難易度：★☆☆☆☆
人工衛星やドローンによるリモートセンシングデータは様々な分野で利用されていますが、近年ではAIを使った衛星データの分析が注目されています。その背景には、衛星数の増加によって爆発的にデータ量が増えていること、政府衛星が取得した観測データの無償化が進んでいることなどが挙げられます。TellusやGoogle Earth Engineといった衛星データの解析プラットフォームが無料で使えるということも、衛星データが注目されている大きな要因です。
本クエストでは、衛星リモートセンシングを学ぶ上で基礎的な知識として、電磁波の特性や観測の仕組みについて学習します。その上で、無償のソフトウェア「QGIS」を用いて、米国のLandsat衛星のデータを表示させ、幾何補正することにチャレンジします。
Mission 1
衛星の種類からデータの利用事例まで、衛星データ利用する上で欠かせない、衛星リモートセンシングの基礎的な知識について学びます。
「リモートセンシングとは」について学びます。
「観測衛星のデータ取得について」を学びます。
「リモートセンシング知識の体系」について学びます。
「衛星データの利用事例」について学びます。
Mission 2
リモートセンシングでは様々な波長帯の電磁波を使って観測を行っています。その電磁波の特性や大気による影響などについて学びます。
「はじめに」について学びます。
「電磁波の概要」について学びます。
「大気中のエネルギーの相互作用」について学びます。
「地表面におけるエネルギー収支」について学びます。
「センサの種類」について学びます。
Mission 3
衛星（＝プラットフォーム）に搭載される観測機器のうち、今回は主に太陽光の反射を観測する光学センサ（＝受動的光学センサ）について、観測の仕組みからデータの選び方まで学びます。
「はじめに」について学びます。
「プラットフォームとミッション」について学びます。
「カメラ」について学びます。
「走査系」について学びます。
「立体視」について学びます。
「代表的な衛星センサ」について学びます。
「データの選び方」について学びます。
Mission 4
球体の地球を観測したデータを2次元で表し、GIS上でデータを利用するための基礎的な知識と補正技術について学びます。
「はじめに」について学びます。
「リモートセンシングに必要な概念」について学びます。
「リモートセンシングデータの幾何補正」について学びます。
「衛星画像の表示（実習）」について学びます。
「幾何補正（実習）」について学びます。
Mission 5
衛星画像をGIS上に表示させ、衛星画像の適切な判読技術を身につけます。
「はじめに」について学びます。
「判読の原理」について学びます。
「画像判読」について学びます。
「画像判読（実習）」について学びます。
「画像の解釈」について学びます。
