Kenlo Nishida Nasahara 研究室

主宰者：Kenlo Nishida Nasahara
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、衛星画像やセンサーからの光学データを用いて、地球上の植生や土地利用の変化を監視・分析する研究を行っています。具体的には、農作物の成長段階の判定、森林の生態系機能の評価、都市と農村の土地利用パターンの変動追跡など、環境保全や食糧生産に関わる多様な課題に取り組んでいます。これらの研究では、赤外波長を含むマルチスペクトル衛星データ、合成開口レーダー（SAR）、および地上での分光観測データを組み合わせることで、従来よりも高精度な監視を実現しています。 手法としては、複数の人工衛星センサーから得られた時系列データに深層学習（畳み込みニューラルネットワークやランダムフォレストなど）を適用し、植生指数の抽出や土地被覆分類を行っています。特に、光学データが利用しにくい雲の多い地域での監視にはレーダーデータを活用するなど、各手法の長所を組み合わせた包括的なアプローチが特徴です。また、地上で実測したデータとの比較検証も重視しており、衛星観測データの精度向上に貢献しています。 これまでの研究から、冬季の落葉樹の色変化は低温ストレスへの適応機構であること、東南アジアの農村地域で大規模な土地利用転換が進行していることなど、気候変動と人間活動が生態系に及ぼす影響が明らかにされています。こうした知見は、持続可能な農業・森林管理やSDGs達成に向けた政策立案に活用されています。

※ 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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