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J-GLOBAL ID：201301003012904193   Update date: Jan. 29, 2025

Ise Takeshi

イセ タケシ | Ise Takeshi
Clips
Affiliation and department：
Kyoto University Field Science Education and Research Center

About Kyoto University Field Science Education and Research Center


Homepage URL  (1)： http://fserc.kyoto-u.ac.jp/wp/staff/ise
Research field  (1)： Environmental policy and society
Research theme for competitive and other funds  (12)：
  • 2024 - 2028 Impacts on hydrology, ecology, and human activities due to watershed development induced by permafrost degradation
  • 2023 - 2026 表情認識と人物トラッキングによる「滞在と感動」の推定と地域特性に沿った観光振興
  • 2022 - 2024 AIとUAVを活用したリモートセンシングの強化
  • 2018 - 2023 Classifying vegetation using deep learning: clarification of characteristics of vegetation
  • 2019 - 2022 人工衛星データと深層学習を用いた福島原発事故に係る環境評価
Show all
Papers (52)：
  • Atsuhiko Uchida, Taishin Kameoka, Takeshi Ise, Hidetoshi Matsui, Yukiko Uchida. Social factors of urban greening: Demographics, zoning, and social capital. City and Environment Interactions. 2024. 100160-100160
  • Junko MORI, Kazuyuki SAITO, Shin MIYAZAKI, Hirokazu MACHIYA, Takeshi ISE, Tetsuo SUEYOSHI, Takeshi YAMAZAKI, Yoshihiro IIJIMA, Hiroki IKAWA, Ryouta O’OISHI, et al. Comparison of ground temperature and permafrost conditions in the Arctic simulated by land surface process models of different complexity. Bulletin of Glaciological Research. 2024. 42. 69-94
  • Kosuke Takaya, Takeshi Ise, Yuki Taguchi. Identification of hybrids between the Japanese giant salamander (Andrias japonicus) and Chinese giant salamander (Andrias davidianus) using deep learning and smartphone images. 2023
  • Kosuke Takaya, Yuki Taguchi, Takeshi Ise. Individual identification of endangered amphibians using deep learning and smartphone images: case study of the Japanese giant salamander (Andrias japonicus). 2023
  • D. Tomojiri, K. Takaya, T. Ise. Temporal trends and spatial distribution of research topics in anthropogenic marine debris study: Topic modelling using latent Dirichlet allocation. Marine Pollution Bulletin. 2022. 182. 113917-113917
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MISC (64)：
  • 高屋浩介, 田口勇輝, 伊勢武史. Individual identification of Japanese giant salamanders using deep learning. 日本生態学会大会講演要旨(Web). 2022. 69th
  • 大西信徳, 伊勢武史. Development of Tree Species Identification and Stem Volume Estimation System Using UAV and Deep Learning. 日本生態学会大会講演要旨(Web). 2022. 69th
  • 伊勢武史. Citizen science enabled by deep learning. 日本生態学会大会講演要旨(Web). 2022. 69th
  • 高屋浩介, 家島輝, 芝田篤紀, 伊勢武史. Automatic identification of tall goldenrod through deep learning. 日本生態学会大会講演要旨(Web). 2021. 68th
  • 伊勢武史. Obtaining environmental data by citizen science. 日本生態学会大会講演要旨(Web). 2021. 68th
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Patents (4)：
Books (17)：
  • 植物の超階層生物学 : ゲノミクス×フェノミクス×生態学でひもとく多様性
    文一総合出版 2023 ISBN:9784829962107
  • 2050年の地球を予測する : 科学でわかる環境の未来
    筑摩書房 2022 ISBN:9784480684189
  • 生態学者の目のツケドコロ : 生きものと環境の関係を、一歩引いたところから考えてみた
    ベレ出版 2021 ISBN:9784860646424
  • 生態学は環境問題を解決できるか?
    共立出版 2020 ISBN:9784320009318
  • 京都を学ぶ【丹波編】:文化資源を発掘する
    ナカニシヤ出版 2018
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Lectures and oral presentations  (168)：
  • 人工知能による植生分類:既存データの活用が拡張する生態系観測
    (日本生態学会第71回全国大会 2024)
  • 永久凍土の荒廃を人工衛星データ解析と深層学習から見る
    (超異分野学会大阪大会2023 2023)
  • 東シベリアにおけるサーモカルストによる沈降地形出現に影響を与える環境要因
    (日本地球惑星科学連合大会 2023 2023)
  • 深層学習を用いた東シベリアにおけるサーモカルストによる沈降地形の自動検出
    (日本地球惑星科学連合大会 2023 2023)
  • Deep learning-based satellite image classification using the chopped picture method for thermokarst detection
    (ISAR-7, Tachikawa 2023)
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Education (1)：
  • 2002 - 2008 Harvard University Organismic and Evolutionary Biology
Professional career (1)：
  • Ph.D. (Harvard University)
Work history (1)：
  • 2015 - Kyoto University
Committee career (7)：
  • 2022/07 - 現在 京都伝統文化の森推進協議会委員
  • 2015/04 - 現在 日本学術会議 CliC小委員会
  • 2015/04 - 現在 日本学術会議 iLeaps小委員会
  • 2014/04 - 現在 北極環境研究コンソーシアム 情報・コミュニケーションWG委員
  • 2012/04 - 現在 北極環境研究コンソーシアム 北極環境研究の長期構想WG委員
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Awards (2)：
  • 2013/08 - 公益信託エスペック地球環境研究・技術基金 エスペック環境研究奨励賞 光学観測技術の活用による森林の生態系サービスの効果的な推定法の開発
  • 京都大学 学際研究着想コンテスト 人はなぜ、森で感動するのか。その多面性から本質へ
Association Membership(s) (2)：
JAPAN GEOSCIENCE UNION ,  ECOLOGICAL SOCIETY OF JAPAN
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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