Rei Sonobe 研究室
主宰者：Rei Sonobe
静岡大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、農業や植物管理の実務的課題を解決するため、光学的な計測データと機械学習を組み合わせた非破壊計測法の開発に取り組んでいます。具体的には、小型の分光センサーや衛星データから取得した光反射スペクトル情報を用いて、葉に含まれるクロロフィル（光合成の主要色素）やカロテノイド（黄橙色の色素）、珪酸塩などの生化学成分の濃度を正確に推定する手法を研究しています。これらの成分は植物の健康状態や栄養状態を示す重要な指標となるため、精密農業や作物管理の実践的な応用につながります。
計測手法としては、従来の高価なセンサーに代わって入手しやすい小型分光計を活用し、スペクトルデータに対して前処理や特徴抽出などの信号処理を施したうえで、深層学習や機械学習モデル（1次元畳み込みニューラルネットワーク、ビジョントランスフォーマー、自己教師あり学習など）で予測精度を向上させています。また衛星搭載センサーのデータを用いた作物判別にも応用しており、時系列画像から複数の農作物を識別する研究も進めています。
さらに、光学データとレーダー衛星データの相乗効果を活用した研究も行われています。レーダー衛星画像から光学画像を生成する画像変換技術（生成モデル）を導入することで、雲に影響されやすい光学データの制限を補い、より堅牢な作物分類を実現する手法を検討しています。
※ 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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研究成果（27 件）
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- DOI: https://doi.org/10.3390/agriengineering8010036
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40003-026-00988-2
- DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2026.2662533
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asr.2026.06.085
- DOI: https://doi.org/10.6090/jarq.25j02
- [2025] Estimating chlorophyll content in tea leaves using spectral reflectance and deep learning methodsDOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2025.103399
- DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2025.2555281
- DOI: https://doi.org/10.1080/10106049.2025.2596969
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s12870-025-07863-2
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs17122095
- [2025] Improving crop classification accuracy using Sentinel-1 C-SAR data and GAN-generated optical imagesDOI: https://doi.org/10.1117/1.jrs.19.024505
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asr.2024.06.026
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15174303
- [2023] Comparison of SAR-Optical translation frameworks based on Generative Adversarial Networks (GAN)DOI: https://doi.org/10.4287/jsprs.62.127
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs14091997
- [2022] Estimating chlorophyll content of Zizania latifolia with hyperspectral data and random forestDOI: https://doi.org/10.26833/ijeg.953188
- DOI: https://doi.org/10.4287/jsprs.61.80
- [2022] Adding simulated NDVI images can be effective for identifying crop types from Sentinel-1 C-SAR dataDOI: https://doi.org/10.4287/jsprs.61.332
- DOI: https://doi.org/10.4287/jsprs.61.4
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15010019
- DOI: https://doi.org/10.1080/22797254.2021.1964383
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83847-0
- DOI: https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1914747
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