Розділи

  • Загальні відомості про дисципліну:

    Мета: студенти спеціалізації «Геоінформаційні системи і технології» мають отримати чітке розуміння концепції, принципів, підходів та методів, що пов’язані з просторовим аналізом даних.

    Завданням вивчення дисципліни є надбання глибоких знань та розуміння передових концепцій і методів, що використовують в моделюванні географічної реальності та аналізі географічних даних і отримати можливість застосувати ці методи самостійно


    Спеціальність Семестр Лекцій Лаб. Практ. Самост. Підсумк. контроль
    ГСТ 10 16 44 - 60 КР, іспит


    Викладачі: Горковчук Юлія Вікторівна 

  • Змістовий модуль 1. Просторовий аналіз

    Тема 1. Концептуальна структура просторового аналізу.

    Тема 2. Методологія просторового аналізу.

    Тема 3. Методи та моделі просторових даних, геометричні та пов’язані з ними операції.

    Тема 4. Грід-операції та картографічна алгебра.

    • Змістовий модуль 2. Геостатистика

      Тема 1. Статистичні методи та просторові дані, пошуковий аналіз просторових даних, багатовимірний аналіз, багатокритеріальна оцінка.

      Тема 2. Точкові набори даних та статистика відстані (просторовий кластерний аналіз, просторова ітеративність, наближенні матричні розрахунки)

      Тема 3. Просторова автокореляція. Просторова регресія (просторова вагова регресія, моделювання тренд-поверхні, просторова економетрика).

      Тема 4. Мережевий аналіз (визначення мережі, теорія графів, пошук найкоротшого шляху, моделювання потоків, класичні транспортні задачі, моделювання доступності).

      Тема 5. 3D моделювання та аналіз полів (Моделювання тривимірних сутностей, моделювання поверхонь, створення TIN та GRID моделей, геометрія поверхонь, обчислення похідних поверхонь, видимість, , зчеплення поверхонь, вододіли та дренаж, грідінг, інтерполяція, методи геостатистичної інтерполяції).

      • Змістовий модуль 3. Геообчислення

        Тема 1. Поняття геообчислення. Введення в нейрообчислення та ГІС.

        Тема 2 Нечіткі множини, клітинні автомати, агент-орієнтоване моделювання.

        Тема 3. Штучні нейронні мережі, генетичні алгоритми.