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J-GLOBAL ID:201301003012904193
Update date: Nov. 11, 2024
Ise Takeshi
イセ タケシ | Ise Takeshi
Affiliation and department:
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
- 2018 - 2022 人はどのように、自然に感動するのか:フィールドで計測する文化的生態系サービス
- 2015 - 2019 粒子フィルタを用いた森林植生モデルのデータ同化手法の確立と環境変動下の植生動態の将来予測
- 2015 - 2019 集合的幸福の概念構築と多世代共創の効果検証
- 2015 - 2018 Development of innovative approaches to estimate density of Sika deer using camera traps and UAVs
- 2016 - 2017 丹波の森林資源が京都に与えてきた多面的な役割についての考察
- 2014 - 2017 自然のもつ文化的・教育的・芸術的価値とは: 市民の価値判断を反映したマネジメントに向けて
- 2015 - 2017 How do we need nature? Re-defining cultural ecosystem services
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Papers (52):
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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
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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
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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
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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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Hisashi Sato, Takeshi Ise. Predicting global terrestrial biomes with the LeNet convolutional neural network. GEOSCIENTIFIC MODEL DEVELOPMENT. 2022. 15. 7. 3121-3132
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MISC (64):
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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
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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
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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
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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
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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):
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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
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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
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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
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生態学は環境問題を解決できるか?
共立出版 2020 ISBN:9784320009318
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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):
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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)
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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)
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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)
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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)
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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):
Committee career (7):
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
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