森 貴之
千葉大学大学院融合理工学府 / 地球環境科学専攻リモートセンシングコース
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森 貴之
千葉大学大学院融合理工学府 / 地球環境科学専攻リモートセンシングコース
愚者は経験に学び、賢者は歴史に学ぶ
千葉大学大学院修士１年の森と申します。 学部では同大学の理学部地球科学科に所属しており、地球内部から表層までの諸現象について学んでいました。現在研究で使用しているリモートセンシング（RS）技術にはその過程で出会いました。環境と食糧生産に研究の軸を置いてRSデータ、GISデータ、地上計測、環境情報等の環境診断情報を駆使してpython
Ambition
In the future
この先やりたいと強く考えていることは地球だけでなく、他の惑星からデータを取得することそしてその惑星から取得できたデータの解析です。そのためにも、まずはデータが蓄積している地球を観測対象としたデータ解析の手法およびその応用について学びたいです。 気になっている業界は宇宙産業で、特にリモートセンシング分野における宇宙利用についてです。
千葉大学大学院融合理工学府2 years
地球環境科学専攻リモートセンシングコース
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【Sentinel-2人工衛星データを用いた水稲の栽培に必要な水量の把握】 対象地域であるインドネシアはコメの生産量が世界第4位（２０２３）で、チヘア灌漑地区という水田地帯の収穫量を低下させる最大の要因である水条件に着目して卒業研究では行いました。同対象地域の先行研究では、いつどこで
地球環境科学専攻リモートセンシングコース
対象地域であるインドネシアはコメの生産量が世界第4位（２０２３）で、チヘア灌漑地区という水田地帯の収穫量を低下させる最大の要因である水条件に着目して卒業研究では行いました。同対象地域の先行研究では、いつどこでどのくらいの水量が必要であるかまで至っていませんでした。そこで私は人工衛星データを用いて栽培に必要な水量の空間分布と時系列変化を算出