Lab of Minowach

【学位論文】
「森林から得られる主観的情報の定量化とその応用に関する研究」（1996年３月：東京大学）（欧文タイトル: Studies on the quantitative applications of subjective forest information）
【原著論文-査読あり-】
01．美濃羽靖（1995）森林から得られる主観的情報の価値とその評価．日本林学会誌　77：107-116（欧文タイトル: The value and evaluation of subjective forest information）
02．美濃羽靖（1997）非線形工学的手法による主観的森林情報の解析－ニューラルネットワークを用いた間伐木選定の試み．日本林学会誌　79：143-149（欧文タイトル: An analysis of subjective forest information with nonlinear engineering methods-Selection of trees to be thinned using artificial neural network）
03．美濃羽靖（1999）統計量を用いたニューラルネットワークモデルのモデル選択－間伐木選定を例にして．日本林学会誌　81：130-138（欧文タイトル: A statistical model selection for a neural network employed for thinning selection）
04．Yasushi Minowa （2001）Analyzing a combination of factors for thinning trees with a neural network．Journal of Forest Research 6：95-100（和文タイトル: ニューラルネットワークによって学習された間伐木選定データの要因別解析）
05．美濃羽靖・鈴木倫史・田中和博（2005）ニューラルネットワークを応用した地位指数の推定．森林計画学会誌　39：23-38（欧文タイトル: Estimation of site indices with an artificial neural network）
06．Yasushi Minowa （2005）Classification rules discovery from selected trees for thinning with the C4.5 machine learning system．Journal of Forest Research 10：221-231（和文タイトル: 機械学習システムC4.5を用いた間伐木選定のための分類規則の発見）
07．美濃羽靖・鈴木倫史・田中和博（2005）機械学習システムC4.5を用いた地位指数の推定．森林計画学会誌　39：143-156（欧文タイトル: Estimation of site indices with a machine learning system C4.5）
08．奥田賢・美濃羽靖・高原光・小椋純一（2007）京都市東山における過去70年間のシイ林の拡大過程．森林立地　49：19-26 【森林立地学会誌論文賞(2008年度第11回論文賞)】（欧文タイトル: Range expansion of Castanopsis forests during the last 70 years in the Higashiyama hill area, Kyoto）
09．Yasushi Minowa （2008）Verification for generalizability and accuracy of a thinning-trees selection model with the ensemble learning algorithm and the cross-validation method．Journal of Forest Research 13：275-285 【森林計画学賞(2012年)】（和文タイトル: 集団学習アルゴリズムと交差検証法を用いた間伐木選定モデルの精度および汎化性の検証）
10．美濃羽靖・鈴木倫史・田中和博（2009）集団学習アルゴリズムを用いた地位指数推定モデルの精度および汎化性の検証．森林計画学会誌　42：53-68（欧文タイトル: Generalizability and accuracy of site index estimation model with ensemble learning）
11．Yasushi Minowa , Takashige Akiba and Yuhichiro Nakanishi（2011）Classification of a leaf image using a self-organizing map and tree based model．Journal of Forest Planning 17：31-42（和文タイトル: 自己組織化マップと樹木モデルを用いた葉画像の分類
12．Yasushi Minowa and Yohko Hirao（2015）Examination of a classification model for damaged areas of windfall trees: Data analysis for damage caused by typhoon No. 23 in October 2004．Journal of Forest Planning 20：1-12（和文タイトル: 風倒木被害発生地の分類モデルの検討－2004年台風23号による被害データを用いた解析－）
13．美濃羽靖・尾張敏章・中島徹・犬飼浩（2018）立木の外観指標と選木者の選木経験が天然林択伐施業の選木意思決定に及ぼす影響．日本森林学会誌　100：37-46（欧文タイトル: Effects of visual stem indicators and tree markers’experiences for tree-marking decisions in natural forest management under the selection system）
