2023/2024

Методы пространственного анализа

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: Маго-лего

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

Когда читается: 1, 2 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Гончаров Руслан Вячеславович, Миронова Белла Александровна

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 56

Программа 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

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

Содержание учебной дисциплины

• Пространственные данные. Фундаментальные понятия картографии и геоинформатики
• Математическая основа карт. Картографические способы изображения. Картографическая генерализация
• Источники пространственных данных. Типы данных в ГИС
• Основы пространственного анализа и обработки пространственных данных

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
• Итоговая работа по ГИС

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.14 * Домашнее задание + 0.3 * Итоговая работа по ГИС + 0.07 * Лабораторная работа 1 + 0.07 * Лабораторная работа 2 + 0.07 * Лабораторная работа 3 + 0.07 * Лабораторная работа 4 + 0.07 * Лабораторная работа 5 + 0.07 * Лабораторная работа 6 + 0.07 * Лабораторная работа 7 + 0.07 * Лабораторная работа 8

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Konecny, G. (2014). Geoinformation : Remote Sensing, Photogrammetry and Geographic Information Systems, Second Edition (Vol. Second edition). Boca Raton, FL: CRC Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1631976
• Витковский, В. В. Картография (теория картографических проекций) / В. В. Витковский. — Санкт-Петербург : Лань, 2013. — 473 с. — ISBN 978-5-507-31477-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/32797 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Картография и ГИС : учеб. пособие / В.П. Раклов. — 3-е изд., стереотип. — М. : ИНФРА-М, 2019. — 215 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1022695

Рекомендуемая дополнительная литература

• Graser A., TotalBoox, TBX. Learning QGIS - Second Edition. Packt Publishing, 2014.
• Knaflic, C. N. (2015). Storytelling with Data : A Data Visualization Guide for Business Professionals. Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1079665
• Krum, R. (2014). Cool Infographics : Effective Communication with Data Visualization and Design. Indianapolis, Indiana: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=654832
• Mirkin, B. Core concepts in data analysis: summarization, correlation and visualization. – Springer Science & Business Media, 2011. – 388 pp.
• Nasser, H. (2015). ArcGIS By Example. Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1057594
• Oyana, T. J., & Margai, F. M. (2015). Spatial Analysis : Statistics, Visualization, and Computational Methods. Boca Raton, Fla: CRC Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1045131
• Seghrouchni, A. E. F. (2016). Enablers for Smart Cities (Vol. 1). Somerset, UNITED STATES: Wiley-ISTE. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1433950
• Spatial analysis, modelling and planning. (2019). Portugal, Europe: IntechOpen. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.C1E4837
• Stimmel, C. L. (2015). Building Smart Cities : Analytics, ICT, and Design Thinking. Boca Raton: Auerbach Publications. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1054416
• Брынь М.Я., Богомолова Е.С., Коугия В.А. - Инженерная геодезия и геоинформатика. Краткий курс - Издательство "Лань" - 2015 - 288с. - ISBN: 978-5-8114-1831-2 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/64324

Авторы

• Гончаров Руслан Вячеславович