経営学部Faculty of Business Administration
COT200FA（計算基盤 / Computing technologies 200）データ処理論Ⅱ（空間情報システム）（2018年度入学者）Data Processing II (Spatial Information System)
沼尻 治樹Haruki NUMAJIRI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学部Faculty of Business Administration |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | A5299 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 月5/Mon.5 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | 2～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | ※ 原則春学期、秋学期連続で受講してください。 |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリー（2019年度以降）Category (2019～) | 情報関係科目 |
| カテゴリー（2018年度以前）Category (～2018) |
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Outline (in English)
[Course outline]
The purpose of this lesson is to understand the spatial information system and to learn the spatial analysis method. We use the space information system for site analysis and natural environment analysis. Spatial information systems are becoming part of our daily life.
[Learning objectives]
Students will be able to select, use, and create their own spatial information for social and academic issues. Students will be able to use them to perform basic information processing for problem solving.
[Learning activities outside of classroom]
Before each class meeting, students will be expected to have read the relevant chapter from the text. Your required study time is at least two hour for each class meeting.
[Grading Criteria /Policy]
Your overall grade in the class will be decided based on the following
Term-end report: 40%、in class contribution: 60%
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
この授業では，G空間と呼ばれるような空間情報の基礎的な知識と空間情報の処理法およびその分析法を習得することを目的とする。
空間情報システムの発達とともに，商圏分析や立地分析，災害情報管理や自然環境分析などで空間情報の高度利用が行われてきただけでなく，地図アプリケーションなどもwebを通して日常生活に普及してきた。一方，地理空間情報活用推進基本法の制定により，行政機関などによる空間情報の整備が進められることになった。それに伴って，空間情報に関わる知識を備えた人材の育成がさらに望まれるようになってきている。また，東日本大震災後，行政機関だけでなく一般市民も自ら集めた情報を空間情報として集成し利用していることから，「既存の空間情報を利用する」から「空間情報を自作する」ことが一般的になり始めている。
到達目標Goal
社会的・学術的な課題に対して空間情報を選択・利用，また空間情報を自作し問題解決に向けた基礎的な空間情報の処理ができる。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1-4」、「DP4」、「DP5」に関連がかなりある
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
本授業は，基本的に対面で実施する。学習支援システムを通して，資料の配付，課題の提出，質疑の受け付けを行う。実習は，操作資料と解説で進める。また，適宜動画資料も利用する。
授業では，初めて空間情報システムに触れる受講生に合わせ，まず空間情報システムの構造や考え方，空間情報（デジタルデータ）の説明を行った上で実習を進める。さらに習得した技術を用いたレポートの作成を行う。無料のアプリケーション，データを使用して授業を進める。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[オンライン/online]：アドレスマッチングの利用
ジオコーディングを学びポイントデータを自作する
第2回[対面/face to face]：GNSS（GPS）を用いた位置情報の取得と表示
GNSSで取得した座標からポイントデータを自作する
第3回[対面/face to face]：ラスタデータの利用とベクトルデータの作成1
オルソ化空中写真の表示を学びラインデータを自作する
第4回[対面/face to face]：ラスタデータの利用とベクトルデータの作成2
ポリゴンデータを自作しさらにラインデータおよびポリゴンデータの形状を編集する
第5回[対面/face to face]：ラスタデータの利用とベクトルデータの作成3
地理院地図を使いながらベクトルデータを作成しラスタデータへ変換する
第6回[対面/face to face]：ジオリファレンス（幾何補正）の実施
位置情報を持たない画像データに位置情報を与え空間情報を取得する
第7回[対面/face to face]：数値標高モデル（DEM）による空間分析1
DEMについて解説し簡単な地形解析を行う
第8回[対面/face to face]：数値標高モデル（DEM）による空間分析2
地形解析を行い空間情報を取得する
第9回[対面/face to face]：空間解析の実践1
空間補間（空間内挿）を行い空間情報の推定を行う
第10回[対面/face to face]：空間解析の実践2
リモートセンシングデータを利用する
第11回[対面/face to face]：空間情報プログラミング超入門
Python3 (PyQGIS)を使った空間情報処理の基礎
第12回[対面/face to face]：空間情報の作成・分析と考察1
課題とデータ処理の方法を設定する
第13回[対面/face to face]：空間情報の作成・分析と考察2
課題に対してデータ処理を実践する
第14回[対面/face to face]：空間情報の作成・分析と考察3
データ処理の結果を分析する
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
受講生は空間情報の取得などの宿題を行う。また，使用するアプリケーションソフトウェアはオープンソースであることから，受講生は自宅での復習・自習を必要に応じて行う。本授業の準備学習・復習時間は，各2時間を標準とする。
テキスト（教科書）Textbooks
自作テキストを利用する。
参考書References
「地理情報学入門」（野上道男ほか，東京大学出版会，2001年）
「国土を測る技術の基礎 ―地理空間情報技術者を目指す人のために―」（高木方隆，（公社）日本測量協会，2014年）
その他，適宜紹介する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
本授業は実習科目であることから，平常点を重視する。その他，学期末に実施するレポートによって成績評価を行う。レポート課題においてテーマに対して適切に空間情報を処理しているか評価する。
成績評価の配分は，平常点を60％，レポート課題を40％とする。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
質問しやすい環境作りを心がけている。また空間情報システムの知識と処理法を同時に身につけることを目指している。さらに，空間情報システムの実社会での最新の動向を紹介し，授業と社会の乖離が起こらないようにしている。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
本授業では，授業支援システムを積極的に使用する。主に資料配布，課題提出，受講生向けの連絡，掲示板での質問対応である。また，当然ながらPCを使って実習を行うので，各自PCを準備すること。Windows環境での実習を想定しているが，Linux環境等PCでの実習も認める。ただし，十分なサポートが受けられない可能性もある。
課題やデータの保存にUSBメモリ等の外部記憶装置があるとよい。
その他の重要事項Others
本授業では，講義・実習を通して空間情報の理解を深めつつ，コンピュータの扱いとデジタルデータを活用する実践的な知識を学ぶ。無料のアプリケーションソフトウェア，無料のデジタルデータを使用するので自習も可能である。
なお本授業は応用科目であるから，Windowsの基本操作については解説しない。充分にWindowsの操作を理解している必要がある。
オフィス・アワー
授業時に質問を受け付ける。また，学習支援システムの掲示板にて随時受け付ける。
関連科目
コンピュータ・リテラシーに関連する科目