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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)
<授業の目的および概要>
 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。
<到達目標>
・環境情報学の基礎について説明できる。
・環境データに対して、基礎的な数理表現・分析・可視化ができる。
・地理情報システムと衛星リモートセンシングの基礎を説明できる。
・様々な環境データの取得・活用方法を理解し、情報収集力・情報選択力・情報倫理力を身につける。
・得られた解析結果を多面的・客観的に説明できる。
・実施する例題を通して、環境問題の様々な課題について思考や考察を深めることができる。
<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。
<成績評価の方法>
No評価項目割合評価の観点
1小テスト/レポート 80  %【最終レポート】全体の50% 【各回中の小課題】全体の30% 【評価 の観点】 確認問題やレポートにおいて当該科目で学んだ環境情報の取 得・解析・評価・可視化等に関する説明および実践の到達度を評価する (総合的な理解度と応用力を含む) 
2受講態度 20  %実習課題やグループワーク等への取り組みを評価する(全体の20 %) 
<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>
【第1回】ガイダンス・イントロダクション
環境情報学の概要と到達目標、成績評価方法が理解できる。

【第2回】地理情報システムGIS(1)
地理情報システムの概要を理解できる。
データモデルについて理解できる。
[演習:日本・世界地図作成]を通して、基本的な空間情報の表示やレイアウトができる。

【第3回】地理情報システムGIS(2)
測地系と投影法の基本について理解できる。
[演習:山梨県・世界地図作成]により、空間情報の測地系変換と投影変換ができる。

【第4回】地理情報システムGIS(3)
幾何学的情報や属性情報の編集について理解できる。
[演習:キャンパスマップの作成(生活環境)]を行い、基本的な情報の編集ができる。

【第5回】地理情報システムGIS(4)
ベクタ解析の基本を理解できる。
[演習:引越し候補地探し(住環境)]を通じて、空間解析を習得する。

【第6回】地理情報システムGIS(5)
ラスタ解析の基本を理解できる。あわせて3次元表示の基礎を学ぶ
[演習:山梨の気候を理解しよう(気象環境)]により、ラスタ情報およびその解析方法を習得する。

【第7回】衛星リモートセンシング(1)
衛星による環境計測の基礎理論について理解できる。
[演習:LANDDAT衛星による山梨の地表面温度(気象環境)の計測]を通じて、
リモートセンシングの基礎を体験的に理解できる。

【第8回】衛星リモートセンシング(2)
画像分類の基礎について理解できる。
衛星リモートセンシングのデータの種類と形式について理解できる。
[演習:山梨県の土地利用を調べる(地域環境)]を通して画像分類、データの取り扱いができる。

【第9回】衛星リモートセンシング(3)
衛星を活用した環境解析に必要な応用について理解できる。
幾何補正・大気補正などの基本を理解する。
[演習:衛星画像の幾何補正]により、環境解析に必要な衛星データの幾何補正などの補正を習得する。

【第10回】衛星リモートセンシング(4)
正規化植生指標を例として指標を活用した環境変化の分析の基礎について理解できる。
衛星を活用した植生指標(正規化植生指標NDVI)について理解できる。
[演習:正規化植生指標の算出と時系列変化の解析]

【第11回】応用的な環境情報の解析(1)
・農業環境分野での環境情報解析について理解を深める。
[演習:ぶどうの生育適地はどこか?(農業環境)]を行い、農業環境分野での活用法について理解を深める。

【第12回】応用的な環境情報の解析(2)
・水環境(水文・水循環)分野での環境情報解析について理解を深める
[演習:地形解析・河川流域抽出]を行い、地形・水文環境を分析する方法を習得する。

【第13回】インターネットを活用した環境情報の解析(1)
・インターネットを活用した地理情報の取得と活用法について理解できるようになる。
[演習:インターネットを通じた地理情報の収集と基礎的解析]

【第14回】インターネットを活用した環境情報の解析(2)
・インターネットを活用したリモートセンシング観測情報の取得と活用法について理解できるようになる。
[演習:インターネットを通じたリモートセンシング観測情報の収集と基礎的解析]

【第15回】様々な環境課題への環境情報の応用
・これまで学んだ環境情報学の基礎をもとに実際の環境課題へ応用について理解を深める。
[演習:出身地を含む身近な環境における課題を設定して、分析する]
<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。