| 英文名 | Special Lecture on Green Innovation and Environmental Bioscience II | |
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| 科目概要 | グリーン環境創成科学科４年後期 [金曜日3時限]、３群科目、選択、講義、１単位(15時間) | |
| 担当者 | (◎は科目責任者，※は実務経験のある教員) ◎岡田 あゆみ、 大出 亜矢子 | |
| 講義室 | ||
グリーン創成科学分野の最新の研究成果を受講することで、カリキュラムにある基礎・応用科目が配当されている背景や社会との繋がりについて理解を深める。この講義では、特にデジタル分野に関連する内容について理解する。
農地や自然環境における「環境情報」の取得と解析を通じた持続可能な農業生産や生態系の保全に関する研究取組みについての紹介および各研究の基盤にある要素技術についての講義を行う。
配布資料、パワーポイントにを用いた講義を行う。
講義時間内に質問を受け付け、当日もしくは次回の講義時に回答することでフィードバックとする。
○DP2：生物多様性の重要性を理解し、その維持や回復に貢献できる能力
○DP3：食料生産が生態系に与える影響を理解し、生産力の向上と持続性の両立に貢献できる能力
| 回 | 項目 | 内容 | 担当者 |
|---|---|---|---|
| 1 | デジタル分野と社会 | デジタル技術の重要性と、社会との関わりの概要に関する概説 | 大出 亜矢子 |
| 2 | リモートセンシングの利用（1） | 北里大学獣医学部十和田キャンパス附属フィールドサイエンスセンターにおけるリモートセンシング調査の有効性について解説する | 大出 亜矢子 |
| 3 | リモートセンシングの利用（2） | キャンパス周辺の十和田八幡平国立公園におけるリモートセンシング調査の有効性について解説する | 大出 亜矢子 |
| 4 | 衛星画像およびドローンによる空撮画像の解析（1） | 衛生画像の取得方法およびその解析方法について解説する | 大出 亜矢子 |
| 5 | 衛星画像およびドローンによる空撮画像の解析（2） | ドローンによる空撮画像の取得方法およびその解析方法について解説する | 大出 亜矢子 |
| 6 | 機械学習（1） | 画像処理×機械学習・深層学習による識別・予測の原理と解析方法について解説する | 大出 亜矢子 |
| 7 | 機械学習（2） | 画像処理×機械学習・深層学習による識別・予測の利用による成果について解説する | 大出 亜矢子 |
| 8 | 野生動物の個体数調査とICT | 野生動物の調査におけるUAVの利用について解説する | 岡田 あゆみ |
環境情報取得技術と社会との関わりを理解する。
課題（100％）によって評価する。
【授業時間外に必要な学習の時間：30時間】
予習：配布プリントの該当箇所を事前に熟読しておくこと。
復習：授業内容について関連情報を自分で検索し勉強すること。
興味を持って積極的に授業に参加して下さい。
【オフィスアワー】訪問前にメール（okada@vmas.kitasato-u.ac.jp）で事前に連絡されることを推奨します。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | なし | ||
| 参考書 | なし |