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環境リモートセンシング研究センター

研究者リスト >> 金子 凌
 

金子 凌

 
アバター
研究者氏名金子 凌
 
カネコ リョウ
URLhttps://ryokaneko.lsv.jp
所属千葉大学
部署環境リモートセンシング研究センター
職名特任研究員
学位博士（工学）(東京理科大学)
その他の所属東京大学 生産技術研究所
ORCID ID0000-0003-0351-4720
J-Global ID202101000369402319

研究キーワード

 
深層学習 ,機械学習 ,水理学 ,土木

研究分野

 
  • 社会基盤（土木・建築・防災） / 水工学 / 

経歴

 
2023年10月
 - 
現在
東京大学 生産技術研究所 協力研究員 
 
2023年10月
 - 
現在
千葉大学 環境リモートセンシング研究センター 特任研究員 
 
2021年3月
 - 
2023年9月
東京大学生産技術研究所 附属千葉実験所 芳村研究室 JSPS特別研究員（PD） 
 

学歴

 
2018年4月
 - 
2021年3月
東京理科大学 理工学研究科 土木工学専攻
 
2016年4月
 - 
2018年3月
東京理科大学 理工学研究科 土木工学専攻
 
2012年4月
 - 
2016年3月
東京理科大学 理工学部 土木工学科
 
2008年4月
 - 
2011年3月
宮城県仙台第二高等学校  
 

受賞

12>
 
2022年3月
公益社団法人 土木学会, アウトスタンディングディスカッション賞
金子凌 
 
2021年6月
公益社団法人 土木学会, アウトスタンディングディスカッション賞
 
2021年3月
東京理科大学, 理工学部長表彰
 
2020年11月
土木学会, 令和2年度土木学会全国大会 第75回年次学術講演会優秀論文賞
 
2018年2月
東京理科大学大学院理工学研究科土木工学専攻, 修士論文優秀プレゼンテーション賞
 

論文

12345>
 
 
Improving Global Subseasonal to Seasonal Precipitation Forecasts Using a Support Vector Machine‐Based Method
Gaohong Yin   Takao Yoshikane   Ryo Kaneko   Kei Yoshimura   
Journal of Geophysical Research: Atmospheres   128(17)    2023年9月   [査読有り]
<jats:title>Abstract</jats:title><jats:p>Subseasonal to seasonal (S2s) precipitation forecasts provide great potential for hydrological forecasting at an extended range. The study proposed a support vector machine (SVM) regression‐based method to ...
 
Surrogate Downscaling of Mesoscale Wind Fields Using Ensemble Super-Resolution Convolutional Neural Networks
Tsuyoshi Thomas Sekiyama   Syugo Hayashi   Ryo Kaneko   Ken-ichi Fukui   
Artificial Intelligence for the Earth Systems   2(3) 1-35   2023年6月   [査読有り]
Abstract

Surrogate modeling is one of the most promising applications of deep learning techniques in meteorology. The purpose of this study was to downscale surface wind fields in a gridded format at a much lower computational load. We employed a...
 
世界はなぜ脱炭素に向けて舵を切ったのか？
山崎 大   北 祐樹   木野 佳音   坂内 匠   野村 周平   神戸 育人   庄司 悟   金子 凌   芳村 圭   
水文・水資源学会誌   35(3) 202-232   2022年5月   [査読有り]
国際社会はパリ協定で気温上昇を産業革命前比2 ℃未満に抑えると合意し，近年は脱炭素をキーワードとした目標が次々発表されている．脱炭素の実現は京都議定書に基づいたこれまでの気候変動対策に比べ遥かに野心的で社会構造の大転換が求められるが，企業が組織する経済団体からも反発ではなく脱炭素に協働するという発表が相次いでいる．本研究は，気候科学の知見・各国の経済政策・企業と投資家の取り組み・NGO等の活動に着目してこれまでの動向を調査し，どうして世界は脱炭素に向けて動き始めたのか？という背景を俯瞰的視...
 
マルチスペクトルカメラを用いた空撮画像によるアルベド推定及び精度検証
渡邉 悠太   仲吉 信人   小野村 史穂   浅見 真由   井戸 滉昇   大山 純佳   金子 凌   髙根 雄也   中野 満寿男   
土木学会論文集Ｂ１（水工学）   78(2) I_733-I_738   2022年   [査読有り]
気象シミュレーションの精度向上には建物屋根面アルベドデータが不可欠である．本研究では個々の建物屋根面アルベドデータを取得するため，5バンド測定可能なマルチスペクトルカメラをヘリコプターに搭載し，得られた空撮画像からアルベド推定を試みた．また，16バンドで測定されたWorldView-3画像からもアルベドを推定して比較するとともに，実際に5つの建物屋根面で直接測定したアルベドデータを用いて精度検証を行った．その結果，空撮画像から詳細な屋根面アルベド分布を取得することに成功したが，WorldV...
 
衛星データ超解像による屋根面アルベド推定手法の検討
井戸 滉昇   仲吉 信人   小野村 史穂   金子 凌   渡邉 悠太   大山 純佳   髙根 雄也   中野 満寿男   
土木学会論文集Ｂ１（水工学）   78(2) I_499-I_504   2022年   [査読有り]
ヒートアイランド現象に対する対策の一つに屋根面アルベドを高める「クールルーフ」があげられ，多くの数値計算による効果検証が存在するが，現状のアルベドデータが存在しないため適切なベースラインが与えられているか懸念がある．本研究では，深層学習を用いて非商用衛星データから推定されたアルベドの高解像度化による屋根面アルベドの推定を試みた．Landsat-8，sentinel-2の衛星データを用いた結果，いずれも既存の画像補間手法より精度よく推定することができ，深層学習の有効性が示された．また，出力画...

講演・口頭発表等

1234>
 
 
Ryo Kaneko   Shiho Onomura   Makoto Nakayoshi   
AGU Fall Meeting 2022   2022年12月13日   
 
金子凌   
第4回復興デザイン会議全国大会 災間を生きる都市   2022年11月27日   
 
Ryo Kaneko   Shiho Onomura   Makoto Nakayoshi   
AOGS2021 Virtual 18th Annual Meeting   2021年8月2日   
 
Japan Geoscience Union Meeting 2021   2021年6月3日   
 
金子凌   小野村史穂   仲吉信人   
第65回水工学講演会   2020年11月4日   

所属学協会

 
2019年7月
 - 
現在
アメリカ地球物理学連合
2016年7月
 - 
現在
日本ヒートアイランド学会
2016年
 - 
現在
公益社団法人 日本気象学会
2013年
 - 
現在
公益社団法人 土木学会

共同研究・競争的資金等の研究課題

 
 
スマホ雨量計の開発 -世界降水観測網の実現へ向けて-
日本学術振興会: 科学研究費助成事業 若手研究
金子 凌 
研究期間: 2023年4月 - 2026年3月
 
大規模学習による新しい降水予測モデルの開発
日本学術振興会: 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
金子 凌 
研究期間: 2021年4月 - 2024年3月
 
実測・疑似拡張気象データの機械学習による新たな豪雨予測モデルの開発
日本学術振興会: 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
金子 凌 
研究期間: 2020年4月 - 2022年3月
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