空間情報工学

科目基礎情報

学校	木更津工業高等専門学校	開講年度	令和05年度 (2023年度)
授業科目	空間情報工学
科目番号	c0660	科目区分	専門 / 選択
授業形態	講義	単位の種別と単位数	学修単位: 2
開設学科	環境都市工学科	対象学年	5
開設期	前期	週時間数	2
教科書/教材	指定しない（必要な資料を適宜配布する）
担当教員	島﨑 彦人,佐久間 東陽

到達目標

次の項目について，知識と技能を習得する．
（１）リモートセンシング概論
（２）電磁波の性質，分光特性
（３）プラットフォームとセンサ，人工衛星の軌道，時間分解能・空間分解能・波長分解能
（４）データ取得と処理，カラー合成
（５）幾何補正，画像の再配列
（６）放射輝度，放射照度，大気上端反射率，大気補正
（７）スペクトル・時空間情報の強調と特徴抽出
（８）画像処理，分類，土地利用土地被覆，判定効率表
（９）UAVリモートセンシング
（10）空間情報技術と情報セキュリティ

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
リモートセンシング概論	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．
電磁波の性質，分光特性	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．
プラットフォームとセンサ，人工衛星の軌道，時間分解能・空間分解能・波長分解能	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．
データの取得と処理	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．
幾何補正，画像の再配列	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．
放射輝度，放射照度，大気上端反射率，大気補正	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．
スペクトル・時空間情報の画像強調と特徴抽出	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．
画像処理，分類	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．
土地利用土地被覆図，判定効率表	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．
UAVリモートセンシング	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．
空間情報技術と情報セキュリティ	十分に理解し，他者に適切に説明できる．	理解している．	理解していない．

学科の到達目標項目との関係

JABEE B-2 （専門分野の知識と能力）

教育方法等

概要:

本授業は，リモートセンシングの原理，衛星観測データの解析，可視化の手法および情報セキュリティについて学ぶ．

授業の進め方・方法:

講義と演習を通じて，リモートセンシングの原理，衛星観測データの解析，可視化の手法および情報セキュリティについて学ぶ．
参考図書：
日本リモートセンシング学会 (編) 『基礎からわかるリモートセンシング』理工図書株式会社，2011年，3,675円＋税
成績評価の方法：
中間試験（40％），定期試験（40%），課題（10％），小テスト（10%）の結果を合計（100%）して評価する．

注意点:

授業では，Windows PCで地理情報システムソフトウェア「QGIS」と統計解析システム「R」および「RStudio」を使用するので，PCの基本的な操作に慣れておくこと．
本科目は学修単位科目である．そのため，受講者は90分の授業に対して，180分以上の自学自習を行う必要がある．自学自習のための課題を毎回の授業で出題するので，確実に取り組むこと．
※本科目は，数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度に該当する科目である。

授業の属性・履修上の区分

ICT 利用

実務経験のある教員による授業

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	ガイダンス，リモートセンシング概論	ガイダンス，リモートセンシング概論（歴史，種類，応用）
		2週	電磁波の性質，分光特性	電磁波の分類，分光特性，地表面温度の測定，合成開口レーダの基礎
		3週	プラットフォームとセンサ，人工衛星の軌道，時間分解能・空間分解能・波長分解能	プラットフォームとセンサ，人工衛星の軌道，時間分解能・空間分解能・波長分解能
		4週	データの取得と処理	処理レベル，衛星観測データの入手，カラー合成
		5週	幾何補正，画像の再配列	幾何補正，画像の再配列
		6週	放射輝度，放射照度，大気上端反射率，大気補正	放射輝度，放射照度，大気上端反射率，大気補正
		7週	スペクトル情報の強調と特徴抽出	色空間，バンド間演算，正規化差分指標
		8週	中間試験	中間試験までの内容について理解する
	2ndQ
		9週	時空間情報の画像強調と特徴抽出	エッジ抽出，時系列処理
		10週	画像処理，分類（１）	閾値判別法，教師なし分類
		11週	画像処理，分類（２）	教師付き分類，機械学習
		12週	土地利用土地被覆図，判定効率表	土地利用土地被覆図の作成と評価
		13週	UAVリモートセンシング	UAVリモートセンシング概論，SfM
		14週	空間情報技術と情報セキュリティ	情報セキュリティの基礎，事例
		15週	定期試験	定期試験までの内容について理解する
		16週	総復習	総復習

評価割合

	中間試験	定期試験	課題	小テスト	合計
総合評価割合	40	40	10	10	100
リモートセンシングの知識と技能	40	40	10	10	100