Section outline

  • Загальні відомості про дисципліну:

    Згорнути все /Розгорнути все

    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, Кінь Данило Олексійович

  • Змістовий модуль 1. Просторовий аналіз

    Розглядається концептуальна структура та методологія просторового аналізу. Запропоновано класифікацію моделей та методів. Викладено алгоритми базових функцій геопросторового аналізу. 


    • Лабораторна робота 1. Завдання

      Завдання: Візуалізація даних в ArcMap та QGIS. Розрахунок довжини та щільності. Створення звіту.


    • Лекція 1 Файл

      Концептуальні основи просторового аналізу

    • Лекція 2 Файл

      Базові функції геопросторового аналізу.
      Метричні та топологічні функції.

    • Лекція 3. Файл

      Базові функції геопросторового аналізу. Картографічні функції. 

  • Змістовий модуль 2. Геостатистика

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

    Тема 2.  Інтерполяція. Просторова автокореляція. Просторова регресія (просторова вагова регресія, моделювання тренд-поверхні, просторова економетрика).

    Тема 3. Мережевий аналіз (визначення мережі, теорія графів, пошук найкоротшого шляху, моделювання потоків, класичні транспортні задачі, моделювання доступності).


  • 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.