本講義では,建築都市環境評価や防災に必要な地理空間情報基盤データを扱うツールとしての地理情報システム(GIS)の特徴とデジタル情報の基礎を学び,とくに,人工衛星等の観測プラットフォームや各種センサ(マルチスペクトルセンサ,熱,ライダーなど)を用いたデータ取得方法とラスターデータの画像処理技術について習得させる。また,コンピュータ上のデジタルデータを容易に理解するリテラシーを身につけさせることをテーマとする。地理情報システム(GIS)GISやデジタルデータの処理技術はコンピュータ技術と同様に日進月歩であるため,Webのコンテンツを含めてできるだけ最新の知識を教示する。
本講義を履修することによって次の能力を修得する。
1)GISの基礎を習得し,応用例を示すことができる
2)リモートセンシングの枠組みと電磁波の基礎,各種センサーの特徴を説明できる
3)アナログとデジタルの違いや特徴を説明することができる
4)画像処理を理解し,衛星画像による土地被覆分類ができる
リモートセンシング,地理情報システム(GIS),画像処理,人工衛星,都市・環境
✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
毎回の講義の前半で,復習を兼ねて前回の内容を概説します。講義の間に授業に関する課題に取り組んでもらいます。事前に講義ノートを公開するので,内容の予習と復習を各自で行う。
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | GISとリモートセンシングの概説 | 講義の到達目標や要点を理解する |
第2回 | GISの基礎と応用 | GISの基礎やデータ構造を理解し,最近の応用例や国際標準について学ぶ |
第3回 | リモートセンシングの基礎 | リモートセンシングの枠組みと電磁波の基礎を学ぶ |
第4回 | センサと人工衛星による地球観測 | センサの種類,人工衛星の軌道や観測システムを学ぶ |
第5回 | デジタル画像 | アナログ−デジタル変換やラスター画像の特徴を学ぶ |
第6回 | 画像処理1 | 強調処理やエッジ抽出など基礎的な画像処理を学ぶ |
第7回 | 画像処理2 | 教師付き分類や教師無し分類など画像分類を学ぶ |
第8回 | ライダー観測と熱画像 | データ取得と地物モデル化,熱画像について学ぶ |
講義ノートを事前に公開するため,特になし
Thomas M. Lillesand, Ralph W. Kiefer, Jonathan Chipman: Remote Sensing and Image Interpretation, sixth edition, John Wiley and Sons, Inc.,
Tutorial: Fundamentals of Remote Sensing: http://www.nrcan.gc.ca/earth-sciences/geomatics/satellite-imagery-air-photos/satellite-imagery-products/educational-resources/9309 など
中間レポート(30%)と最終レポート(70%)により評価する。
事前に身につけておくべき知識や技術はない。