2026/03/10 更新

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ササキ　オリエ
佐々木　織江
SASAKI ORIE
所属
環境・社会理工学院 助教
職名
助教
外部リンク

研究分野

  • 社会基盤（土木・建築・防災） / 水工学

論文

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MISC

  • 静岡県静岡市における高解像度DEMを用いた堤防の自動検出

    松永葵, 佐々木織江, 津村悠虎, 鼎信次郎, 平林由希子

    土木学会論文集(Web)   80 ( 16 )   2024年

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  • 高解像度DEMを用いた広域に適用可能な河川堤防自動抽出手法の開発

    津村悠虎, 佐々木織江, 平林由希子

    土木学会論文集(Web)   80 ( 16 )   2024年

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  • 高解像度DEMを用いた堤防の自動検出手法の検討

    津村悠虎, 佐々木織江, 平林由希子

    水文・水資源学会研究発表会要旨集(Web)   2023   2023年

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  • 日本全国における高解像度DEMを用いた堤防の自動検出

    松永葵, 佐々木織江, 津村悠虎, 鼎信次郎, 平林由希子

    水文・水資源学会研究発表会要旨集(Web)   2023   2023年

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  • 世界の堤防位置データに基づく河川堤防の立地特性

    津村悠虎, 松森翔, 佐々木織江, 平林由希子

    土木学会全国大会年次学術講演会(Web)   78th   2023年

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  • ヒマラヤ高山域におけるSentinel-2/Landsat 画像を用いた雪線高度の検出

    佐々木織江, MILES Evan S., PELLICCIOTTI Francesca, 坂井亜規子, 藤田耕史

    雪氷研究大会講演要旨集(Web)   2021   2021年

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  • ブータン王国の水力発電における気候変動と発電所増設による将来変化の推定

    石川こより, 土居慶祐, 佐々木織江, 鼎信次郎

    日本水文科学会学術大会発表要旨集   2021   2021年

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  • 中央ヨーロッパを対象とした熱収支氷河モデルによる氷河流出量の将来予測

    佐々木織江, 藤田耕史, 平林由希子, 鼎信次郎

    水文・水資源学会研究発表会要旨集(Web)   2019   2019年

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受賞

  • 水工学論文奨励賞

    2018年10月   土木学会 水工学委員会  

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 高解像度衛星ビッグデータを活用したアジアの水温変動特性の解明

    研究課題/領域番号：24K00993  2024年4月 - 2028年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    平林 由希子, 佐々木 織江, 宮本 仁志

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    配分額：18460000円 （ 直接経費：14200000円 、 間接経費：4260000円 ）

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  • アジア水資源デジタルツインのための衛星ビッグデータとAIによる水面・積雪面変動抽出

    研究課題/領域番号：23K26203  2023年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    鼎 信次郎, 佐々木 織江, 平林 由希子, 吉川 沙耶花

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    配分額：18720000円 （ 直接経費：14400000円 、 間接経費：4320000円 ）

    情報を有するダム貯水池（タイなど）を対象とし手法開発を行った。ここでの開発目標は水平30m解像度での貯水面変動データの作成である。まず、Landsat-8（可視光、赤外）, Sentinel-1（マイクロ波SAR）, Sentinel-2（可視光、赤外）等の複数の高解像度衛星データの解像度・位置調整を行った。しかし、そのままでは、衛星軌道によって貯水池の一部分しか撮影していないこともあれば、雲が遮っていることも多い。このように貯水池水面の部分情報しか得られない場合についても、昨今大いに進展したAIの画像修復技術（U型ネットワークを用いたEncoderとDecoderからなるInpainting技術）を改良・応用して、観測されていない水面の広がりを推測し、水面変動について最適推定を行った。直接的な衛星観測以外の情報の利用が、全体的な推定精度向上につながる可能性があり、衛星画像以外のデータも取り込む構造とした。Landsat、Sentinel-1, Sentinel-2等の可視光、赤外線、マイクロ波SARなどのデータについては、GEE上での確認を進め、加えてJavascriptやPythonによるプログラムでの解像度変換、位置合わせなどの作業を進めた。また、人工衛星以外のデータ収集、すなわち全球の降水量・気温データ、河川流量データ、土壌水分データ、高解像度標高データなどをDeep Learningによる推定アルゴリズムの一部として使用するための収集を行った。また、Deep LearningのU型ネットワークも構築した。また、ヒマラヤの1シーン領域を対象として、同様の手法が積雪域に対しても応用可能であるかテストを行った。

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  • アジア水資源デジタルツインのための衛星ビッグデータとAIによる水面・積雪面変動抽出

    研究課題/領域番号：23H01509  2023年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    鼎 信次郎, 佐々木 織江, 平林 由希子, 吉川 沙耶花

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    配分額：18720000円 （ 直接経費：14400000円 、 間接経費：4320000円 ）

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  • 全球山岳域における高解像度衛星を用いた積雪域の抽出および変動メカニズムの解明

    研究課題/領域番号：23K13417  2023年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    佐々木 織江

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    配分額：4680000円 （ 直接経費：3600000円 、 間接経費：1080000円 ）

    山岳域の積雪は下流地域にとって貴重な淡水源のひとつでありながら、その時空間的な分布が正確に把握されている地域は少ない。特に、ヒマラヤ山脈をはじめとするモンスーンアジアでは、夏に雲が多く衛星データからの積雪面積観測も困難である。そこで本研究では、雲被覆の影響を受けにくい雪線高度という指標を用いて、全球の積雪面積の推移と、変動要因を調べる。
    令和５年度は、気候の異なる5つの流域にターゲットを絞り、衛星データから自動で雪線高度を抽出する手法の開発を行った。異なる衛星を用いた場合の衛星間誤差を調べ、使用衛星を選定したところ、最長で1984年から現在までの雪線高度の推移を調査することが可能となった。時間解像度は使用できる衛星データの数に依存しており、衛星観測データの少ない1999年以前は年々変動が主な結果である。使用できる衛星が増加する1999年以降は、季節変動パターンの時系列変化を調べることが可能である。さらに、同期間の気象データや標高分布を用いた解析により、積雪の変動を促す要因を調査するための枠組みも整理した。これらの枠組みを5流域に適応した結果は、国際誌に投稿準備中であり、また、国際学会（9th GEWEX-OSC 2024）での発表を予定している。
    また、全球を対象とした大規模計算の準備として、計算環境の整備も行った。これらの成果により、次年度以降は全球での雪線抽出に集中して取り組む予定である。

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