Методы пространственного анализа

Магистратура 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс адаптационный (Управление пространственным развитием городов)

Направление: 07.04.04. Градостроительство

Кто читает: Высшая школа урбанистики имени А.А. Высоковского

Где читается: Факультет городского и регионального развития

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Валитов Карен Рафикович, Гончаров Руслан Вячеславович

Прогр. обучения: Транспортное планирование

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 56

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В современном городе ежедневно генерируются огромные массивы разнородных данных: от показаний счетчиков электричества и обращений жителей в городскую администрацию до поисковых запросов горожан и их ежедневных перемещений. В основе любых управленческих решений, принимаемых в современном городском планировании, лежит комплексный и междисциплинарный анализ всего объема доступной информации по изучаемой территории – от агломерации до отдельного квартала. Анализ всей совокупности информации открывает новые возможности и позволяет использовать оптимальные и гибкие подходы в сфере управления городским развитием. На обучение слушателей основам работы с подобными – локализованными в пространстве – данными, основам их получения, обработки, анализа и визуализации и направлен данный курс.

Цель освоения дисциплины

дать студентам систематизированное представление об основах пространственного анализа, базирующегося на традиционных картографических и на современных геоинформационных методах исследования
научить студентов базовым навыкам работы с современными геоинформационными системами (ГИС)

Планируемые результаты обучения

оперирует терминологическим аппаратом, достаточным для понимания специализированной литературы
знает принципы математической основы карт
понимает принципы построения и работы систем координат и картографических проекций
знает факторы выбора проекции для анализа и визуализации, понимает сущность искажений
знает картографические способы изображения, правила и ограничения их использования
применяет графические переменные для построения систем условных знаков
понимает сущность и знает основные факторы картографической генерализации
знает существующие типы пространственных данных
понимает принципы обработки различных типов пространственных данных для их использования в ГИС
знает ключевые банки открытых пространственных данных и умеет выгружать данные из них
понимает модульность внутренней организации ГИС
умеет работать с пространственными данными в ГИС
умеет загружать пространственные данные в ГИС, настраивать визуализацию слоев
умеет работать с картографическими проекциями и системами координат
знает используемые в ГИС в целях отображения схемы разбиения выборки на интервалы, умеет настраивать разбиение
умеет разрабатывать и компоновать итоговые картосхемы, в том числе включающие несколько картографических изображений
умеет работать с географическими надписями
умеет привязывать растровые изображения и обладает навыками по их векторизации
умеет создавать и редактировать новые классы пространственных данных
знает принципы геообработки и ключевые инструменты геообработки, умеет адекватно использовать их в своей работе
знает базовые методы пространственного анализа, понимает способы верификации результатов расчетов
умеет осваивать новые – типовые – инструменты геообработки и анализа
умеет разрабатывать инструментарий для анализа пространственных данных исходя из задач исследования
применяет картографический метод исследования
знает базовый функционал пакета Microsoft Excel
ориентируется в терминологическом аппарате статистики, знает ключевые понятия
умеет проводить проверку гипотез
умеет применять статистические модели для анализа данных
умеет обрабатывать данные для дальнейшего использования в ГИС
знает возможности пакета по анализу данных в Microsoft Excel и умеет применять его инструменты для статистического анализа

