リモートセンシング１

平成28年度以降入学者	リモートセンシング１
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	2～4	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

授業テーマ	リモートセンシングの基礎と応用
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基礎から応用までの概要を学ぶ。また、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。を、具体的には、原理、人工衛星とセンサ、データの入手方法、衛星データの補正処理や解析手法、情報抽出方法、各分野での利用方法と適用事例などについて、現在の利用状況を踏まえつつ学習する。・到達目標：　学習を行う上での到達目標１　リモートセンシングの原理について理解する（授業1）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2-3）３　リモートセンシングデータの入手、構成、操作の基礎を理解する（授業4）４　リモートセンシングおよび画像データの解析方法の基礎を理解する（授業5-6）５　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7）６　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、解析の手法を理解する（授業8-12）７　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）８　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（平成27年度以前の入学者）。・学科プログラムの学習・教育到達目標とのかかわり：　「(F)地球科学の専門技術を修得する」（1-15）に寄与する（平成28年度の入学者）。・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、画像データの入手、構成、解析の原理、各分野での利用方法と適用事例など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（背景、概念、電磁波）　（事前学習として、授業の関連用語について考える）
2	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）
3	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）
4	衛星データの観測と入手、構成　（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
5	画像処理の基礎と画像処理概要（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
6	衛星データの基礎的補正処理（事前学習として、前回に行った内容をまとめる）
7	情報抽出方法（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概要　（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１（土地被覆・地形・植生）　（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２（地震・火山・地質）　（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３（気象・大気・海洋）　（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４（災害）　　（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５(GIS・惑星)　　（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まとめ　（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　リモートセンシングの原理についての理解度（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の理解度（15）３　リモートセンシングデータの入手、構成、操作の基礎の理解度（10）４　リモートセンシングおよび画像データの解析方法の基礎の理解度（15）５　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、解析の手法の理解度（40）６　リモートセンシングの展望、課題およびまとめ（10） ※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。