1. SylabUZ
2. Wydział Nauk Inżynieryjno-Technicznych
3. semestr zimowy 2023/2024
4. Informatyka - drugiego stopnia z tyt. magistra inżyniera
5. Systemy informacji przestrzennej

Wygeneruj PDF dla tej strony

Systemy informacji przestrzennej - opis przedmiotu

Cel przedmiotu

Celem przedmiotu jest przedstawienie słuchaczom podstawowych informacji o systemach informacji przestrzennych (mapach cyfrowych), zasadach ich tworzenia, narzędziach informatycznych wspierających tą dziedzinę wiedzy, rodzajach wykonywanych analiz.

Wymagania wstępne

Zapisz zmiany

Bazy danych

Zakres tematyczny

Definicja podstawowych pojęć z zakresu SIP / GIS (pol. Systemy Informacji Przestrzennej; ang. Geographical Information Systems). Mapy cyfrowe a mapy tradycyjne papierowe. Odwzorowania kartograficzne. System do poprawnej lokalizacji obiektów na kuli ziemskiej (ang. Spatial Reference System), kody EPSG. Omówienie wybranych systemów odniesień, w tym tych używanych w Polsce oraz w systemie GPS. Wybrane formaty przechowywania danych dla map numerycznych. Wybrane narzędzia i systemy informatyczne do pracy z mapami numerycznymi (darmowe i komercyjne - ArcGIS, QGIS, R Project). Wsparcie baz danych w zakresie przechowywania i analizowania danych przestrzennych. Przechowywanie danych o charakterze przestrzennym w bazie MySQL, dedykowane typy danych, funkcje wspierające analizy przestrzenne. Specyfikacje Open Geospatial Consortium (OGC). Otwarty format wymiany danych geo-przestrzennych GeoJSON. Przykłady analiz przestrzennych. Geostatystyka. Omówienie systemów Google Maps oraz OpenStreetMap i podstawy ich programowania.

Metody kształcenia

Wykład konwencjonalny, laboratorium

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Wykład - pozytywna ocena z testu realizowanego na koniec semestru.
Laboratorium – pozytywne oceny za realizowane poszczególne zadania laboratoryjne oraz przeprowadzonych sprawdzianów
Ocena końcowa = 50% oceny zaliczenia z formy zajęć wykład + 50% oceny zaliczenia z formy zajęć laboratorium

Obciążenie pracą	Studia stacjonarne (w godz.)	Studia niestacjonarne (w godz.)
Godziny kontaktowe (udział w zajęciach; konsultacjach; egzaminie, itp.)	45	27
Samodzielna praca studenta (przygotowanie do: zajęć, kolokwium, egzaminu; studiowanie literatury przygotowanie: pracy pisemnej, projektu, prezentacji, raportu, wystąpienia; itp.)	75	93
Łącznie	120	120
Punkty ECTS	Studia stacjonarne	Studia niestacjonarne
Zajęcia z udziałem nauczyciela akademickiego	2	2
Zajęcia bez udziału nauczyciela akademickiego	2	2
Łącznie	4	4

Literatura podstawowa

1. Bivand, R.S., Pebesma, E.J., Gómez-Rubio V.: Applied Spatial Data Analysis with R, Springer, 2008.
2. Jakub Nowosad: Geostatystyka w R, 2019 (https://bookdown.org/nowosad/Geostatystyka/,  https://nowosad.github.io/publications/)
3. Michael Dorman: Learning R for Geospatial Analysis, Packt Publishing, 2014
4. Dokumentacja systemu R (https://www.r-project.org/)
5. Dokumentacja systemu MySQL wersja 8 (https://dev.mysql.com/doc/)
6. Dokumentacja systemu GoogleMaps (https://developers.google.com/maps/documentation)

Literatura uzupełniająca

Uwagi

Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Artur Gramacki, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 17-03-2023 10:16)