授業の目的

リモートセンシングは環境情報を入手する有力な手段である。空撮データの解析は環境理解に有用な多くの情報の取得を可能とする。本演習では最新の動向からリモートセンシング技術の意義を学ぶとともに、演習を通じてUAVによる空撮の基礎と画像解析方法の習得を目指す。

教育内容

無人航空機の運用にあたり必要な基礎知識を講義する。フィールドやコンピュータシミュレーション、小型UAVの操縦（室内）によりＵＡＶの操縦法、利用法を実践的に理解する。また画像処理については、センサに応じた解析法について専用ソフトウェアを用いた演習により習得する。

教育方法

講義形式、フィールドワーク、フライトシミュレータ、コンピュータ演習、発表（プレゼンテーション）、レポート提出されたレポートの評価について説明する。また、フィードバックとして課題ごとの到達目標に達していない場合、レポートを返却し再レポートの提出を求める。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

次の３項目に係る最新の情報を提供し、基礎科目との繋がりについて学ぶ。
〇DP3：生態系機能の解明と理解を基盤に環境保全に貢献できる能力
〇DP4：環境資源の維持と修復に寄与する能力　
〇DP5：環境保全に関わる社会の多様な要請に応えられる問題解決能力

授業内容(シラバス)

到達目標

①各種センサ毎に画像情報の構成要素を説明できる
②ドローンの安全な利活用方法を説明できる
③センサに見合った解析結果を導出できる
④IoTセンサの使い方を理解できる

評価方法

小テスト15点, 実技テスト5点, レポート30点, 個人課題発表10点, 期末試験40点, 並びに, 遅刻－2点, 欠席－5点の合計点により評価する。レポート評価は、下記の評価軸より総合的に行う。(1) 課題名：検証点の明示有無、(2)背景・目的：論理性・独創性・具体性の有無、(3)方法：論理的に十分な情報が記載されているか、(4)結果・考察：事実の記載に誤りはないか、結果を論理的に解釈できているか。個人課題発表では、発表内容の論理性、発表態度、発表時間により総合的に評価する。

準備学習(予習・復習等)

【授業時間外に必要な学習の時間：14時間】
予習：①無人航空従事者試験3級に準ずる知識および画像解析の基本的事項から該当範囲を事前に予習しておくこと（予習結果は各回授業開始直後に小テストとして出題し、理解度を評価する）, ②時間外に設定するフライトシミュレータの練習時間枠にて自主的に無人航空機操作技術のトレーニングをする。③自宅でソフトウェア・必要なプラグインを授業開始前にダウンロード・インストールし、基本的な操作法について理解した上で授業に出席すること。
復習：演習で設定した画像処理の課題について自身が扱った操作手順を毎回復習レポートに記録し、翌週提出すること。

その他注意事等

実務経験の授業への活用方法：実務経験を活かし、最先端のセンシング技術について解説する。
農業・防災・交通分野等において、リモートセンシングがどのように活用されるかについて最先端の技術・利活用動向について説明する。

教材