- 開講元
- 地球環境共創コース
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 金3-4
- クラス
- -
- 科目コード
- GEG.E413
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2021年度
- 開講クォーター
- 1Q
- シラバス更新日
- 2021年3月19日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 英語
- アクセスランキング
-
media
講義の概要とねらい
地理空間情報の増加、さらにコンピューター性能やプログラミング言語の発達により、現在、環境に関する研究が多く行われています。この授業では、学生は地理空間情報や地理空間解析の方法について学びます。GISやプログラミングを用いて、実際に都市ごとの人口、埋め立て地、地表面の高さ、ウイルスの増殖などの環境問題や社会的問題を地理空間上で可視化することで、その問題について考えていきます。
到達目標
最終的に、以下を身に付けることができます。
(1) 地理空間解析の基本的な概念及び最新の手法
(2) GISとプログラミングを利用して、環境問題や社会問題を可視化し考察する力
(3) 最新のデータや入手可能なデータを収集する力
キーワード
地理情報システム (GIS); 地理空間解析; クラウドコンピューティング; プログラミング; 可視化
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 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) |
授業の進め方
学生はオンラインで授業を受けて、皆とのディスカッションを踏まえて、地理空間解析を各自行ってもらいます。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 地理空間解析について: 概要、目的、定義 | 学生は、研究や将来のキャリア両方において、地理空間解析のスキルを身に付けることの重要性を理解することができます。また、授業では地理空間解析の目的、基本的な定義や用語についても触れていきます。 |
| 第2回 | GISマッピング:ベクターとラスター | 学生は、地理空間データを可視化するためのQGISとその機能の使い方を習得します。QGISは、地理空間データを可視化および解析するためのオープンソースツールです。 |
| 第3回 | 人口地図のラスター解析をしましょう！ | 学生は、QGISとpythonプログラミングを使用して、複数のラスターファイルから地理空間情報を取得する方法を習得します。 |
| 第4回 | 数値標高モデルとは？DEMの可視化と処理 | 学生は、数値標高モデル(DEM)データセットを可視化して処理する方法を学び、都市計画と環境研究におけるDEMの重要性を学びます。 |
| 第5回 | 「Google Earth Engine」で地理空間の解析をしましょう！ | 学生は、Google Earth Engineフレームワークを利用して、衛星情報を処理することで、地表面の変化を表示する方法を学びます。 |
| 第6回 | 国ごとの1日ずつの新型コロナウイルスの感染者の数の累計を解析しましょう！ | 学生は、オンライン表形式データを処理するためのモジュールであるPandasの使用方法を学ぶことができます。COVID-19の毎日の感染者の数の累計を自動的に構築する方法を学ぶことができます。 |
| 第7回 | 新型コロナウイルスの国ごとの感染者の数の地図を作りましょう！ | ６番の講義から続けて、学生は、COVID-19の日変化をグローバルにマッピングする方法を学びます。 |
授業時間外学修（予習・復習等）
学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
講義のハンドアウトはT2Scholaで配布します。
参考書、講義資料等
マニュアル
QGIS: https://gis-oer.github.io/gitbook/book/materials/QGIS/QGIS.html
Python: https://docs.python.org/ja/3/tutorial/index.html
Conda: https://qiita.com/t2y/items/2a3eb58103e85d8064b6
インストール方法
QGIS for Windows (https://youtu.be/Cj1OrCP4ld0)
QGIS for MacOS (https://youtu.be/JsMBLjB7rig)
Python conda (https://youtu.be/R6Unq5jvAFY)
Pyton modules conda (https://youtu.be/DTxfQ3jiu2E)
クラウドコンピューティングの申し込み方法
Kaggle: https://www.kaggle.com/
Getting started with Google Colab: https://towardsdatascience.com/getting-started-with-google-colab-f2fff97f594c
Signup for Google Earth Engine: https://signup.earthengine.google.com/
成績評価の基準及び方法
毎回の講義後に提出するレポート (100%)
関連する科目
- GEG.S412 ： 社会経済および環境データの分析手法
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
無し
その他
Windows 10, macOS, Ubuntu のOSが必要となります。
講義はZoomで行います。
