2023年度 RESTEC 研究助成
地球観測衛星等によるリモートセンシング技術の更なる普及啓発を目指し、社会経済の発展や人々の生活の豊かさに寄与することを目的とした研究助成の公募を行います。
公募概要（2023年度の募集は終了しました）
対象分野
人工衛星等（航空機、ドローン及び近接等）によるリモートセンシング技術を活用した研究助成として、基礎的なデータの取得及び画像等データ処理を含む研究テーマを公募します。研究の一部への助成でも応募可能です。
採択数及び助成金額
2023年度採択数は10件程度とし、一件あたり 100 万円（税抜き）を上限とします。
助成対象者
どなたでもご応募可能です。
個人での応募を基本としますが、個人による研究の遂行が難しい場合は、主たる研究者を中心とする少人数のグループでの申請も可能です。申請者の国籍は問いませんが、下記に示す報告書を作成するため、日本語による会話及び読み書きの十分な能力を有することを条件とします。また、助成金の取扱上、日本国内に居住している方を対象とします。
加えて、若手研究者の方の積極的な応募を期待します。若手研究者の意欲を後押しすべく、若手研究者の応募を積極的に採択します。採択総数のうち、3割程度を採択する予定です。学部・修士課程の学生の方が応募する場合は、責任を持って研究指導して頂ける方と連名で、グループとしてご申請ください。
助成期間
決定後、約9カ月（研究計画に応じて、この範囲で自由に設定して頂けます）。
※研究の内容によっては、事前協議の上、柔軟に対応することもあります。
応募受付期間
応募受付期間：2023年3月14日（火）～4月28日(金)
2023年7月中に、全申請者に採否を通知します。
応募方法
応募要領（PDF）に基づき、応募書類をメールにて提出ください。
ファイルは以下からダウンロードできます。
応募要領
応募書類（Microsoft Word）
採択一覧
本研究助成につきまして、2023年度は25件のご応募を頂きました。
頂いた応募に対し、審査委員による厳選な選考を経て、以下の10件を採択いたしました。
なお、採択10件のうち、学生からの応募2件が含まれています。
| 氏名 | 所属 | 研究テーマ |
|---|---|---|
| 泉 佑太 | 室蘭工業大学 | 衛星SAR と地上設置型SAR による複合リモートセンシング手法の実装 |
| 岩﨑 千沙 |
国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構 |
衛星画像に基づく北海道小麦の圃場収量推定技術の確立 |
| 江端 ⼀徳 | 豊田工業高等専門学校 | 陸上×水中ドローンを用いた画像解析による水域の富栄養化発生予測システムの開発 |
| 小幡 進午 |
国立研究開発法人 森林研究・整備機構森林総合研究所 |
GEDI データを利用した全国の森林地上バイオマス量の空間的分布推定 |
| 木下 陽平 | 筑波大学 | 中央構造線で地震は起こるか? －高精度InSAR 解析による中央構造線断層帯の運動様式の解明－ |
| グンジャン ジョシ | 東京大学大学院 | 雪氷圏解析のための説明可能なニューラルネットワークを用いた合成開口レーダと光学リモートセンシングのデータフュージョンに関する研究 |
| 佐藤 菊枝 | 名古屋大学医学部附属病院 | 地球観測衛星データを利用した大気汚染物質の複合曝露と健康影響に関する研究 |
| 佐藤 響平 | 立正大学大学院 | ジオインフォマチックスによる窒素に着目した環境保全型農地のポテンシャル評価モデルの構築 |
| 鈴木 慎也 | 東京工業高等専門学校 | 高精度数値地形モデルを用いた古代スリランカ貯水灌漑システム崩壊の原因究明 －ヤラ国立公園内の未調査・未修復の貯水池群の検出－ |
| 比嘉 紘士 | 横浜国立大学 | 閉鎖性水域における衛星画像と生態系モデルのデータ同化による炭素循環の解明 |
※敬称略、五十音順
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