| 英文名 | Practice in Environment Informatics | |
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| 科目概要 | 生物環境科学科３年後期 [月曜日3・4時限、火曜日3・4時限(週4コマ)]、３群科目、必修、実験、１単位(45時間) |
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| 担当者 | (◎は科目責任者，※は実務経験のある教員) ◎長坂 善禎※、 村田 裕樹※ | |
| 講義室 | V103実習室 | |
| 備考 | 科目ナンバリング：VE303-RS23 隔週で開講 |
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| JABEE認定プログラム履修の手引き（表3・14）との関連 | E | |
| 科目 | 教科に関する科目(高等学校 農業) |
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| 施行規則に定める科目区分 |
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自然生態系や農業生態系に係る環境情報のセンシングを念頭に、植物の生育量や分光反射特性、GNSSを利用した位置情報の取り扱い、IoTを利用したデータサンプリング等について理解する。また、得られた情報を可視化する手法を理解する。
自然生態系や農業生態系に係る環境情報のセンシング技術について、植物等を対象として自ら試験材料の準備、計測、解析を行うことで、リモートセンシング技術の基礎を習得する。またGNSS等による位置情報を利用した空間情報の実際の利用方法について学ぶ。さらにIoTプログラミングや機械学習に関して基礎を学ぶ。
講義、フィールドワーク、実験・実習・グループワーク、課題レポート
授業の初めに課題ごとに提出されたレポートの評価について説明する。また、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。最後の実習時間を使い、提出されたレポートや測定されたデータを元に本実習の内容をまとめて説明する。
環境資源の維持と修復、生態系機能の解明と理解に関わる技術として、土壌や植物のリモートセンシングの基礎実験を通してその手法を修得する。またGNSSを利用した位置情報と、IoTセンサを利用した環境情報の取得により、空間情報の取扱いについて学ぶ。このほか社会で環境保全に関わる分野においてもICT化、DX化が推進されているため、それらに対応した技術に触れるとともに基本技術を修得する。
〇DP1：豊かな人間性と高い倫理観
◎DP2：環境科学に関する理解と高度の知識・技能
| 回 | 項目 | 内容 | 担当者 |
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| 1 | ガイダンス、施肥量計算 | 実験の概要を説明し、実験に必要な知識と技術について講義内容を再確認する。また、実験に際しての注意事項を指示する。このほかほ場への施肥量の計算方法、レポートの書き方、提出方法について解説する。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 2 | ほ場でのSPAD値の測定、NDVIセンサによる測定 | 植物生産に係るSPAD値の測定法について 学ぶ。またNDVIセンサによる測定について学ぶ。学内グラウンド等で実際に植物体を計測する。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 3 | カラーセンサを用いた色の判別 | カラーセンサで計測した植物の葉や色画用紙のデータをエクセルファイルでとりまとめ、それぞれのセンサで得られた値の関係を解析する。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 4 | GNSS利用1（静止測位） | 学内の複数点をGNSSで測位し、距離や面積等を計算する。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 5 | GNSS利用2（移動測位1） | GNSS受信機を手に持って学内を移動し、移動軌跡を記録する。記録したデータから歩行距離や速度を算出する。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 6 | GNSS利用3（移動測位2） | 前週に記録した移動測位の結果を、プログラミングにより可視化する。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 7 | リモートセンシング1 | 学内のさまざまな場所で、SPADメータ、NDVIセンサを利用して計測し、位置はGNSSで特定し、リモートセンシングによるデータとの比較するための地上計測データを集める | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 8 | リモートセンシング2 | 衛星リモートセンシングのためのソフトウェア、VEGAの利用方法について学ぶ。また前週計測したデータと、衛星リモートセンシングのデータの比較を行う。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 9 | ドローン計測の実際 | ドローンの運用からデータ取得、データ解析まで、ドローン利用の実例について学ぶ。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 10 | IoTセンサによる環境計測 | 学内の複数点でIoTセンサを利用して位置、気温、湿度を計測し、気象台の観測データと比較し、差が生じる原因について考察する。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 11 | IoTプログラミング1 |
Obnizを利用したJavaScriptプログラミングについて理解する。温度計測やLED点灯制御を行う。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 12 | IoTプログラミング2 | Obnizを利用してプログラミングし、モータの制御について学ぶ。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 13 | 機械学習の利用 | オンラインの機械学習のアプリケーションであるGoogle Teachable Machineを利用して、機械学習について学ぶ。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
| 14 | まとめ | 実験レポートを元に実験についてまとめる。 | 長坂 善禎 村田 裕樹 |
1. 衛星リモートセンシングについて説明ができる。
2. 衛星データから正規化植生指数を計算し、評価ができる。
3. ドローンを用いたリモートセンシングについて説明ができる。
4. GNSS受信機を利用した位置計測方法、GISを利用した距離や面積の計算方法が理解できる
5. IoT機器の利用法を理解できる。
6.マイコンのプログラミングの初歩を理解する。
6. 機械学習について説明ができる。
期末試験（50点）およびレポート（50点）の合計で評価する。また、欠席は－5点、遅刻は－2点として評価点に換算する。再試験は、学習時の記録を参考に一度認めることがある。
【授業時間外に必要な学習の時間：20時間】
予習：毎回の実習終了時に、次回の実習内容を連絡するので、配布資料や参考書などを利用して予習する。
復習：各回の実習内容についてレポート作成のために復習する。
実務経験の授業への活用方法：生産現場での実務経験を活かし、最先端のセンシング技術について解説する。
実習に相応しい服装や履き物で臨むこと。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
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| 教科書 | なし（必要に応じて資料配付） | ||
| 参考書 | (なし) |