東北大学との共同研究では、米国国立科学財団(NSF)および科学技術振興機構(JST)の支援を受け、日米共同で「デジタルツイン」の概念を防災科学分野に応用・発展させる研究に取り組んでいます。本プロジェクトでは、統合された地理空間データを活用した災害シミュレーションの実行、シミュレーションとデータベースシステムの効率的な統合、機械学習による災害への曝露状況の推定や被害情報の生成を可能にする仮想プラットフォームの開発を目指しています。
Ho, C. Y., Adriano, B., Baier, G., Mas, E., Wiguna, S., Koch, M., and Koshimura, S. (2026) Integrating GAN-Generated SAR and Optical Imagery for Building Damage Mapping, Remote Sensing, 18(1), 134. (https://doi.org/10.3390/rs18010134)
Chandra, N., Vaidya, H., Koch, M. and Meena, S.R. (2025) Optimized YOLOv8 with Multi- Level Attention for Satellite Image-Based Landslide Detection, Advances in Space Research, 76(4), 2072-2085. (https://doi.org/10.1016/j.asr.2025.06.010)
Asadi, A., Baise, L.G., Koch, M., Moaveni, B., Chatterjee, S. and Yusupujiang, A. (2024) Pixel-based Classification Method for Earthquake-Induced Landslide Mapping Using Imagery, Geospatial Data and Temporal Change Information, Natural Hazards, 120, 5163–5200. (https://doi.org/10.1007/s11069-023-06399-8)
Aimaiti, Y., Sanon, C., Koch, M., Baise, L.G. and Moaveni, B. (2022) War related damage assessment in Kyiv, Ukraine, using Sentinel-1 radar and Sentinel-2 optical images, Remote Sensing, 14(24), 6239 (https://doi.org/10.3390/rs14246239).
Mather, P.M., and Koch, M. (2022) Computer Processing of Remotely-Sensed Images: An Introduction, Fifth Edition. Hoboken, NJ, USA: Wiley-Blackwell, 384 pp.
・ボストン大学・パドヴァ大学 教員交流助成金(2025年)
イタリア・パドヴァ大学地球科学科において、客員研究員として1か月間の研究滞在を行うための助成金
・フルブライト奨学金(2014~2015年)
日本・東北大学において、1年間の研究・教育活動を行うためのフェローシップ
・マリー・キュリー研究フェローシップ(EU)(1996~1998年)
スペイン・バルセロナの地球科学研究所(CSIC)において、2年間の博士研究員(ポスドク)研究プロジェクトを実施するための研究助成