Содержание учебной дисциплины

Пространственные данные. Фундаментальные понятия картографии и геоинформатики
Новейшие знания о городе. Данные в городских исследованиях. История становления картографии как науки. Понятие о геоинформатике. Основные картографические дисциплины. Определение карты (картосхемы), ее критерии, элементы и свойства. Манипулятивные свойства картографического изображения. Современное состояние социально-экономического картографирования. Взаимодействие картографии и геоинформатики. Основные этапы проектирования и составления карт (понятие авторства в картографии). Существующие классификации карт. Определение и задачи геоинформатики. Основные теоретические концепции в геоинформатике. Определение ГИС и двоякость трактовки. Основные этапы развития ГИС. Карта / Картосхема как один из продуктов ГИС. Техническое и программное обеспечение ГИС – требования к ПО, преобразования форматов данных, графическая визуализация информации, общая характеристика программных коммерческих ГИС-пакетов. Понятие о послойной организации данных. Понятие об источниках пространственных данных.
Математическая основа карт. Картографические способы изображения. Картографическая генерализация
Математическая картография. Математическая основа карт – обобщенное понятие о геодезических и прямоугольных системах координат; теоретические основы проекций (базовые проекции и методы их распознавания, классификация проекций, принципы выбора проекций для решения различных картографических задач). Типы искажений и их природа. Классификация проекций по характеру искажений. Координатные сетки. Классификация проекций по виду нормальной картографической сетки. Работа с различными системами координат и проекциями в ГИС, совместимость данных с различной географической привязкой. Выбор оптимальной проекция для визуализации и проведения расчетов. Картографическая семиотика. Картографические способы изображения (значки, линейные знаки, изолинии и псевдоизолинии, качественный и количественный фон, ареалы, знаки движения и т.д.). Выбор способа изображения для того или иного явления. Применение картографических способов изображения в ГИС. Компоновка и редакционная подготовка картографических произведений. Принципы визуализации пространственных данных. Картографическая генерализация – сущность, виды и факторы. Виды генерализации. Географические принципы генерализации; генерализация объектов разной локализации. Проблемы автоматизированной генерализации и мультимасштабного картографирования.
Источники пространственных данных. Типы данных в ГИС
Обзор различных источников картографических данных (картографические источники, материалы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), экономические данные, текстовые источники). Представление и организация географической информации в базах данных ГИС (в т.ч. в базах геоданных). Типы и источники пространственных данных, понятие о векторных и растровых данных, понятие о ДЗЗ. Основные форматы данных, преобразования форматов. Качество данных и контроль ошибок (типы ошибок в данных и их источники, позиционная точность данных, точность атрибутивных данных, логическая непротиворечивость, полнота). Особенности интеграции разнотипных данных. Совмещение пространственных и табличных данных. Операции с растровыми и векторными данными. Проблема геопривязки растровых данных. Создание новых классов пространственных данных. Знакомство с пространственными данными в среде ГИС – интерфейс, различные способы отображения информации, построение простейших изображений. Работа в режиме данных и режиме компоновки. Форматы данных и их совместимость с другими программными пакетами.
Основы пространственного анализа и обработки пространственных данных
Методы использования карт – картографический метод исследования, система приемов анализа карт. Описания по картам, приемы математико-картографического моделирования. Способы работы с картами – изучение структуры, взаимосвязей, динамики. Методы пространственного анализа и их реализация в ГИС. Классификация объектов, исследование взаимосвязей объектов. Фильтрация данных по атрибутивной информации. Анализ наложения, выбор объектов по пространственным критериям, построение запросов. Создание буферных зон, расчет геометрических характеристик объектов, тематическое согласование слоев. Понятие об интерполяции и анализе плотности. Использование методов пространственного анализа в комплексных городских исследованиях. Визуализация пространственных данных. Методы интервального разбиения выборки.
Основы статистики
Генеральная совокупность и выборка. Понятие репрезентативности. Типы переменных. Меры центральной тенденции - среднее, мода, медиана. График Box-Plot и его интерпретация. Математическое ожидание. Меры изменчивости- Вариационный размах, дисперсия, среднее квадратичное отклонение. Понятие статистических выбросов и связанные с ними проблемы анализа данных. Понятие функций распределения и плотности, существующие примеры и их характеристики. Гистограммы частот. График плотности распределения и функции распределения. Центральная предельная теорема и ее свойства. Стандартное нормальное распределение. Правило трех сигм. Понятие z-стандартизации и ее роль в анализе данных. Проверка распределения на нормальность. График Q-Q plot.Понятие доверительного интервала для среднего. Статистические гипотезы и их проверка. Понятие р-уровня значимости и его интерпретация. T- распределение (распределение Стьюдента) и его свойства. Понятие степеней свободы. Сравнение средних двух групп. T-критерий Стьюдента, условия его применения и интерпретация. F-критерий (распределение Фишера) и его интерпретация. Понятие корреляции. Диаграмма рассеяния. Оценка силы и направления связи между признаками. Ложная корреляция. Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена, условия их применения и интерпретация. Понятие линейной регрессии. Регрессия с одной независимой переменной. Метод наименьших квадратов и его применение в регрессионном анализе. Вид уравнения регрессии и его интерпретация. Коэффициент детерминации и его интерпретация в регрессионной модели. Условия применения одномерного регрессионного анализа. Задача предсказания значений зависимой переменной в регрессионном анализе. Множественная линейная регрессия. Уравнение множественной линейной регрессии и его интерпретация. Проверка на мультиколлинеарность и ее роль в множественном регрессионном анализе. Понятие кластерного анализа и его специфика Пакет «Анализ данных» в среде Microsoft Excel.

Элементы контроля

Лабораторная работа 1
Лабораторная работа 2
Лабораторная работа 3
Лабораторная работа 4
Лабораторная работа 5
Лабораторная работа 6
Лабораторная работа 7
Лабораторная работа 8
Домашнее задание
Онлайн-курс
Итоговая работа по статистике
Итоговая работа по ГИС

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.11 * Домашнее задание + 0.3 * Итоговая работа по ГИС + 0.06 * Итоговая работа по статистике + 0.06 * Лабораторная работа 1 + 0.06 * Лабораторная работа 2 + 0.06 * Лабораторная работа 3 + 0.06 * Лабораторная работа 4 + 0.06 * Лабораторная работа 5 + 0.06 * Лабораторная работа 6 + 0.06 * Лабораторная работа 7 + 0.06 * Лабораторная работа 8 + 0.05 * Онлайн-курс

Программа дисциплины