nkysdb: なかよし論文データベース
濱 侃 様の 共著関連データベース
+(A list of literatures under single or joint authorship with "濱 侃")
共著回数と共著者名 (a list of the joint author(s))
13: 濱 侃
7: 岩佐 佳哉
6: 中田 高
4: 杉田 暁
3: 後藤 秀昭
2: 山中 蛍
1: Luca Malatesta, ⻘⽊ 賢⼈, 中⽥ ⾼, 小林 修悟, 杉⽥ 暁, 森 渉, 森本 洋一, 楮原 京子, 渡辺 満久, 牧田 智大, 田中 圭, 石村 大輔, 菅 浩伸, 鈴木 康弘, 長谷川 均, 青木 賢人, 齋藤 圭
発行年とタイトル (Title and year of the issue(s))
2012: 河川流域の水環境データベースに関する地理学的研究 尻別川流域を事例に
A geographical study on the water environmental database in River Basin A case of the Shiribetu River
2013: 伊豆諸島における水質の比較研究(AHW30 P17)
The comparative study of the water quality in Izu Islands (AHW30 P17)
2013: 伊豆諸島における水質形成 三宅・御蔵・神津島を中心に
The water quality formation in Izu islands Mainly Miyake･Mikura･kouzu island
2014: 伊豆諸島にみた火山島の水質特性
Water quality characteristics of the volcanic island seen to Izu Islands
2014: 名水を訪ねて（106）伊豆諸島の名水
Visit to valuable water springs (106) Valuable waters in Izu Islands
2020: 久米島ハテノハマ洲島の近年の地形変化 −リモートセンシングによる解析−
Analysis of terrain change of the Hatenohama coral sand cays by remote sensing
2022: SLAM技術を用いた低価格3Dスキャナーによる地表地震断層の数値標高モデルの作成
Comparison of the Digital Elevation Models obtained by inexpensive SLAM scanners: A case study on the surface ruptures of the 2016 Kumamoto Earthquake
2022: SLAM技術を用いた低価格モバイル3Dスキャナーによる地表地震断層の数値表層モデルの作成とその有効性
Digital surface models of the surface ruptures obtained by affordable mobile 3D scanners with built in SLAM technology
2023: 低価格レーザースキャナを用いた簡易型3Dマッピングシステムの構築
Building the 3D mapping system with low cost LiDAR
2023: 簡易モバイルLiDARによる3Dマッピング －活断層・地震断層の計測を中心に－
3D Digital Mapping by Affordable Mobile LiDAR Scanner: Special Reference to Active Faults and Earthquake Faults
2024. 令和6年能登半島地震に伴う津波浸水と到達時間および痕跡高の分布
Distribution of Tsunami inundation, arrival time and height associated with the 2024 Noto Peninsula earthquake
2024: 令和6年能登半島地震に伴う津波浸⽔と到達時間および痕跡⾼の分布
Distribution of Tsunami inundation, arrival time and height associated with the 2024 Noto Peninsula earthquake
2024: 低価格モバイルLiDARとCLAS GNSSを用いた令和6年能登半島地震に伴う地形変化の調査(U15 P91)
Investigation of topographic changes associated with the 2024 Noto Peninsula earthquake using affordable mobile LiDAR and CLAS GNSS (U15 P91)