JSPS外国人特別研究員のNewmanさんと早川の共著論文が、Remote Sensing誌（JIF=4.2、CiteScore=8.6）に掲載されました。地形調査における精度向上に関する学術論文です。

Newman, D.R., Hayakawa, Y.S. (2025.06) Robust land-surface parameterisation for repeated topographic surveys in dynamic environments with adaptive state-space models. Remote Sensing, 17 (12), 1993. https://doi.org/10.3390/rs17121993 

この研究では、カルマンフィルタという統計的手法を適応的に利用することで、地形の表面モデルの推定精度を高める方法を評価しています。とくに、無人航空機（UAS）等による高頻度な地形データ収集が増加する中で、データの誤差なのか本当の変化なのか？を区別するために、繰り返し観測から得られる情報を最大限に活用して、地形表面とその変化をより正確に評価することを目指しています。ここでは、シミュレーションを通じて、適応型カルマンフィルタが、従来の最小二乗推定器に比べて誤差を大幅に削減できることを示しました。これは、地表の変化を追跡する上で、堅牢で有効な手段となることを支持しています。