RESTECの佐川龍之、 奥村俊夫、 山之口勤、 及び株式会社ベストマテリアの山下雄太氏により、MDPIの『Remote Sensing』誌に2019年5月に掲載された論文

「 Satellite Derived Bathymetry Using Machine Learning and Multi-Temporal Satellite Images 」

が、　”Highly Cited Paper : 引用数が多い論文”　として、MDPI誌から発表されました。

本論文は、浅海域において機械学習と複数の衛星画像を用いた水深推定モデルを作成し、Google Earth Engine を使用して海底地形のマッピングを行ったものです。RESTECでは高潮・高波による浸水域のシミュレーションや、沿岸域の生物多様性のモニタリングの観点からもリモートセンシング技術を活用した浅海域の海底地形の把握が重要だと考えており、今後もその発展に貢献をしてまいります。

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