2025年度/1GAH007301 (公大) / (市大)
【集中講義】地図と地理情報 /全_遠隔 <後期>
地理情報と聞けば何か特殊な分野に聞こえるが、Google MapやYahoo Mapに代表されるように、地理情報は誰にとっても身近にアクセスでき、日々の生活の中で利用されている情報となっている。IT技術の進展により、地理情報は、GIS(地理情報システム)で管理・分析できるようになり、GPS(全地球測位システム)で高精度の位置情報を取得できるようになった。カーナビゲーションはその一例である。さらに、スマートフォンの基地局情報から取得される位置情報が注目されている。近年、取得された位置情報/地理情報をAI(人工知能)により分析することにより、将来起こりうるインシデントの予測などに利用されている。 本科目では、なぜ地理情報が必要なのか、地理情報の技術的な内容、さらには地理情報と社会との関係について解説する。また、危機管理やマーケティング活動をはじめとする各分野における地理情報の活用方法を数多く紹介する予定である。
- 担当教員氏名
- 木村 義成
- 科目ナンバリング
- XXXCNI18007-J1 (公大) / GEINF0104.CO (市大)
- 授業管轄部署
- 国際基幹教育機構(学部)
- 授業形態
- 講義
- 開講キャンパス
- 遠隔用
- 開講区分
- 集中講義
- 配当年次
- 1年 (公大) / 学年指定なし (市大)
注意: 配当年次は学部・学科によって異なる場合があるので、UNIPAで確認してください。学年指定なしの表記は、要覧等を確認してください。
- 単位数
- 2単位 (公大) / 2単位 (市大)
注意: 実際の単位数は学部・学科によって異なる場合があるので、必ずUNIPAで確認してください。
- 到達目標
- 本科目の達成目標は、皆さん自身で地理情報を利用するメリット・デメリットを説明することができ、今後、皆さんが専門とする分野での地理情報の活用について理解し、他の人にも説明できるようになることである。
- 各授業回の説明
- 成績評価方法
- 講義中の課題やレポート等から総合的に評価する。配点の目安は小レポート課題が60%、学期末のレポート課題が40%である。 本科目の合格基準は、地理情報の利活用や技術的な背景のみならず、地理情報の利用が持ちうる法的・倫理的な問題点をレポートで論述できるようになることである。 ※本科目は全てオンラインで実施する。授業内容については毎週Moodleにて公開する予定である。
- 履修上の注意
- 日常生活で利用されている地理情報の活用事例を中心に、写真や動画を用いて判り易く説明するので受講されたい。皆さんの従来の「地理」という教科に対する考え方が変わると確信している。
- 教科書
- 講義の中で、適宜、参考文献・資料を紹介する。
- 参考文献
- 自習書としては以下の文献を推薦する。 『地理情報科学―GISスタンダード』 浅見泰司、他編著 古今書院 ISBN-13 : 978-4772252867 『地図は嘘つきである』 マーク・モンモニア著 晶文社 ISBN-13 : 978-4794962188 『Geographic Information Systems and Science』 Paul A. Longley, et al.John Wiley & Sons ISBN-13 : 978-1118676950
- オフィスアワー
- - 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -
- 教員への連絡方法(メールアドレス等)
- - 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -
授業 | 授業内容 | 事前・事後の学習内容 |
---|---|---|
第1回 | ・本科目のガイダンス | 事前学習・シラバスを読むこと。 事後学習・ガイダンスの内容について理解し、地理情報がどのようなものか理解すること。 |
第2回 | ・なぜ地理情報が必要なのか?① | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・なぜ地理情報が必要か、情報の「見える化」の観点から理解すること。 |
第3回 | ・なぜ地理情報が必要なのか?② | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・なぜ地理情報が必要か、情報の「重ね合わせ」の観点から理解すること。 |
第4回 | ・なぜ地理情報が必要なのか?③ | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・なぜ地理情報が必要か、情報の「効率的な伝達」の観点から理解すること。また、小レポートの執筆を行うこと。 |
第5回 | ・空間データモデル―ベクトルデータ― | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・空間データモデルやベクトルデータについて理解すること。 |
第6回 | ・空間データモデル―ラスタデータ― | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・ラスタデータについて理解すること。 |
第7回 | ・時間情報や高さ情報を持つ地理情報 | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・時間情報や高さ情報を持つデータの活用について理解すること。 |
第8回 | ・地理座標系と投影座標系 | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・地理座標系と投影座標系の違いについて理解すること。また、小レポートの執筆を行うこと。 |
第9回 | ・属性検索・空間検索 | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・属性検索や空間検索で何ができるのか理解すること。 |
第10回 | ・空間演算処理 | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・空間演算処理で何ができるのか理解すること。 |
第11回 | ・道路ネットワークデータを用いた空間分析 | 事前学習・前回の内容を復習すること 事後学習・カーナビの位置情報や道路ネットワークデータで何ができるのか理解すること。また、小レポートの執筆を行うこと。 |
第12回 | ・危機管理分野における地理情報の活用① | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・危機管理分野での地理情報の利活用について理解すること。 |
第13回 | ・危機管理分野における地理情報の活用② | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・危機管理分野での地理情報の利活用について理解すること。 |
第14回 | ・マーケティング分野における地理情報の活用① | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・マーケティング分野での地理情報の利活用について理解すること。 |
第15回 | ・マーケティング分野における地理情報の活用➁ | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・マーケティング分野での地理情報の利活用について理解すること。 |
第16回 | ・地理情報と社会 | 事前学習・前回の内容を復習すること。 事後学習・地理情報と社会との関係について、法的、倫理的な点から理解すること。また、本科目の期末レポートの執筆を行うこと。 |
Loading...
Updated on 2025/7/5 6:47:59