14．美濃羽靖・尾張敏章・中島徹・犬飼浩（2018）天然林択伐施業における選木規則の抽出：機械学習を用いたアプローチ．日本森林学会誌　100：208-217（欧文タイトル: Extraction of decision rules for tree marking in a natural forest under selection system: A machine learning approach）
15．美濃羽靖・高味楽生・村主勝彦・芦田萌子・吉村勇祐（2019）葉の形状および葉脈情報を用いた機械学習による樹種分類．森林計画学会誌　53：1-14（欧文タイトル: Identification of tree species using a machine learning algorithm based on leaf shape and venation pattern）
16．美濃羽靖・尾張敏章・中島徹・犬飼浩（2019）天然林択伐施業の選木作業における立木外観指標間の関連性：ベイジアンネットワークを用いた分析．日本森林学会誌　101：278-288（欧文タイトル: Association between visual stem indicators in tree marking operation for natural forest management under selection system: An analysis using bayesian network）
17．美濃羽靖・浅生啓太（2020）携帯端末で野外撮影した葉の葉脈情報を用いた樹種判別．森林計画学会誌　53：43-52（欧文タイトル：Tree species identification based on venation patterns of leaf images photographed with a mobile device in the outdoors）
18．Yasushi Minowa and Yui Nagasaki（2020）Convolutional neural network applied to tree species identification based on leaf images. Journal of Forest Planning 26：1-11（和文タイトル: 畳み込みニューラルネットワークを用いた葉画像に基づく樹種判別）
19．宮城昭博・美濃羽靖・森有花・金田茜・川村真央（2021）森林空間がもたらす騒音に対する音の物理的減衰効果．森林計画学会誌　54：93-103（欧文タイトル: Physical attenuation effects of forest space on noises）
20．美濃羽靖・和田誠・田中紡（2021）深層学習を用いた樹幹からの打撃音に基づく樹高および材積の推定．日本森林学会誌　103：351-360 【日本森林学会誌論文賞(2023年度)】（欧文タイトル：Estimation of the tree height and volume based on the produced hammering sound using deep learning）
21．Yasushi Minowa and Yuhsuke Kubota（2022）Identification of broad-leaf trees using deep learning based on field photographs of multiple leaves. Journal of Forest Research (https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13416979.2021.2021640)（和文タイトル: 複数枚の葉を含むように野外で撮影した広葉樹の葉画像を用いた深層学習による樹種判別）
22．美濃羽靖・中西白（2022）葉の形状特徴を用いた樹種判別におけるサンプルサイズと判別精度．森林計画学会誌　55：61-75（欧文タイトル：Relationship between sample size and classification accuracy for tree species identification based on leaf shape）
23．美濃羽靖・中司駿（2022）深層学習を用いた針葉樹の樹種判別．森林計画学会誌　56：13-23（欧文タイトル：Identification of coniferous tree species using deep learninge）
24．Yasushi Minowa, Yuhsuke Kubota and Shun Nakatsukasa（2022）Verification of a deep learning-based tree species identification model using images of broadleaf and coniferous tree leaves．Forests 13. (https://doi.org/10.3390/f13060943)
25．Yasushi Minowa, Koharu Shigematsu and Hikaru Takahara（2022）A deep learning-based model for tree species identification using pollen grain images．Applied Science 12(24):12626. (https://doi.org/10.3390/app122412626)
【支部会等-査読あり-】
01．美濃羽靖・南雲秀次郎・鈴木誠（1993）森林調査システムの開発．日林関東支論　44：37-40（欧文タイトル:The Construction of Forest Inventory System）
02．尾張敏章・犬飼浩・小池征寛・美濃羽靖・中島徹（2010）林分施業法の選木技術．日林北支論　58：101-104（欧文タイトル:Single-tree selection techniques in the stand-based forest management system）
