2019年度 防災リモートセンシング   Remote Sensing for Disaster Management

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開講元
都市・環境学コース
担当教員名
松岡 昌志 
授業形態
講義
曜日・時限(講義室)
水1-2(G324)  
クラス
-
科目コード
UDE.S534
単位数
1
開講年度
2019年度
開講クォーター
3Q
シラバス更新日
2019年4月1日
講義資料更新日
-
使用言語
英語
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講義の概要とねらい

広域巨大災害における被害の全体像を把握することは容易ではない。人工衛星等によるリモートセンシングはその問題を解決するひとつの技術である。本講義では,リモートセンシングによって観測された画像に基づく被害抽出方法を学ぶ。被害抽出のための光学センサ画像の目視判読や画像処理手法を習得させると共に,夜間や悪天候でも情報取得が可能な合成開口レーダ(SAR)観測の仕組みと画像の特徴,被害抽出の実例を教示する。また,SAR画像の干渉処理と地殻変動把握への応用について学ばせる。

到達目標

本講義を履修することによって次の能力を修得する。
1)リモートセンシングによる被害抽出方法を習得し,応用例を示すことができる
2)レーダ観測と合成開口レーダ(SAR),この特徴を説明できる
3)SAR画像の位相情報の干渉処理を習得する

キーワード

光学センサ,合成開口レーダ(SAR),干渉SAR,画像処理,被害抽出

学生が身につける力

国際的教養力 コミュニケーション力 専門力 課題設定力 実践力または解決力
- - -

授業の進め方

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。講義の途中で,その日の教授内容に関する演習問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

  授業計画 課題
第1回 防災分野のリモートセンシング概説 防災分野へのリモートセンシング応用の要点について理解する
第2回 光学センサによる災害把握1 目視判読やピクセル型画像分類に基づく被害抽出方法について学ぶ
第3回 光学センサによる災害把握2 テクスチャ情報やオブジェクト型画像分類に基づく被害域抽出方法について学ぶ
第4回 レーダ画像の基礎 レーダ観測の基礎と合成開口レーダ(SAR)画像の幾何について学ぶ
第5回 SAR画像の特徴 SAR観測の仕組み,偏波やスペックルノイズなど画像の特徴を理解する
第6回 SAR画像による災害把握 SAR画像の強度情報を用いた被害抽出方法について学ぶ
第7回 干渉SARの基礎 SAR画像の位相情報の干渉処理について理解する
第8回 干渉SARによる地殻変動把握 干渉SARによる地殻変動把握など応用例を学ぶ

教科書

講義ノートを事前に公開するため,特になし

参考書、講義資料等

"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

成績評価の基準及び方法

中間レポート(30%)と最終レポート(70%)により評価する。

関連する科目

  • UDE.E402 : 都市・環境のGISとデジタル画像処理
  • UDE.S432 : 都市災害予測
  • UDE.S533 : 都市災害軽減対策
  • UDE.S434 : 安全な都市環境特論第一
  • UDE.S435 : 地震津波災害軽減

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

事前に身につけておくべき知識や技術はない。

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