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リモートセンシング実習２

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令和元年度以前入学者 リモートセンシング実習２
教員名 中山裕則・永井裕人
単位数    1 学年    3 開講区分 文理学部
科目群 地球科学科
学期 後期 履修区分 選択必修
授業の形態 対面型授業(15回)を実施する。
詳細については第1回授業でさらに詳述する。
初回講義開始までにBlackBoardのコース登録をすること。
Blackboard ID： 20212819
授業概要 リモートセンシングの応用解析調査を学ぶ。
授業のねらい・到達目標 1 授業のねらい：　
衛星画像データの基礎的処理及び解析実習を通して、地球上に現れる様々な現象の把握方法について理解できるようになる。
また、解析調査において衛星観測条件、データ解析条件なども事例により学習し、理解できるようになる。
具体的には、主に日本や世界の地球観測衛星データのコンピュータによる解析を通して、地球科学における諸分野（地球の環境、資源、災害）を対象としたデータ処理、解析、分析を行い、リモートセンシングによる応用的な解析、調査について身につける。

2 到達目標：
(1)地球科学におけるリモートセンシングデータの基本的な処理、解析方法ついて理解する（1）
(2)リモートセンシングデータの補正・判読の基礎を理解する（2-3）
(3)リモートセンシングデータの地球科学での諸現象把握のため
の応用的な解析調査事例を理解する（4-11）
(4)リモートセンシングデータとGISデータの仕組みを含めた統合解析の基礎を理解する（12-13）
(5)リモートセンシングデータを適用した自然災害調査におけるデータ処理、解析、分析方法についての基礎を理解する（14-15）

3 学科プログラム(JABEE認定プログラム含む)の学習・教育到達目標とのかかわり：　
「(G)地球科学の専門技術を修得する」（1-15）に寄与する（平成28年度からの入学者）。
※括弧内の数字は授業計画内の講義番号

4 地球科学科 ディプロマ・ポリシー「(G)地球科学の専門知識を習得している。」に対応している。

5 この科目は文理学部（学士（理学））のディプロマポリシーDP6,　及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。
授業の方法 授業の形式　【実習】
日本や世界の衛星のリモートセンシングデータに、関連数値データなども統合させながら、コンピュータでの解析を通してリモートセンシングの応用調査のための処理、解析、分析を行う。
課題の提出方法、フィードバック方法等については、授業開始時に提示する。

対面授業に参加できない場合は、事前連絡とともに同時双方向型を併用した個別授業により、指定課題を提出すること。
履修条件 リモートセンシング実習１を履修済みであること。
授業計画
1 リモートセンシングデータの構成とデータ操作　【対面型】（担当：中山）
【事前学習】授業の関連用語について考えておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で説明された内容をまとめる。　 （0.5時間）
2 光学センサデータの幾何補正の基礎　【対面型】（担当：中山）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
3 光学センサデータによる土地被覆状況把握の基礎　【対面型】（担当：中山）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
4 光学センサデータによる土地被覆と地形分布の比較解析　【対面型】（担当：中山）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
5 熱赤外線データ解析の基礎　【対面型】（担当：中山）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
6 熱赤外線データによる地表面温度分布と土地被覆の比較解析　【対面型】（担当：中山）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
7 熱赤外線データによる地表面温度分布と標高データの比較解析　【対面型】（担当：中山）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
8 衛星データによる標高計測　【対面型】（担当：中山）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
9 レーダ画像による地表面状態の把握＜都市域＞　【対面型】（担当：永井）
【事前学習】授業の関連用語について考えておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で説明された内容をまとめる。　 （0.5時間）
10 レーダ画像による地表面状態の把握＜植生等＞　【対面型】（担当：永井）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
11 レーダ画像による変化抽出解析　【対面型】（担当：永井）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
12 ベクターデータとラスターデータの重ね合わせ（QGISの活用）　【対面型】（担当：永井）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
13 GIS上での衛星データの解析　【対面型】（担当：永井）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
14 リモートセンシングデータによる災害状況の把握　【対面型】（担当：永井）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
15 実際の観測データからの被災エリア抽出演習　【対面型】（担当：永井）
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。 （0.5時間）
その他
教科書 デジタル資料またはプリントを配布
参考書 授業中に指示する。
成績評価の方法及び基準 授業内の課題、質疑応答等を合わせて総合的に評価します。(100%)
各解析課題に関するレポート内容（利用方法、解析手法、応用的な解析事例などについての理解）などの総合評価で合計点が100点満点のうち60点以上を合格とする。
上記項目に関する課題毎のレポートの採点および授業態度による評価点が60点以上であること。

１．地球科学におけるリモートセンシングデータの基本的な処理、解析方法についての理解（7点）
２．リモートセンシングデータの補正・判読の基礎の理解（13点）
３．リモートセンシングデータの地球科学での諸現象把握のための応用的な解析調査事例の理解（54点）
４．リモートセンシングデータとGISデータの仕組みを含めた統合解析の基礎の理解（13点）
５．リモートセンシングデータを適用した自然災害調査におけるデータ処理、解析、分析方法についての基礎の理解（13点）
オフィスアワー Blackboardを通しての直接質疑、またはメールによる質疑および授業日前後の資料による解説。
対面授業時などは、当該授業日の昼休みに研究室（A-310室）にて対応も可能。

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