空間情報学
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| 科目ナンバリング |
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| 開講年度・開講期 | 2020・後期 |
| 単位数 | 2 単位 |
| 授業形態 | 講義 |
| 対象学生 | 学部生 |
| 使用言語 | 日本語 |
| 曜時限 | 木2 |
| 教員 |
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| 授業の概要・目的 | 国土や環境に関する空間情報を収集・管理・分析する技術について解説する。特に、地理情報システム、衛星リモートセンシング、ディジタル写真測量に焦点を当てる。 |
| 到達目標 | リモートセンシングや写真測量等の空間情報を取得する技術や、空間情報を効果的に処理・表示するシステムであるGISの個々の技術的な内容だけでなく、相互の関連性の視点に基づく効果的な在り方を理解する。 |
| 授業計画と内容 | 空間情報学概説,1回,空間情報学の意義と役割、空間情報学を支える先端技術（リモートセンシング、地理情報システム、ディジタル写真測量等）について概説する。また、設計、施工、管理まで3次元データを共有化するCIM (Construction Information Modeling)の概念や、空間情報学の視点からの今後の動向を理解する。 地理情報システム,6回,地理情報の数理表現手法と地理情報システムについて解説する。(1)地図投影法と座標系、標準地域メッシュコード、(2)数値地理情報の数理表現手法と地理情報システム(GIS)、(3)数値地形モデル、(4)空間情報の分析手法とシミュレーション手法。地球工学分野での応用例を多数紹介し、理解を深める。 ディジタル写真測量,2回,画像の基本的な概念を理解した後に，(1)内部標定, (2)外部標定, (3)共線条件等について理解を深める。 リモートセンシング,4回,(1)可視・近赤外リモートセンシング, (2)熱赤外リモートセンシング, (3)マイクロ波リモートセンシングについて理解を深める。 3次元点群データ処理,1回,航空機や地上からレーザ計測(Light Detection and Ranging:LiDAR)で得られた3次元点群の処理について理解を深める。 学習到達度の確認,1回,本講義の内容に関する到達度を確認（講評）する。 |
| 成績評価の方法・観点 | 成績は、前半部分（GIS）の評価、後半部分（リモートセンシング・写真測量）の評価（期末試験）、レポートを総合的に考慮して評価する。 |
| 履修要件 | 確率統計及び演習（2年前期）、測量学及び実習（3年前期）を履修していることが望ましい。 |
| 授業外学習（予習・復習）等 | 確率統計及び演習（2年前期）や基礎的な数学の復習が望まれる。 |
| 教科書 |
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| 参考書等 |
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