研究キーワード:機械学習、ダストストーム、火星、機械学習、ダストストーム、火星
    (最終更新日:1000-01-01 00:00:00)
  オゴハラ カズノリ   OGOHARA Kazunori
  小郷原 一智
   所属   京都産業大学  理学部 宇宙物理・気象学科
   職種   准教授
研究概要
■ 研究概要
◆研究課題
火星北半球におけるダストストームの発生メカニズムの推定

◆研究概要
これまで用いていた観測データはMars Global Surveyorに搭載されたMars Orbiter Camera (MGS/MOC) によるものであったが,3火星年分程度しかなかった.今後はMars Reconnaissance Orbiterに搭載されたMars Color Imager (MRO/MARCI) を用いて,10火星年分程度のデータからダストストームを抽出し,典型的なダストストーム発生環境を突き止める.地表の低気圧の東側,すなわち暖気中でダストストームが発生しやすいというこれまでの結果(未発表)の信頼性をより高める.さらに,アラブ首長国連邦(UAE)の火星探査機に搭載されたEmirates Exploration Imager (EXI)のデータを用いることで,今までは全く分からなかったダストストームの地方時依存性を明らかにし,ダストストームの発生に対する熱潮汐や対流などの日変化現象の寄与を検討する.
業績
■ 著書・論文歴
1. 2023/01 論文  Cloud trains associated with Martian Mountain Lee Waves on the eastern side of the Phlegra Montes Earth, Planets and Space  (共著) 
2. 2022/03 論文  Automated segmentation of textured dust storms on mars remote sensing images using an encoder-decoder type convolutional neural network Computers & Geosciences 160,pp.105043-105043 (共著) 
3. 2022/01 論文  The Mars system revealed by the Martian Moons eXploration mission Earth, Planets and Space 74(1) (共著) 
4. 2021/12 論文  MIRS: an imaging spectrometer for the MMX mission Earth, Planets and Space 73(1) (共著) 
5. 2021 その他  全球非静力学火星大気大循環モデルの開発:地形あり計算 日本惑星科学会秋季講演会予稿集(Web) 2021  
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経歴
■ 学歴
1. 2007/04~2010/03 京都大学大学院 理学研究科 地球惑星科学専攻博士後期課程
■ 職歴
1. 滋賀大学 データサイエンス学部
2. 京都産業大学 理学部 宇宙物理・気象学科
3. 2019/04~2020/03 滋賀県立大学 工学部 専任講師
4. 2013/04~2019/03 滋賀県立大学 工学部 助教
その他
■ 現在の専門分野
宇宙惑星科学, 宇宙惑星科学 (キーワード:機械学習、ダストストーム、火星、機械学習、ダストストーム、火星)