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授業科目名 環境情報学及び演習
時間割番号 LEV226
担当教員名 馬籠　　純
開講学期・曜日・時限 前期・火・II 単位数 2
＜対象学生＞
(未登録)
＜授業の目的＞
　環境科学の探求には、自身により取得する実験・観測データはもちろん、様々な地理空間情報やリモートセンシング情報を活用することで、環境の課題について分析・評価・発信することが必要不可欠である。本科目では、「環境学」と「情報学」の融合分野である「環境情報学」に関して、地理空間情報とリモートセンシング情報を中心として、基礎的な数理表現・分析・可視化とあわせて体験的に学びます。これにより、地域から地球規模の様々な環境問題を考える基礎を身につける。
　ここで習得した環境情報学の基礎的理解と技能は「環境モデリング実習（3年後期）」「データサイエンス及び演習（2年後期）」などの環境モデリング分野やデータサイエンス分野といった情報解析関連分野の科目を通じてより深められることに加え、多くの環境を取り扱う科目における基礎であることから、様々な専門科目や、卒業論文を含む研究活動に活かすことができる。
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー＞（能力・資質）
生命環境学部>環境科学科向け
記号コンピテンシー（能力・資質）説明 
EV-A専門専門環境評価：環境計測技術を用いてデータを収集し、自然環境の現状や人間活動の影響を分析・評価することができる◎
EV-B応用課題解決：環境科学の知識と技法を基に環境に関わる諸課題を見出し、論理的に解決策を導くとともに、他者と協調的に課題解決に取り組むことができる○
EV-C共通汎用能力３・数量的リテラシーさまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。○
＜到達目標＞  到達目標とは
目標NO説明コンピテンシーとの対応
EV
＜成績評価の方法＞
目標No割合評価の観点
合計0% 
＜授業の方法＞
形式（予定）：ライブ型とオンデマンド型の混用

【概要】
演習形式で進行する。基本的な流れは以下のとおり。

・講義形式による基礎事項の「解説」（序盤）
・コンピュータおよびソフトウェエアを実際に利用して行う「演習」（授業時間の主な時間）
・小課題の確認（余裕があれば実施）（終盤）
・課題の実施・提出（授業終了後1週間（次回まで））
※演習内容によって、グループワーク・ディスカッション・簡単な紹介（発表）がある。

期末期に「最終課題（最終レポート）」が設定されている。

【ソフトウェア環境（各自で購入は不要）】
・ArcGIS（地理情報システム）
・Python（上記ArcGISに含まれる環境を使用）
・R（統計ツールを含む総合的なプログラミングおよび実施環境）
・Microsoft Officeソフトウェア（Word, Excel等）
※いずれもWindows10での実施を想定しています。MacOSを使用したい場合は個別に相談して対応予定

【補足】
・大学のコンピュータを使用して実施することができます（個人のコンピュータが必須というわけではありません）。
・新型コロナウィルスに関する状況次第では、個人のコンピュータに授業で利用するソフトウェアをインストールしてから実施となる可能性もあります。その場合はソフトウェアは基本的に提供されますので、各自でソフトウェアを購入する必要はありません。
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
環境情報学について身近な例を題材として体験的に学んでいきます。
現在、環境情報のなかでも「地図」「衛星画像」はスマートフォン・コンピュータなどにより普通に利用されますが、環境を解析し、評価をするためには、これらの環境情報の活用が欠かせません。本科目では、このような空間情報を中心的にとりあげますが、様々な観測データや実験データの取り扱い方もあわせて、実践的に基本的な考え方と方法を身につけていきます。
＜テキスト＞
(未登録)
＜参考書＞
  1. 橋本雄一, GISと地理空間情報, 古今書院, ISBN:4772241922
  2. 野上 道男,貞広 幸雄,西川 治,岡部 篤行,隈元 崇, 地理情報学入門, 東京大学出版会, ISBN:4130225006
  3. 日本リモートセンシング学会, 基礎からわかるリモートセンシング, 理工図書, ISBN:4844607790,
    (おすすめです。)
＜授業計画の概要＞
＜実務経験のある教員による授業科目の概要＞
担当教員は公的研究機関（水循環解析・数値シミュレーション研究分野）での実務経験を有している。
＜備考＞
(未登録)