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	2021 年度
開講区分	生物資源学研究科(博士前期課程)共生環境学専攻

受講対象学生	大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次
選択・必修	選択必修
授業科目名	生物環境制御学演習
	せいぶつかんきょうせいぎょがくえんしゅう
	Seminar on Advanced Theory of Environmental Control in Biology
単位数	2 単位
ナンバリングコード	BIOR-Envr-5272-003

開放科目	非開放科目
開講学期	通年
開講時間	金曜日 9, 10時限
授業形態	ハイブリッド授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業
開講場所	419号室
担当教員	村上　克介(生物資源学研究科共生環境学専攻)
担当教員	MURAKAMI, Katsusuke
実務経験のある教員	地方公務員、民間企業（電器メーカー）勤務時の実践経験を、演習の中で説明しカリキュラムを進める。
SDGsの目標
連絡事項	* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要	生物資源栽培環境において基礎理論を応用した技術、具体的な計測法、制御技術、制御装置などに関する資料、論文総説を講読演習する。農業機械分野に応用される画像処理技術について，先行研究や様々な処理アルゴリズムを論文や図書で学習しながら，実際にアルゴリズムの構築からプログラミングまでの演習を行う．
学修の目的	生物環境制御における最新技術、具体的な計測法、制御技術、制御装置の最新のテクノロジーについて知る。画像処理の基本処理についての知識を獲得し，獲得した知識を使って実際に画像を処理するスキルを身に付ける．
学修の到達目標	生物環境制御学の研究推進に関して、現状の技術の把握ができる。画像処理の基本処理について，1）アルゴリズムを構築することができる，2）構築したアルゴリズムをプログラミングできる，3）設定された問題に合わせて画像処理アルゴリズムを自分で考え，自らプログラミングできる．
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ 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	出席およびレポート
授業の方法	演習
授業の特徴	PBL 問題提示型PBL（事例シナリオ活用含）問題自己設定型PBL プロジェクト型PBL 実地体験型PBL 特色ある教育キャリア教育の要素を加えた授業その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど）英語を用いた教育
授業改善の工夫	アンケートの実施による理解度の把握
教科書	プリント配布など
参考書
オフィスアワー	金曜日12時-13時、414号室
受講要件
予め履修が望ましい科目	生物環境制御学特論
発展科目	生物環境制御学特論
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	環境制御、植物工場、光、温度、湿度、二酸化炭素、酸素、制御，画像処理，アルゴリズム，プログラミング，C言語
Key Word(s)	environmental control, plant factory, light, temperature, humidity, CO2, oxygen, control, algorithm, programming, C-language
学修内容	1　光環境 2　放射環境 3　温度環境 4　湿度環境 5　水分環境 6　二酸化炭素環境 7　環境と植物生命現象 8　露地栽培環境 9　植物群落環境 10　施設園芸概論 11　ガラスハウス 12　ビニールハウス 13　水耕栽培概論 14　養液ｐH環境制御 15　養液EC環境制御 16　植物工場概論 17　人工光型植物工場 18　自然光併用型植物工場 19　自然光型植物工場 20　ポストハーベスト概論 21　収穫機械 22　搬送機械 23　選別機械 24　出荷調整機械 25　画像処理についての概要 26　画像データの取り扱い方法の説明とプログラミングの演習 27　画像処理アルゴリズムの説明と構築 28　画像処理アルゴリズムのプログラミング演習（画像のフーリエ変換） 29　画像処理アルゴリズムのプログラミング演習（二値化処理） 30　画像処理アルゴリズムのプログラミング演習（背景差分法）
事前・事後学修の内容	必要に応じて和文英文の論文講読を実施する。 Moodle上の画像処理学習コンテンツを用いて自学自習する．毎回、講義で知った内容について、関連事項を1.5時間程度かけて調査する。知識を深めた内容について報告を求めることがある。
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:120分/回　　　事後学修の時間:300分/回