地理情報科学特別講義

授業テーマ	地理学的理解に不可欠な地域の土地被覆や土地条件を，リモートセンシングデータを用いて把握する。具体的には，中分解能のマルチスペクトル光学画像から土地被覆分類図を作成する手法や，高分解能のハイパースペクトル光学画像から樹種を分類する手法を，GISによる実習を交えながら解説する。また，ALOS/PRISM画像から立体視画像を作成し，画像を判読しながら地形分類図を作成する手法を解説する。時間が許せば，マイクロ波画像の特徴についても解説する。
授業のねらい・到達目標	GISと画像処理ソフトウェアを用いた，リモートセンシングデータの適切な利活用方法を習得する。
授業の方法	教員による講義の後に，GISを用いて実習を行う
履修条件	ArcGISの基礎的操作に習熟していること
事前学修・事後学修，授業計画コメント	教科書に基づき教員が指示する。教科書は第１回の講義で示す。

授業計画
1	ガイダンスとArcGIS，QGISの利用
2	マルチスペクトル光学画像の概要，グランドトゥルースデータの取得
3	グランドトゥルースの概要，既存の土地利用データとの重ね合わせ
4	最尤法分類の概要，マルチスペクトル光学画像を用いた土地被覆分類とその評価
5	ハイパースペクトル光学画像の概要，グランドトゥルースデータの取得
6	グランドトゥルースの概要，グランドトゥルースの種類に応じた波長スペクトルの評価
7	ハイパースペクトル光学画像を用いた樹種分類とその評価
8	ALOS/PRISM画像の概要，立体視画像の作成
9	数値標高モデル（DEM）の概要，立体視画像からのDEMの生成
10	立体視画像判読の概要，ALOS/PRISM立体視画像の判読実習
11	地形分類の概要，ALOS/PRISM立体視画像の判読による地形分類図の作成
12	DEMから算出される特徴量の概要，地形分類に応じた特徴量の算出
13	自動地形分類の概要，自動地形分類データの作成
14	マイクロ波強度画像の概要，ALOS-2/PALSAR-2データによる強度画像の判読
15	マイクロ波位相画像の概要，ALOS-2/PALSAR-2データによる位相画像の判読

その他
成績評価の方法及び基準	レポート(50%)、授業参画度(50%)
オフィスアワー	木曜日：13時20分～13時50分、8号館5階A-508号室