Ram C. Sharma 研究室

主宰者：Ram C. Sharma
千葉大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Sharma研究室は、衛星観測データを用いた陸域環境のモニタリングに取り組んでいます。具体的には、異なる衛星センサー（光学センサー、レーダー、ライダーなど）から得られた観測データを組み合わせ、地表面の性質や植生の分布を高精度で把握する手法を開発しています。機械学習アルゴリズムや物理モデルを活用して、複数のデータソースを統合的に処理することで、信頼性の高い地表面情報の抽出を実現しています。 研究室の重要な取り組みの一つは、衛星画像から植生コミュニティ（群落）を分類・地図化することです。学名・形態・生態系といった複数の視点を組み合わせた分類体系を開発し、10メートルから50センチメートルといった様々な空間解像度の衛星データを活用して、広域から局所的な領域まで多段階のスケールで植生情報を抽出しています。また、複数の時期のデータを組み合わせることで、季節変化を捉えながら植生タイプを識別する技術も進めています。 さらに、新世代の地球観測衛星（ひまわり8号・9号など）から提供される高頻度の観測データの活用に注力しており、従来よりも高い時間解像度で地表面の反射特性を推定する方法の開発を行っています。これらの研究を通じて、気候変動や土地利用変化が地球環境に及ぼす影響の把握や、生態系の保全・管理に必要なデータを提供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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