03．尾張敏章・犬飼浩・福士憲司・小池征寛・犬飼慎也・算用子麻未・高橋功一・美濃羽靖（2011）林分施業法の選木技術 -エゾマツ・トドマツ・シナノキ・イタヤカエデの混交林の事例-．日林北支論　59：99-102（欧文タイトル: Tree marking techniques under the stand-based forest management system: A case analysis in a Pices-Abies-Tilia-Acer mixed stand）
04．尾張敏章・福士憲司・広川俊英・井上崇・江口由典・辰巳晋一・美濃羽靖・中島徹（2012）林分施業法の選木技術 -ウダイカンバ二次林の事例-．日林北支論　60：77-80（欧文タイトル: Tree marking techniques under the stand-based forest management system: A case analysis at a secondary forest dominated by Betula maximowicziana）
05．尾張敏章・松井理生・江口由典・延栄一・小林徹行・美濃羽靖（2018）林分施業法の選木技術 -択伐施業における選木者の作業行動-．日林北支論　66：79-82（欧文タイトル: Tree marking techniques in the stand-based forest management system: Work behavior of tree markers under selection system）
【演習林報告等-査読なし-】
01．長瀬興・吉田剛司・美濃羽靖・田中和博（2000）大枝演習林におけるＤＧＰＳ受信状況及び測位精度．京府大演報　44号：27-31（欧文タイトル: Signal reception and the positioning accuracy of DGPS in the Kyoto Prefectural University Forest in Oe）
02．三好岩生・高原光・美濃羽靖（2000）京都府立大学大枝演習林降水量観測－1994年６月～1999年６月－．京府大演報　44：33-38（欧文タイトル: Precipitation in the Kyoto Prefectural University Forest in Oe. June 1994-June 1999）
03．美濃羽靖（2000）ニューラルネットワークモデルを用いた毎木直径データの時系列予測．京府大演報　44：39-51（欧文タイトル: Time Series Prediction of DBH Data with an Artificial Neural Network）
04．Yasushi Minowa （2000）Sustainable Forest Management and Forest Certification in Malaysia．A Step toward Forest Conservation Strategy (2)Research on desirable forest management system, The Institute for Global Environment Strategies (IGES)：247-258
05．長瀬興・吉田剛司・美濃羽靖・田中和博（2001）大枝演習林におけるＧＰＳ受信状況及び測位精度．京府大演報　45：15-19（欧文タイトル: Signal reception and the positioning accuracy of GPS in the Kyoto Prefectural University Forest in Oe）
06．美濃羽靖・立花敏（2001）マレーシアにおける持続可能な森林経営に向けた取り組み-森林認証制度と木材ラベリングについて-．京府大演報　45：21-26（欧文タイトル: Sustainable Forest Management in Malaysia - Forest Certification and Timber Labeling-）
07．三好岩生・美濃羽靖・高原光（2002）京都府立大学久多演習林降水量観測－1994年６月～2000年12月－．京府大演報　46：43-49（欧文タイトル: Precipitation in the Kyoto Prefectural University Forest in Kuta. June 1994-December 200）
【本】
01．立花敏・根本昌彦・美濃羽靖（2003）：森林認証制度の可能性－国際的森林認証の動向とインドネシア・マレーシアの試み－（第16章分担執筆）．（「アジアにおける森林の消失と保全」井上　真編　財団法事地球環境戦略研究機関（IGES）監修　中央法規　324pp）：272-291
02　美濃羽靖（2015）：風倒木被害地データを例とした森林情報の解析に関する考察-データマイニング,機械学習および統計的手法について-.（「森林計画・計測における統計理論の応用に係わる若手研究集会」資料集　広嶋卓也・吉本敦編　森林計画学会出版局　63pp）
03　美濃羽靖（2020）：深層学習（48p-49p）（「森林計画学入門」田中和博・吉田茂二郎・白石則彦・松村直人編朝倉書店　196pp）
【その他-PC-Forestry-】
01．「情報量と意志決定」
02．「パソコン上でFuzzy･Expert Systemを自作するためにはどうしたらよいか？=その１= ～Windows開発型アプリケーションフレームワーク『Turbo Vision』と人工知能言語『mu-LISP(87)』～」
03．「パソコン上でFuzzy･Expert Systemを自作するためにはどうしたらよいか？=その２= ～Turbo Pascalを用いたエキスパートシステム構築法～」
04．「パソコン上でFuzzy･Expert Systemを自作するためにはどうしたらよいか？=その３= ～Microsoft Visual C++を用いた知識ベースエディタの作成～」