到達目標
(1) 空間情報工学における基礎的なデータ構造や処理の概念について説明することができること．
(2) 空間情報工学が利用されている事例を複数挙げ，説明することができること．
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 | 複数のデータから適切な方法でデータを処理し主題図を作成できること． | 与えられたデータを用いて処理し，主題図を作成できること． | データを与えてもデータを処理することができないこと． |
| 評価項目2 | | | |
| 評価項目3 | | | |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 RB2
説明
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JABEE JB3
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教育方法等
概要:
本科目では，リモートセンシング，地理情報システムなどの空間情報処理技術の歴史，現状，今後の展開および可能性を理解した上で，地球的観点から種々の環境問題を空間情報工学によって把握・解決する能力を修得する.
授業の進め方・方法:
各項目に関する講義を行い，併せて演習も行う．演習では衛星画像等のラスターデータを用いた画像処理，基盤地図情報等のベクターデータを用いた空間分析などを行う．
注意点:
教科書および電卓を持参すること．
【学習・教育目標】
本科（準学士課程）：RB2(◎)
環境生産システム工学プログラム：JB3(◎）
【関連科目】
測量学(本科2年)，応用測量学(本科3年)，画像情報処理(専攻科共通2年)，ものづくり情報工学(専攻科2年)
【評価方法】
期末試験(80％)，授業外学修による課題レポート等(20％)によって評価する．合格点に満たない場合は課題の追加提出および再試験を実施する．
【評価基準】
学年成績60点以上．
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス |
シラバスの説明・リモートセンシング概論
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| 2週 |
画像処理の基礎 |
画像合成・分解，画像のフォーマットについて理解する
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| 3週 |
前処理 |
幾何学的補正（アフィン変換等）について理解する
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| 4週 |
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ラジオメトリック補正（ヒストグラムマッチング）について理解する
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| 5週 |
画像処理 |
フィルタリング（エッジ抽出等），比演算（正規化植生指標）について理解する
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| 6週 |
画像分類 |
教師付分類・教師無分類について理解する
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| 7週 |
リモートセンシングの応用分野 |
SARの画像解析，リモートセンシングに関する研究事例の紹介
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| 8週 |
中間学力確認週間 |
リモートセンシングに関する試験
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| 4thQ |
| 9週 |
地理情報システム(GIS)概論 |
試験の返却・解説／GIS概論
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| 10週 |
UAV |
UAVによる空撮画像の活用方法について理解する
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| 11週 |
GISで扱うデータ |
地理空間データ（図形データと属性データ），座標系，ベクトルデータの幾何学と位相構造について理解する
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| 12週 |
ベクトルデータの空間分析 |
検索，再分類，図形の修正，オーバーレイについて理解する
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| 13週 |
GISソフトウェアを用いた演習 |
GISを用いた演習(1) 引越プロジェクト（便利で快適なアパート選び）
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| 14週 |
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GISを用いた演習(2) 引越プロジェクト（便利で快適なアパート選び）
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| 15週 |
まとめ |
空間情報工学の総括
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| 16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | レポート | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 80 | 20 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |