黒岩菊郎記念研究奨励賞

小幡 進午（おばた しんご）氏
国立研究開発法人森林研究・整備機構 森林総合研究所 北海道支所
受賞業績：　Shingo OBATA et al. (2021) Random Forest Regression Model for Estimation of the Growing Stock Volumes in Georgia, USA, Using Dense Landsat Time Series and FIA Dataset.
Remote Sensing 13(2)：218
https://doi.org/10.3390/rs13020218

表彰理由：
候補業績は米国ジョージア州を対象に、時系列Landsat衛星画像と米国国家森林インベントリ（FIA）の地上データを用いて、森林蓄積量を地上解像度30mで推定するランダムフォレスト回帰モデルを構築した。この際、1984〜2016年の長期の時系列画像を特徴量としてモデルに組み込むことにより、短期の時系列画像のみを用いた場合に比べ精度を30％以上向上させることに成功した。また、バイアス補正法により、相対的に蓄積が小さいクラスでの過大推定、蓄積が大きいクラスでの過小推定をそれぞれ改善できることを示した。これらは、無償で利用できるLandsat衛星画像を用いること、また日本においてもNFIデータの蓄積と品質の向上が進んでいることから、日本の森林管理にも実応用が期待できる成果である。以上のように、特に優れた内容で今後一層の発展が期待される業績を挙げた会員であることから、黒岩菊郎記念研究奨励賞に表彰した。



（森林計画学賞、南雲秀次郎記念学生奨励賞 該当なし）

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なお、所属等の受賞者情報は受賞時点のものです。