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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２
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	後期	履修区分	選択必修

授業テーマ	地球科学へのリモートセンシングの応用
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、災害調査、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、データ解析手法、調査・研究などの適用方法を中心に学ぶ。また、リモートセンシングの現在の利用状況を踏まえ今後の展開も考慮しながら、リモートセンシングデータ解析やその利用について事例を参照しながら学習する。具体的には、地球科学の諸分野でのリモートセンシングデータの利用方法、衛星データ処理、解析の概要、解析のためのデータ処理手法、情報抽出方法、各分野での利用方法と適用事例、今後の展開や問題点などについて学習する。・到達目標：１　地球科学分野でのリモートセンシングの利用方法の概要を理解する（授業1-3）２　種々の地球科学分野にリモートセンシングを適用する場合の代表的な調査項目や、その時必要となるデータ処理方法、解析の手法が理解する（授業4-12）３　地球科学分野におけるリモートセンシングデータと他情報との融合について理解する（授業13）４　リモートセンシングの展望、課題および総まとめなどについて学習する（授業14-15）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	リモートセンシングの現在の利用状況を踏まえ今後の展開も考慮しながら、リモートセンシングのデータ解析、利用について事例を参照しながら解説する。必要により映像資料も用いる。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	情報抽出方法１（情報抽出の概要）　（事前学習として、授業の関連用語について考える）
2	情報抽出方法２（空間的特徴抽出）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
3	情報抽出方法３（スペクトル特徴抽出、変化抽出）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
4	地球科学におけるリモートセンシングの応用概要　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
5	地球科学におけるリモートセンシングの応用１（土地被覆調査）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
6	地球科学におけるリモートセンシングの応用２（地形計測）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
7	地球科学におけるリモートセンシングの応用３（地質・火山の調査）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
8	地球科学におけるリモートセンシングの応用４（植生・砂漠の調査）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
9	地球科学におけるリモートセンシングの応用５（水文･雪氷の調査）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
10	地球科学におけるリモートセンシングの応用６（海洋の調査）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
11	地球科学におけるリモートセンシングの応用７（気象・大気の調査）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
12	地球科学におけるリモートセンシングの応用８（災害調査）　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
13	地球科学におけるリモートセンシングの応用９(GISとの融合分析)　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
14	地球科学におけるリモートセンシングの応用の展望　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
15	地球科学におけるリモートセンシングの総まとめ　（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　地球科学分野でのリモートセンシングの利用方法の概要を理解度（20）２　種々の地球科学分野にリモートセンシングを適用する場合の代表的な調査項目や、その時必要となるデータ処理方法、解析の手法が理解度（授業60）３　地球科学分野におけるリモートセンシングデータと他情報との融合について理解度（10）４　リモートセンシングの展望、課題および総まとめ（10） ※１～４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。