Operational and Sensor Mapping

2023/2024

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

9

ECTS credits

Delivered at:

Faculty of Geography and Geoinformation Technology

Course type:

Elective course

When:

4 year, 3 module

Instructor

Тарнопольский Дмитрий Владимирович

Программа дисциплины

Аннотация

Курс предлагается на выбор студентам всех трех направлений образовательной программы «География глобальных изменений и геоинформационные технологии». Освоение курса опирается на базовые дисциплины в области геоинформатики, изученные всеми студентами на 1-2 курсах. Курс направлен на то, чтобы научить студентов визуализировать, интерпретировать и классифицировать мультисенсорную информацию с применением алгоритмов преобразования и оперативной работы с пространственными данными. Студенты научатся применять технологии безкалибровочной локализации и мультисенсорного сбора пространственной информации и методы создания карт на основе мобильной оцифровки окружающего пространства.

Цель освоения дисциплины

• дать студентам базовые знания о методах сбора данных с различных датчиков и сенсоров
• познакомить студентов с различными вариантами оперативного картографирования и визу-ализации информации
• познакомить студентов с технологиями безкалибровочной локализации и мультисенсорно-го сбора пространственной информации
• научить студентов практическим навыкам создания карт на основе мобильной оцифровки окружающего пространства

Планируемые результаты обучения

• Визуализирует, интерпретирует и классифицирует мультисенсорную информацию с применением алгоритмов преобразования и оперативной работы с пространственными данными

Содержание учебной дисциплины

• Оперативная работа с пространственными данными и сенсорное картографирование

Элементы контроля

• Сообщения в виде устных докладов с презентацией
  Сообщения по 5 темам, затрагиваемым в курсе, в виде коротких устных докладов, сопровождаемых слайдами. Оценка за каждое сообщение складывается из оценки презентации (от 0 до 4 баллов) и доклада (от 0 до 4 баллов). Оценка определяется как среднее 5 оценок за доклады и сообщения, сделанные на семинарах в течение модуля.
• Проектная работа
  Проектная работа посвящена обработке, комплексному анализу и визуализации big data. Работа включает в себя этапы: инспекция данных, очистка данных, анализ, метрики, получение статистических сведений о массиве данных, проверка актуальности, построение карт, дашборды.
• Экзамен
  Экзамен проводится в устной форме.
• Активность

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 3 модуль
  0.3 * Активность + 0.15 * Проектная работа + 0.35 * Сообщения в виде устных докладов с презентацией + 0.2 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Barry, D. K. (2013). Web Services, Service-Oriented Architectures, and Cloud Computing : The Savvy Manager’s Guide (Vol. 2nd ed). San Francisco, Calif: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=486562
• Ming L. Wang, Jerome P. Lynch, & Hoon Sohn. (2014). Sensor Technologies for Civil Infrastructures, Volume 1 : Sensing Hardware and Data Collection Methods for Performance Assessment. Woodhead Publishing.
• Nihtianov, S., & Luque, A. (2018). Smart Sensors and MEMS : Intelligent Sensing Devices and Microsystems for Industrial Applications: Vol. Second edition. Woodhead Publishing.
• Schiller, J. H., & Voisard, A. (2004). Location-Based Services. Morgan Kaufmann.

Рекомендуемая дополнительная литература

• 9781351650632 - Chang, Ni-Bin; Bai, Kaixu - Multisensor Data Fusion and Machine Learning for Environmental Remote Sensing - 2018 - CRC Press - http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1729155 - nlebk - 1729155
• Alain Appriou. (2014). Uncertainty Theories and Multisensor Data Fusion. Wiley-ISTE.
• Christopher J. Parker. (2014). The Fundamentals of Human Factors Design for Volunteered Geographic Information. Springer.
• Daniel Sui, Sarah Elwood, & Michael Goodchild. (2013). Crowdsourcing Geographic Knowledge : Volunteered Geographic Information (VGI) in Theory and Practice. Springer.
• Gloria Bordogna, & Paola Carrara. (2018). Mobile Information Systems Leveraging Volunteered Geographic Information for Earth Observation. Springer.
• Mohinder S. Grewal, Angus P. Andrews, & Chris G. Bartone. (2019). Global Navigation Satellite Systems, Inertial Navigation, and Integration. Wiley.
• Paul D. Groves. (2013). Principles of GNSS, Inertial, and Multi-sensor Integrated Navigation Systems, Second Edition: Vol. Second edition. Artech House.
• Pedro Castillo-Garcia, Laura Elena Munoz Hernandez, & Pedro Garcia Gil. (2017). Indoor Navigation Strategies for Aerial Autonomous Systems. Butterworth-Heinemann.

Авторы

• Тарнопольский Дмитрий Владимирович
• Медведев Андрей Александрович