Quan Wang 研究室
主宰者：Quan Wang
静岡大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、森林生態系における物質・エネルギーフローの動態を定量的に理解することを中心課題としています。樹木の水分移動、植生の光合成活動、森林構造など、複数のスケールにおける生態プロセスを対象としており、これらが気候変動や人間活動によってどのように変化するかを明らかにする研究に取り組んでいます。
研究手法としては、遠隔センシング技術（衛星やドローン搭載センサー）とフィールド観測、数値モデリングを組み合わせるアプローチが特徴です。分光反射率データから植物の生理指標を推定する手法や、レーザースキャニングで取得した3次元点群から森林構造を復元する技術、さらには機械学習を用いた予測モデルの構築など、多様な技術を駆使して、大規模かつ高精度な森林情報の取得を実現しています。
複数の研究を通じて、森林内の物理・化学的特性と光合成パラメータの間に明確な関連性が存在すること、また拡散光の増加が農作物の炭素吸収効率を向上させるといった知見が報告されています。これらの成果は、森林の炭素循環・水循環の機構解明に寄与し、気候変動への適応策立案に向けた基礎情報を提供するものです。
※ 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（95 件）
- DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-19-5363-2026
- DOI: https://doi.org/10.1111/1440-1703.70096
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-025-16228-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.101243
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110718
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mtbio.2025.101876
- [2025] Classification of schizophrenia based on RAnet-ET: resnet based attention network for eye-trackingDOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/adc5a5
- DOI: https://doi.org/10.3390/geomatics5010011
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs17050833
- DOI: https://doi.org/10.70322/ism.2025.10025
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2025.109161
- DOI: https://doi.org/10.3390/app152111802
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eng.2025.10.026
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-13857-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/plants13141923
- DOI: https://doi.org/10.1111/ppl.14462
- [2024] Infantile Iron Deficiency Affects Brain Development in Monkeys Even After Treatment of AnemiaDOI: https://doi.org/10.17615/zbrd-en03
- DOI: https://doi.org/10.17615/mc59-z591
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13101798
- DOI: https://doi.org/10.1111/ppl.14391
- DOI: https://doi.org/10.1029/2023jg007766
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16040697
- DOI: https://doi.org/10.1177/00469580241254543
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.saa.2024.124036
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgrs.2024.3472659
- DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.16841
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.aquaeng.2024.102408
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scienta.2024.112894
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40747-024-01687-7
- DOI: https://doi.org/10.5194/amt-17-7129-2024
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00704-024-05279-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eti.2024.103896
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2024.106996
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16183523
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16224296
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fochx.2024.101741
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40808-024-02098-w
- DOI: https://doi.org/10.3389/fenvs.2023.1002135
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108068
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.renene.2023.118994
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2023.109528
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102141
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15245628
- [2023] Impaired orienting function detected through eye movements in patients with temporal lobe epilepsyDOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2023.1290959
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2023.107025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apr.2023.102005
- [2023] How to achieve the fast computation for voxel-based irregular structures by few finite elements?DOI: https://doi.org/10.1016/j.eml.2023.102103
- DOI: https://doi.org/10.1029/2023gl106086
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scienta.2023.112651
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15194890
- DOI: https://doi.org/10.1111/ppl.14048
- DOI: https://doi.org/10.18805/lrf-732
- DOI: https://doi.org/10.3390/brainsci13050820
- DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2023.2208709
- DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2023.2201384
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apr.2023.101739
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.surfin.2023.102818
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jei.32.2.023007
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.seares.2023.102363
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.solener.2023.01.061
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15030778
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11120-022-00992-x
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgrs.2023.3270892
- DOI: https://doi.org/10.32604/ee.2022.020490
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11063-022-11135-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.109278
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs14246267
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs14205204
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jplph.2022.153831
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11600-022-00900-w
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs14163972
- [2022] A Novel Efficient Convolutional Neural Algorithm for Multi-Category Aliasing Hardware RecognitionDOI: https://doi.org/10.3390/s22145358
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.930584
- [2022] Retrieval of cloud properties from thermal infrared radiometry using convolutional neural networkDOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113079
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.109007
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apr.2022.101439
- [2022] The July 10, 2020, red-bed landslide triggered by continuous rainfall in Qianxi, Guizhou, ChinaDOI: https://doi.org/10.1007/s10346-022-01851-5
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs14061324
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.112971
- DOI: https://doi.org/10.1080/10106049.2022.2037730
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00376-021-1166-z
- DOI: https://doi.org/10.3390/ma14040741
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11430-020-9834-y
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13214467
- DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2021.1976870
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgrs.2021.3111216
- DOI: https://doi.org/10.1029/2021gl093864
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11120-021-00873-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cjpre.2021.12.028
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108614
- [2021] Spatio-Temporal Learning for Video Deblurring based on Two-Stream Generative Adversarial NetworkDOI: https://doi.org/10.1007/s11063-021-10520-y
- DOI: https://doi.org/10.3390/f12081007
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11756-021-00829-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.plaphy.2021.06.055
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