環境情報学特論
英文名Advanced Environmental Information
科目概要生物環境科学専攻(修士課程)1年次集中、選択、講義、2単位(30時間)
生物環境科学専攻(修士課程)2年次集中、選択、講義、2単位(30時間)
担当者(◎は科目責任者,※は実務経験のある教員) ◎渡邉 修
講義室本館A棟5階共用セミナー室(A55・A56)
備考生物環境科学専攻(修士課程)関連科目
1年次または2年次にて履修する

授業の目的

環境問題は我々が生活する地域から地球全体まで様々なレベルで存在する。環境情報はインターネットを通じて大量に存在するが、どういった情報が有用でどのような判断が可能か、データを見つめて自分で判断できるスキルの向上が必要である。この授業では、食料生産や環境問題に関わる事項を取り上げ、データ取得法と解析法を解説する。PCでフリーの解析アプリを操作しながら環境情報を高度に取り扱う技術の習得を行う。

教育内容

教育方法

ノートPCを使い、サンプルデータを使いながら一部演習形式で実施する。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

授業内容(シラバス)

学年回/1.5h項目内容担当者
1年又は2年1回環境のモニタリング(1)GISとGPSの基本渡邉 修
2回環境のモニタリング(2)基盤地図情報の扱い方渡邉 修
3回環境のモニタリング(3)GPSアプリを活用した情報収集渡邉 修
4回環境のモニタリング(4)リモートセンシングの基本渡邉 修
5回環境のモニタリング(5)リモートセンシングと環境評価渡邉 修
6回IoTセンサーの活用(1)LPWA通信技術渡邉 修
7回IoTセンサーの活用(2)LPWA鳥獣罠センサー1渡邉 修
8回IoTセンサーの活用(3)LPWA鳥獣罠センサー2渡邉 修
9回IoTセンサーの活用(4)LPWA気象センサー渡邉 修
10回ドローンテクノロジー(1)ドローンの要素技術渡邉 修
11回ドローンテクノロジー(2)RTKドローンの活用渡邉 修
12回ドローンテクノロジー(3)点群データの活用渡邉 修
13回ドローンテクノロジー(4)作物・牧草の生育診断1渡邉 修
14回ドローンテクノロジー(5)作物・牧草の生育診断2渡邉 修
15回環境科学のための統計学(1)PythonとRの基本渡邉 修
16回環境科学のための統計学(2)一般化線形モデル渡邉 修
17回環境科学のための統計学(3)アンサンブル学習渡邉 修
18回環境科学のための統計学(4)画像分類1渡邉 修
19回環境科学のための統計学(5)画像分類2渡邉 修
20回まとめ最終レポート渡邉 修

到達目標

環境科学・情報科学に関する幅広い知識と技術を理解し、課題設定や問題解決に向けた取り組みを修得する。

評価方法

講義の小課題と最終レポートで100点満点で評価する。

準備学習(予習・復習等)

<予習>教材を入手し、各自読むこと。
<復習>授業内容のPDF等、資料は適宜WEBで確認すること。

その他注意事等

(なし)

教材

種別書名著者・編者発行所
教科書(なし)
参考書環境科学と生態学のためのR統計Song S. Qian 著、大森浩二ら監訳共立出版
参考書植物の光合成・物質生産の測定とモデリング彦坂幸毅 著共立出版
参考書東京大学のデータサイエンティスト育成講座塚本ら 著マイナビ
参考書農業リモートセンシング・ハンドブック秋山 侃ほか(編)システム農学会
参考書自然環境解析のためのリモートセンシング・GISハンドブック長澤良太ほか(編)古今書院