到達目標
□ リモートセンシングの理論、解析技術、利用法を理解し、説明できる。
□ 放射･反射の理論や衛星データを理解できる。
□ 測量に用いる座標系を説明できる。
□ リモートセンシングについて、単に概念的な理解ではなく、実際の解析、データ処理、利用に関して実技演習を
通してより深い理解を図ることができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | リモートセンシングの理論、解析技術、利用法を十分に理解し、説明できる。 | リモートセンシングの理論、解析技術、利用法を理解し、説明できる。 | リモートセンシングの理論、解析技術、利用法を理解しておらず、説明できない。 |
| 評価項目2 | 放射･反射の理論や衛星データを理解でき、利用できる。 | 放射･反射の理論や衛星データを理解できる。 | 放射･反射の理論や衛星データを理解できていない。 |
| 評価項目3 | 測量リモートセンシングに用いる座標系を理解・説明でき、利用できるる。 | 測量リモートセンシングに用いる座標系を説明できる。 | 測量リモートセンシングに用いる座標系を説明できない。 |
| 評価項目4 | リモートセンシングについて、単に概念的な理解はもちろん、実際の解析、データ処理、利用に関して実技演習を通して十分理解しており、利用できる。
通してより深い理解を図ることができる。 | リモートセンシングについて、単に概念的な理解ではなく、実際の解析、データ処理、利用に関して実技演習を通してより深い理解を図ることができる。
通してより深い理解を図ることができる。 | リモートセンシングについて、単に概念的な理解しかできておらず、解析、データ処理、利用に関する実技演習を通しての理解が不十分である。
通してより深い理解を図ることができる。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
本科目の総授業時間数22.5時間である。
「リモートセンシング」は人工衛星に搭載されたセンサーにより撮影された地球の画像をコンピュータを駆使して
、解析、分析することにより、地球に関する様々な情報を読み解く技術である。一方、環境都市工学科において１か
ら３年までの間に学習した「測量」は測量器械を用いて地球表面の位置関係を調べ、地図にまとめ上げる技術でった
。それらは狭義の「測量」であるが、もっと広い意味では、「地球を観測し、情報を得る技術」を総称して「測量」
と呼ぶ場合もある。その意味において、「リモートセンシング」も「測量」の一分野であると言える。
衛星画像は緯度、経度や等高線などの情報を含んでいないが、地図にはそれが含まれている。本授業では測量の成
果である地図と衛星画像の解析結果を組み合わせることにより、様々な情報が相乗効果的に得られることを学習する
。
さらに、「リモートセンシング」の成果が地球環境の分析、将来予測や都市防災・都市計画など様々な工学分野ど
のようにして応用されているのかを学習する。本授業ではＤＶＤやプロジェクタを用いた視覚的な教育形態とパソコ
ンによる画像解析、データ評価、数値解析の実際の処理を実体験することにより、リモートセンシングについて、単
に概念的な理解ではなく、実際の解析、データ処理、利用に関して実技演習を通してより深く理解する。
授業の進め方・方法:
Ｔ教育センター第一演習室で授業を行う。授業は１人１台のパソコン端末を実際に操作しながら行う。教材は必要に応じてプリントやサーバーからのファイルで提供する。
注意点:
基礎的なOffice系ソフト（Word,Excelなど）を使用できることが望ましい。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
概論。
授業概要、リモセンとは、測量・GIS およびGPS との関係について講義を行う。 |
授業概要、リモセンとは、測量・GIS およびGPS との関係について理解できる。
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| 2週 |
解析原理・関連技術。
リモートセンシングの原理・特徴・応用分野について、講義と解析演習を行う |
リモートセンシングの原理・特徴・応用分野について理解できる。
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| 3週 |
水域の汚濁度の解析。
衛星データを用いて千葉県銚子付近の海域の汚濁度の解析について講義・演習を行う。 |
海域の汚濁度についての解析方法を理解できる。
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| 4週 |
画像間演算と植生指標。
画像間演算および植生指標の理論・解析方法について講義を行う。 |
画像間演算および植生指標の理論・解析方法を理解できる。
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| 5週 |
ＮＤＶＩの解析。
関東地方を対象に植生指標( ＮＤＶＩ ) の解析演習を行う。 |
植生指標( ＮＤＶＩ )を理解できる。
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| 6週 |
幾何補正(1)
幾何補正の理論・方法・応用について講義と解析演習を行う。 |
幾何補正の理論・方法・応用について理解できる。
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| 7週 |
幾何補正(2)
関東地方について幾何補正の解析演習を行う。 |
幾何補正の解析方法を理解できる。
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| 8週 |
中間試験
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| 2ndQ |
| 9週 |
中間試験の答案返却・解答解説。土地被覆分類の原理。
土地被覆分類の方法、原理の講義行う。 |
土地被覆分類の方法、原理を理解できる。
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| 10週 |
土地被覆分類の演習(1)
土地被覆分類の基礎理論について講義を行う。関東地方の土地被覆分類の解析演習を行う |
土地被覆分類の基礎理論について理解できる。
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| 11週 |
土地被覆分類の演習(2)
土地被覆分類の基礎理論である最尤法について講義を行う。関東地方（群馬県中心）について土地被覆分類の解析
演習を行う。 |
土地被覆分類の基礎理論である最尤法について理解できる。
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| 12週 |
ＳＡＲ概論。
マイクロ波リモートセンシング（ＳＡＲ）の概要・解析法について講義を行う。 |
マイクロ波リモートセンシング（ＳＡＲ）の概要等について理解できる。
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| 13週 |
衛星だいち、LANDSATのデータ解析。
日本の最新の衛星だいち他の概要、データ入手法、データ
解析法について講義を行う。 |
衛生画像を用いた解析を理解できる。
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| 14週 |
パンシャープンの原理。
パンシャープン ( 高解像度化画像処理) の原理、解析法について講義を行う。 |
パンシャープン ( 高解像度化画像処理) の原理、解析法について理解できる。
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| 15週 |
パンシャープンの演習。
衛星だいちの羽田空港周辺データを用いてパンシャープン解析演習を行う |
パンシャープン ( 高解像度化画像処理) を用いた衛星画像の解析ができる。
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| 16週 |
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評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 | 100 |
| 基礎的能力 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 20 |
| 専門的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 60 |
| 分野横断的能力 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 20 |