/10.25130/tjes.29.4.6
- DOI: https://doi.org/10.1109/csde56538.2022.10089337
- DOI: https://doi.org/10.1109/csde56538.2022.10089353
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- DOI: https://doi.org/10.3390/land10100995
- DOI: https://doi.org/10.3390/su13179571
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13163281
- DOI: https://doi.org/10.3390/drones5030060
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss47720.2021.9553165
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13132638
- DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2021.1946602
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/6638241
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/6638316
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