Бакалавриат
2024/2025
Пространственное моделирование и машинное обучение
Статус:
Курс обязательный (География глобальных изменений и геоинформационные технологии)
Направление:
05.03.02. География
Где читается:
Факультет географии и геоинформационных технологий
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
6
Программа дисциплины
Аннотация
Курс является обязательным для всех студентов образовательной программы «География глобальных изменений и геоинформационные технологии». Освоение курса опирается на базовые дисциплины, изученные всеми студентами на 1-2 курсах и необходимо для реализации научно-исследовательской работы и прохождения производственной практики.Курс направлен на то, чтобы научить студентов формулировать и проверять географические гипотезы математическими и статистическими методами, проводить количественные географические исследования, моделировать различные компоненты и явления географической среды. В ходе курса студенты научаться правильно подбирать и использовать математические методы и технологии пространственного моделирования для решения соответствующих задач как в природных, так и общественных системах, и грамотно их визуализировать при помощи Python и ряда других специализированных программных сред для геоаналитики.
Цель освоения дисциплины
- • формирование представлений о статистическом и пространственном моделировании различных географических явлений и компонентов окружающей среды
- • обучение основным приемам обработки, анализа, визуализации и интерпретации количественных и качественных пространственных и временных данных о географических явлениях
Планируемые результаты обучения
- Знать теоретические основы статистического и пространственного моделирования компонентов географической среды.
- Уметь оценивать области и границы применимости математических методов в географии, формулировать и проверять географические гипотезы математическими и статистическими методами, выбирать наиболее подходящий способ визуализации пространственно-временных данных, соответствующий задачам исследования.
- Владеть терминологией геоинформатики и смежных областей знания, элементарными навыками программирования.
- Владеть современными методами, средствами и программными пакетами сбора, обработки, анализа и визуализации географических данных, в т.ч. ArcGISDesktop 10.x, GlobalMapper, QGIS, R, Python, Adobe.
Элементы контроля
- Практические работы (1 модуль)Ключевой вид элементов контроля в курсе. В течении модуля предполагается 4 практические работы. Каждая работа оформляется в виде отдельного документа, включающего в себя титульный лист, описание задания, исходных данных, методов анализа, полученных результатов и их интерпретации, сопровождается графикой и необходимыми материалами (программный код, промежуточные данные и т.п. в зависимости от задания)
- Тест (1 модуль)Промежуточный вид элементов контроля в курсе, проводится один раз в середине модуля.
- Практические работы (2 модуль)Ключевой вид элементов контроля в курсе. В течении модуля предполагается 5 практических работ. Каждая работа оформляется в виде отдельного документа, включающего в себя титульный лист, описание задания, исходных данных, методов анализа, полученных результатов и их интерпретации, сопровождается графикой и необходимыми материалами (программный код, промежуточные данные и т.п. в зависимости от задания)
- Тест (2 модуль)
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 2nd module0.4 * Практические работы (1 модуль) + 0.4 * Практические работы (2 модуль) + 0.1 * Тест (1 модуль) + 0.1 * Тест (2 модуль)
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Applied spatial data analysis with R, Bivand, R., 2008
- Arbia, G. (2014). A Primer for Spatial Econometrics : With Applications in R. Basingstoke: Palgrave Macmillan. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=998543
- Mills, J. W. (2008). Geospatial Analysis: A Comprehensive Guide to Principles, Techniques, and Software Tools, Second Edition - by Michael J. de Smith, Michael F. Goodchild, and Paul A. Longley. Transactions in GIS, 12(5), 645–647. https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2008.01122.x
Рекомендуемая дополнительная литература
- An introduction to R for spatial analysis & mapping, Brunsdon, C., 2015
- Bivand, R., Pebesma, E. J., & Gómez-Rubio, V. (2013). Applied Spatial Data Analysis with R (Vol. 2nd ed). New York, NY: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=601853
- Luc Anselin, Ibnu Syabri, & Youngihn Kho. (2006). GeoDa: an introduction to spatial data analysis. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.13C715BA
- Pourghasemi, H. R., & Gokceoglu, C. (2019). Spatial Modeling in GIS and R for Earth and Environmental Sciences. Elsevier.