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授業科目名 環境モニタリング技術 
科目英名  
開講年度 2019 
開講学科 2017年度環境創生学科入学生 
分野系列 ■専門科目 学科専門科目■選択 
学年 3年生 
学期 前期前半 
担当者

史 中超

単位数



科目概要
  環境学部カリキュラムポリシー2.及び環境創生学科カリキュラムポリシー3.に基づき、持続可能な社会の構築を目指し、環境および環境に関する情報を収集・計測・数量化・解析する手法を教える科目である。リモートセンシング技術を中心とした環境モニタリングのための衛星画像の処理技術やスペクトル解析技術、イメージ分類技術、各種の応用モデル(土地利用・被覆変化モデルなど)を学ぶ。
 This subject is focused on the study of environment monitoring based on remote sensing technology. The techniques related to satellite image processing, spectral information analysis, image classification will be mainly introduced. 
達成目標
・衛星画像と衛星画像解析原理を理解する。
・画像解析技術、画像補正の方法、スペクトル解析の手法について習得する。
・実践的に衛星画像を用いた土地利用分類とその結果を用いた地球環境変化の把握などへの応用技術について習得し、応用力の向上につながる。
・環境学部ディプロマポリシー1. 「科学的な調査、分析及び評価ができ、解決方法を構想することができる能力を修得」する。 
成績評価
レポート(40%)と課題(60%)による評価 
予習復習時間
毎回教科書の予習を指定することと授業後の課題の作成を合わせて、1時限分の授業に対して、4時間超の自学自習時間が必要。配布資料、演習資料、参考書などを用いて自習する。授業後、配布資料を参考に、演習課題を自学自習で完成すること。 
履修する上で
必要な条件
(前提とする
知識など)
2年前期の画像処理技法と2年後期の地理情報システムの先行履修が望ましい。 
授業計画
第1回 イントロダクション ・本授業の内容・進め方・リモートセンシング技術・衛星画像・衛星画像処理 
第2回 演習1 :衛星画像 ・ArcMapの起動・データの追加・カラー合成 
第3回 リモートセンシングの原理 ・センサの概要・プラットフォーム・データの保存および表示方法 
第4回 演習2:レーザデータによる樹高推定 
第5回 衛星画像の変換・ヒストグラム変換・空間フィルタ 
第6回 演習3:画像変換処理 ・画像強調・畳み込みフィルタ・陰影起伏 
第7回 衛星画像の放射量補正・幾何補正・大気補正・リサンプリング 
第8回 演習4:画像の幾何補正 
第9回 衛星画像のスペクトル解析 ・植生指標NDVI 
第10回 演習5:スペクトル解析 ・NDVI計算・緑地変化の抽出 
第11回 対象物の分類と識別 ・分類の概念・分類の方法 
第12回 演習6:土地利用分類 ・教師なし分類・教師付き分類 
第13回 応用例 ・まとめ 
第14回 演習7 :土地被覆変化の抽出(森林伐採による森林面積の減少など) 
オフィスアワー
通年水曜日 11:30~12:45
オフィスアワー以外にアポなしで来た場合も対応する。 
授業形態
講義・演習 
コース区分
授業の具体的
な進め方
講義・演習を交互で行う 
関連科目
画像処理技法、地理情報システム 
授業に持参
するもの
参考書 
教科書
No 書籍名 著者 出版社 出版年 ISBN 備考
1. 『毎回資料を配布』           
参考書
No 書籍名 著者 出版社 出版年 ISBN 備考
1. 『フォトショップによる衛星画像解析の基礎』  田中邦一、青島正和、山本哲司、磯辺邦昭  古今書院  2004  9784772215749   
2. 『リモートセンシングの基礎』  久世宏明、飯倉善和、竹内章司、吉森久(共訳)  森北出版株式会社  2005  9784627845121   
学生への
メッセージ
配布資料や参考書等を参考しながら、演習課題を自ら完成し、衛星観測と衛星画像処理技術をしっかり理解してほしい。
各課題について、採点後に解説を行う。
すべての回に出席することを前提として成績評価を行いますので、無断欠席しないように注意してください。 
その他・
自由記述欄
授業前には、授業計画に合わせて参考書、演習用資料等の該当する部分等を学習すること。授業後には、取り扱った内容について課題に取り組み、あるいは学生同士でディスカッションするなどにより、理解を深めること。 
参考URL
1. 宇宙航空研究開発機構 様々な衛星と衛星画像が検索できる 
2. リモートセンシング技術センター リモートセンシングに関する知識が学習できる 
画像ファイル
更新日付  


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