伊勢武史 Takeshi Ise

Assessing streetscape greenery with deep neural network using Google Street View T Kameoka, A Uchida, Y Sasaki, T Ise

Automatic detection of alien plant species in action camera images using the chopped picture method and the potential of citizen science K Takaya, Y Sasaki, T Ise

「PicSea」は京都大学と日本財団が共同実施する「RE:CONNECT」の事業の一環で開発されたアプリです。

Unmanned aerial vehicles and deep learning for assessment of anthropogenic marine debris on beaches on an island in a semi-enclosed sea in Japan K Takaya, A Shibata, Y Mizuno, T Ise

Unmanned aerial vehicles and deep learning for assessment of anthropogenic marine debris on beaches on an island in a semi-enclosed sea in Japan. Environmental Research Communications, 4(1), 015003. Takaya, K., Shibata, A., Mizuno, Y., & Ise, T. (2022).

クロストーク「気候変動×京都の伝統産業」( 主催：京都市環境保全活動センター 京エコロジーセンター)に講師として登壇しました。

イベント概要は以下の通りです。

(2022/2/28までイベントのオンデマンド配信が掲載されています)

問い(question)と対話(dialog)でくらしの理想を考える～Panasonic q&d にインタビュー記事が掲載されました。

「環境問題を「自分ごと」に引き寄せるには？半径5mの自然との向き合い方」という題で、環境問題の啓発について語っています。

以下をご覧ください。

The changing carbon balance of tundra ecosystems: results from a vertically-resolved peatland biosphere model Erik JL Larson, Luke D Schiferl, Róisín Commane, J William Munger, Anna T Trugman, Takeshi Ise, Eugénie S Euskirchen, Steve Wofsy, Paul M Moorcroft

日経ビジネスに下記記事を寄稿しました。

ホッキョクグマから微生物まで、永久凍土の融解と生態系の変化

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00374/111600005/

前半部分のホッキョクグマに関する話を研究室の学生である高屋浩介さん(博士後期課程)が、後半部分における炭素の話を伊勢が担当しております。

シチズンサイエンスの手法で海洋ゴミの今を知るアプリ「PicSea」のスタートを記念したオンライントークイベントを行いました。

概要は以下の通りです。

気候変動や環境問題への対策を考える中高生向けワークショップイベント「Global Goals Jam Tokyo 2021」にゲストスピーカーとして出席しました。

イベント概要は以下の通りです。

Predicting Global Terrestrial Biomes with Convolutional Neural Network H Sato, T Ise

【ROAD TO 2023 JLAUが掲げる3つのテーマ オンラインセミナー】 Landscape Culture vol.01 「ランドスケープ×文化×テクノロジー」に登壇し、ランドスケープアーキテクト連盟副会長 平賀達也氏と対談を行いました。

イベントの概要は以下です。

【オンライン無料配信】京都大学主催 ピアニストと生態学者による対談イベント「自然に対する目のツケドコロ」

概要を以下のページにまとめてあります。ご覧ください。

森林・水の生物多様性及び生態系に関するシンポジウム(主催： 一般社団法人産業環境管理協会 産業と環境の会センター)にて、講演を行いました。

概要は以下の通りです。

Explainable identification and mapping of trees using UAV RGB image and deep learning M Onishi, T Ise

Identifying the vegetation type in Google Earth images using a convolutional neural network: a case study for Japanese bamboo forests S Watanabe, K Sumi, T Ise