三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2020 年度
開講区分	生物資源学部

受講対象学生	共生環境学科・地球環境学教育コース学部(学士課程) : 2年次地球環境システム学教育コース：３年
選択・必修	選択地球環境学教育コース推奨科目
授業科目名	地球環境リモートセンシング
	ちきゅうかんきょうりもーとせんしんぐ
	Remote Sensing for Earth Science
単位数	2 単位
ナンバリングコード	BIOR-Envi-3141-010

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間	水曜日 1, 2時限生物資源学部で配布する、平成29年度授業時間割（用紙）にて確認すること。
開講場所
担当教員	飯島慈裕（生物資源学研究科共生環境学専攻）
担当教員	Yoshihiro Iijima
SDGsの目標

学修の目的と方法

授業の概要	リモートセンシングは地球上の様々な事象を空間的に可視化し、自然・社会現象の分布や、時間変化を把握することができる大変有効な測定技術です。また、それらのデータを複合させることで、自然科学から社会科学を学際的につないで関係性を理解することも可能になり、情報ツールとしての重要性も飛躍的に高まっています。本授業では、人工衛星で展開されている様々なセンサー、観測手法によるリモートセンシングの原理と、そのデータを理解し、地理情報システム（Geographic Information System）と組み合わせることで、どのような空間情報解析が可能になるかを講義します。
学修の目的	この講義は、まず基本として地球環境を理解する地理情報とは何か？を歴史的発展にしたがって解説します。そして、地上の観測から、航空機、無人航空機（ドローン）、人工衛星等による各種のリモートセンシングなどの様々な方法による計測を用いた、地球環境を理解する地理情報の可視化（地図）に関して、表現・管理・分析する原理を説明し，国内外、学問分野の違いによる研究および実用の事例を紹介します、これらの理解を通して，環境や社会の問題を地理的にとらえ、地球上の様々な空間事象を分析・解決するための考え方を養います。
学修の到達目標	衛星リモートセンシングの原理と、そのデータ利用を理解する。航空機やUAVを用いた近接リモートセンシングの原理と、そのデータ利用を理解する。リモートセンシングデータを地理的に分析する方法を理解する。環境・社会科学への適用事例から、様々な空間事象を分析・解決する方法を理解する。
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ JABEE 関連項目　幅広い教養と倫理観、国際感覚を身につけ、豊かな人間性を有している。 ○生命、環境、食料、健康等に関する生物資源学の基本的な知識と技術、経験を有している。 ○科学的で論理的な思考を展開することができ、計画的に問題の解決に取り組むことができる。　豊かなコミュニケーション能力を持ち、他者と協力して行動することができる。　社会の変化に柔軟かつ自律的に対応し、発展的に生きていくことができる。 ○ 全学の教育目標感じる力　感性　共感 ○主体性考える力　幅広い教養 ○専門知識・技術　論理的・批判的思考力コミュニケーション力 ○表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
成績評価方法と基準	授業中の小テスト30%、レポート70%　計100%。(合計が60%以上で合格)
授業の方法	講義
授業の特徴	PBL 特色ある教育キャリア教育の要素を加えた授業英語を用いた教育
授業改善の工夫
教科書
参考書	植生のリモートセンシング（森北出版株式会社）
オフィスアワー	講義後12時まで：場所330号室：事前にメールまたは教官に問い合わせること。
受講要件
予め履修が望ましい科目
発展科目	フューチャー・アース学
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	人工衛星、地球環境、土地利用、地理情報
Key Word(s)	Satellite, global environment, land use, GIS
学修内容	ガイダンス（リモートセンシングとは）人工衛星の軌道を知る（静止軌道）人工衛星の軌道を知る（準太陽同期と極軌道）可視光~近赤外のリモートセンシング（放射と熱）可視光~近赤外のリモートセンシング（分光反射率）可視光~近赤外のリモートセンシング（植物と地表面への利用）マイクロ波リモートセンシング（水の惑星を知る技術）マイクロ波リモートセンシング（マイクロ波放射計を用いた解析）マイクロ波リモートセンシング（合成開口レーダ）マイクロ波リモートセンシング（合成開口レーダを用いた解析）地図化のためのリモートセンシング（GNSS、衛星DEM）地図化のためのリモートセンシング（レーザ測量）生物資源のためのリモートセンシング（作物生産管理への応用）地球リモートセンシングのこれから（観測の歴史と今後の発展）人工衛星リモートセンシングのまとめ
事前・事後学修の内容	毎回の授業に合わせて、リモートセンシングの原理や使用例について、復習となる課題と、次回の予習となる課題を提示し、翌週までの提出課題とする。その課題作成のための資料収集、作図、課題文章作成の一連の事前・事後学習時間は4時間程度のボリュームを想定する。課題作成と合わせたより深い理解のために、授業の配布資料と講義内容をよく読み、理解することを習慣づける。合わせて配付資料や授業中に紹介する引用文献にも積極的に触れるようにする。

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