鈴木 隆
- 電話: +81 90 7654 3210
- メール: takashi.suzuki@email.com
- 所在地: 東京, 日本
- LinkedIn: takashi-suzuki-rs
概要
過去8年間、地球観測衛星データを用いた環境モニタリング、災害マッピング、都市計画の専門家として、高精度な地理空間情報解析ソリューションを提供してきました。合成開口レーダー（SAR）データ処理と機械学習アルゴリズムの適用により、森林被覆の変化検出において90%以上の精度を達成し、プロジェクトの意思決定を支援しました。
TerraSAR-X、Sentinel、ALOS-2などの多種多様な衛星データセットを扱い、Python、R、ENVI、ERDAS Imagineを用いた高度なデータ処理、分析、可視化の経験を持ちます。大規模な地理空間データセットの効率的な処理と、革新的なリモートセンシング技術の開発に貢献しています。
職歴
リモートセンシング研究員, 日本宇宙航空研究開発機構 (JAXA) -- 東京, 日本
4月 2019 – 現在
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ALOS-2およびSentinel-1 SARデータを用いた森林伐採検出システムを開発し、検出精度を15%向上させ、監視範囲を20%拡大。
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光学衛星画像とSARデータの融合解析により、都市部の不透水性表面積マッピングの精度を85%に改善し、都市ヒートアイランド現象研究に貢献。
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気候変動適応策のための水資源モニタリングプロジェクトを主導し、衛星画像から河川水位変動を0.5mの誤差範囲で推定するモデルを構築。
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Python（GDAL、OpenCV、Scikit-learn）とGoogle Earth Engineを活用し、大規模地理空間データ処理パイプラインを最適化、処理時間を30%短縮。
地理空間データアナリスト, 株式会社パスコ -- 東京, 日本
4月 2015 – 3月 2019
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LandsatおよびMODISデータを使用し、農業地の作付面積と作物の健全性を分析。年間報告書の作成においてデータ提供を担当し、クライアントの収益予測精度を10%向上。
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災害発生後の迅速な被害状況マッピングのために、高分解能衛星画像（WorldView、Pleiades）の自動分類アルゴリズムを開発。情報提供までの時間を24時間短縮。
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GISソフトウェア（ArcGIS、QGIS）を用いた地理空間データベースの構築と管理を行い、データの一貫性とアクセス性を向上。
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顧客向けリモートセンシング技術研修プログラムを開発・実施し、顧客満足度を20%向上。
学歴
東京大学, リモートセンシングおよび地理情報科学 博士（工学） -- 東京, 日本
4月 2012 – 3月 2015
東京大学, 地球惑星科学 修士（理学） -- 東京, 日本
4月 2010 – 3月 2012
京都大学, 地球科学 学士（理学） -- 京都, 日本
4月 2006 – 3月 2010
スキル
リモートセンシングデータ処理: SARデータ処理 (InSAR, PolSAR), 光学画像処理, 熱赤外画像処理, LiDARデータ処理, ハイパースペクトル画像解析, データ融合
ソフトウェア・ツール: ENVI, ERDAS Imagine, ArcGIS Pro, QGIS, Google Earth Engine, SNAP, PCI Geomatica, Pix4D, Agisoft Metashape
プログラミング言語・ライブラリ: Python (GDAL, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras), R (raster, sp, sf), MATLAB
地理情報システム (GIS): 空間分析, データベース管理, 地図作成, Web GIS開発
統計・機械学習: 画像分類, 物体検出, 回帰分析, クラスタリング, 深層学習 (CNN, U-Net)
衛星データ: Sentinel-1/2, ALOS-2, TerraSAR-X, Landsat, MODIS, WorldView, Pleiades
言語: 日本語 (ネイティブ), 英語 (ビジネスレベル)
