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科目名平成28年度入学者	＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
科目名平成27年度以前入学者	リモートセンシング１
教員名	中山　裕則
単位数	2	学年	2	開講区分	文理学部（他学部生相互履修可）
科目群	地球科学科
学期	前期	履修区分	選択必修

授業テーマ	リモートセンシングの基礎を学ぶ
授業のねらい・到達目標	・授業のねらい：　地球環境や地域環境の調査、地域計画などの分野で利用されているリモートセンシングについて、概念や原理、地球科学分野の調査・研究などで利用される人工衛星とセンサの種類と概要、リモートセンシングデータの受信処理と入手方法、画像データ処理の概要とソフトおよびハード、衛星データの補正処理などについて、現在の利用状況を踏まえつつ学習する。・到達目標：　１　リモートセンシングの概念や原理について理解する（授業1-2）２　地球科学分野で利用される人工衛星とセンサの種類の概要について理解する（授業3-7）３　リモートセンシングデータの受信、処理、入手、操作の基礎を理解する（授業8-9）４　リモートセンシングデータの解析方法の基礎を理解する（授業10-12）５　リモートセンシングデータの補正・較正方法の基礎を理解する（授業13-14）６　リモートセンシングの基礎の総まとめについて学習する（授業15）学科プログラムの学習・教育到達目標「(D)専門技術」（1-15）に寄与する。・括弧内の数字は授業計画内の講義番号
授業の方法	画像や映像の教材を使って、リモートセンシングの動向を踏まえながら、リモートセンシングの原理や人工衛星及びセンサ、画像データの基礎構成、解析の原理について解説を行う。下記の授業以外に野外実習を行う場合がある。
履修条件	なし
事前学修・事後学修，授業計画コメント	事前学習として、前回に行った内容をまとめる。

授業計画
1	リモートセンシングの原理１（背景、概念）　（事前学習として、授業の関連用語について考える）
2	リモートセンシングの原理2（電磁波・反射と放射）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
3	センサ１（光学センサ）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
4	センサ２（マイクロ波センサ、その他のセンサ）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
5	人工衛星/センサの種類と観測目的１(人工衛星/センサの概要)　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
6	人工衛星/センサの種類と観測目的２(主な衛星/センサデータの利用）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
7	人工衛星／センサの種類と観測目的３（主な衛星/センサデータ利用の展望）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
8	衛星データの観測と受信処理と入手　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
9	衛星データの構成と操作　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
10	衛星データの画像処理概要　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
11	画像解析システムの概要（ソフトとハードウエア）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
12	画像処理の基礎（表示、強調）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
13	衛星データの基礎的補正処理（放射量補正）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
14	衛星データの基礎的補正処理（幾何補正）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
15	リモートセンシングの基礎のまとめ　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）

その他
教科書	プリントを配布する。
参考書	授業中に指示する。
成績評価の方法及び基準	授業内テスト(70%)、授業内の課題(30%) 総合的に判断し60点以上を合格とする。１　リモートセンシングの概念や原理について理解度（10）２　地球科学分野で利用される人工衛星とセンサの種類の概要について理解度（30）３　リモートセンシングデータの受信、処理、入手、操作の基礎を理解度（30）４　リモートセンシングデータの解析方法の基礎を理解度（20）５　リモートセンシングデータの補正・較正方法の基礎を理解度（10）６　リモートセンシングの基礎の総まとめ（20） ※１～６は到達目標の番号
オフィスアワー	原則として、当該授業日の昼休みに研究室（A-310室）にて対応する。