Магистратура
2021/2022
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:
Курс по выбору (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
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Прогр. обучения:
Управление пространственным развитием городов
Язык:
русский
Кредиты:
3
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
- 2021/2022 учебный год 2 модуль0.07 * Лабораторная работа 2 + 0.07 * Лабораторная работа 7 + 0.07 * Лабораторная работа 6 + 0.14 * Домашнее задание + 0.07 * Лабораторная работа 1 + 0.07 * Лабораторная работа 8 + 0.07 * Лабораторная работа 5 + 0.07 * Лабораторная работа 4 + 0.3 * Итоговая работа по ГИС + 0.07 * Лабораторная работа 3
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 : Издательство "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