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環境情報特論Ⅱ

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令和２年度入学者 環境情報特論Ⅱ
令和元年度以前入学者 環境情報特論Ⅱ
教員名 中山裕則
単位数    2 課程 前期課程 開講区分 文理学部
科目群 地球情報数理科学専攻
学期 後期 履修区分 選択必修
授業の形態 オンライン型(Zoomによるライブ中継)による遠隔授業と課題研究を組み合わせる。
使用システムについては第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。またBlackBoardの“連絡事項”欄を確認すること。
Blackboard ID： 20204497
授業概要 リモートセンシングによる環境情報を学ぶ。
授業のねらい・到達目標 地圏，水圏，気圏の諸性質や現象に関する情報を捉える手法として，リモートセンシングを用いた調査・研究事例をとりあげ，他の調査方法との比較も含め，リモートセンシングによる情報の特性，課題，発展性について講述する。特に，地球環境問題に関連する砂漠化，植生変化，自然災害，温暖化影響等についても，最新情報も合わせながら衛星情報に基づくリモートセンシングシステムの現状，展望等を講述する。
授業の方法 特に，地球環境問題に関連することがらについて、衛星情報に基づくリモートセンシングシステムの現状，展望等を講述する。
本授業の事前・事後学習は、各2時間の学習を目安とします。
履修条件 なし
授業計画
1 リモートセンシングによる情報収集の概要と最近の動向
【事前学習】授業の関連用語について考えておく。
【事後学習】授業で説明された内容をまとめる。
2 グローバルの環境変動モニタリング。
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
3 グローバルのエネルギー消費モニタリング
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
4 リモートセンシングによる自然災害のモニタリング　
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
5 地域環境分析のためのリモートセンシング
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
6 広域観測衛星データの概要と受信･処理システム　
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
7 広域衛星データセット作成アルゴリズムとアーカイブシステム　
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
8 リモートセンシングによる環境情報分析の事例１　
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
9 リモートセンシングによる環境情報分析の事例２　
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
10 リモートセンシングによる環境情報分析の事例３　
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
11 リモートセンシングによる環境情報分析の事例４　
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
12 リモートセンシングによる環境情報分析の事例５　
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
13 リモートセンシングによる環境情報分析の事例６　
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
14 リモートセンシングによる環境情報分析の事例７
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
15 リモートセンシングの将来展望
【事前学習】前回授業で行った内容をまとめておく。
【事後学習】授業で行った内容をまとめる。
その他
教科書 なし
参考書 必要に応じて授業中に指示する。
成績評価の方法及び基準 授業内の質疑・発表・課題(100%)
授業での質疑・発表・課題の内容などにより総合的に評価。
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。

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