• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Методы пространственного анализа городских данных

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 обязательный (Городское планирование)
Направление: 07.03.04. Градостроительство
Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 4
Контактные часы: 66

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

Цель освоения дисциплины

  • Познакомить слушателей с различными видами данных, используемых в процессах городского планирования и управления
  • Дать слушателям систематизированное представление об основах пространственного анализа, базирующегося на традиционных картографических и на современных геоинформационных методах исследования
  • Научить слушателей базовым навыкам работы с современными геоинформационными системами (ГИС)
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Адаптирует (оптимизирует и настраивает) инструменты пространственного анализа исходя из ограничений имеющихся наборов данных и особенностей территории (масштаба проводимого анализа, уровня изученности)
  • Критически оценивает городские территории и моделировать происходящие на них процессы на основании комплексной аналитики пространственных данных 
  • Объясняет существующие в картографии классификации ключевых проекций, принципы картографической генерализации, классические способы визуализации данных (способы картографического изображения) 
  • Подбирает оптимальные способы визуализации и корректно компоновать финальное картографическое изображение на основании принятых способов изображения, формулировать сопроводительный текст и выводы
  • Применяет базовые и продвинутые инструменты геообработки векторных данных
  • Применяет базовые инструменты растрового анализа для моделирования социально-экономический явлений несплошного распространения
  • Применяет методы сбора полевых данных, обрабатывать их в целях последующего анализа
  • Проводит расширенный поиск решений возникающих проблем технического характера при работе в геоинформационных системах, проводит поиск открытых данных для визуализации и анализа
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Город и данные
  • Фундаментальные понятия картографии и геоинформатики
  • Математическая основа карт. Картографические способы изображения. Картографическая генерализация
  • Источники пространственных данных. Типы данных в ГИС
  • Полевые методы сбора городских данных
  • Основы пространственного анализа и обработки городских пространственных данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Лабораторная работа 1
  • неблокирующий Лабораторная работа 3
  • неблокирующий Лабораторная работа 4
  • неблокирующий Полевое задание
  • неблокирующий Домашнее (командное) задание
    Домашнее задание выполняется в составе команд, схема разбиения на команды носит случайный характер и определяется преподавателем. Не позднее чем за 15 дней до последнего семинарского занятия подробное описание направляется командам.
  • неблокирующий Лабораторная работа 5
  • неблокирующий Лабораторная работа 6
  • неблокирующий Лабораторная работа 2
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 4th module
    0.2 * Домашнее (командное) задание + 0.075 * Лабораторная работа 1 + 0.075 * Лабораторная работа 2 + 0.1 * Лабораторная работа 3 + 0.1 * Лабораторная работа 4 + 0.125 * Лабораторная работа 5 + 0.125 * Лабораторная работа 6 + 0.2 * Полевое задание
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Offenhuber D., Ratti C. Decoding the city: Urbanism in the age of big data. Birkhäuser, 2014.
  • 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
  • Вострокнутов, А. Л.  Основы топографии : учебник для академического бакалавриата / А. Л. Вострокнутов, В. Н. Супрун, Г. В. Шевченко ; под общей редакцией А. Л. Вострокнутова. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 196 с. — (Бакалавр. Академический курс. Модуль). — ISBN 978-5-9916-9797-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/437977 (дата обращения: 28.08.2023).

Рекомендуемая дополнительная литература

  • 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
  • ГОНЧАРОВ РУСЛАН ВЯЧЕСЛАВОВИЧ, САПАНОВ ПАВЕЛ МАМАЕВИЧ, & ЯШУНСКИЙ АЛЕКСЕЙ ДМИТРИЕВИЧ. (2013). Технология сбора пространственных данных в полевых городских исследованиях. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.C2A60930

Авторы

  • Гончаров Руслан Вячеславович
  • Миронова Белла Александровна